隨著工業(yè)機器人在工業(yè)場所中的應(yīng)用范圍不斷擴大,各應(yīng)用領(lǐng)域在保證效率的同時,對機器人的精度要求也在逐漸提高。其中SCARA機器人具有靈活快速、重復(fù)定位精度高等優(yōu)點。在快速搬運、點膠、激光焊接以及精密裝配等工業(yè)場合,要求機器人沿固定路徑進行工作,需要對機器人關(guān)節(jié)施加適當(dāng)力矩使得機器人末端精準跟隨期望軌跡,由于機器人系統(tǒng)具有很強的非線性,傳統(tǒng)的工業(yè)控制方法并沒有考慮機器人的動力學(xué)特性等非線性因素,不再適用于高精度的軌跡跟蹤控制,而通過基于動力學(xué)模型的前饋力矩控制可以有效提高機器人的軌跡跟隨精度,并改善機器人的動態(tài)響應(yīng)速率。因此對于機器人的動力學(xué)模型中參數(shù)進行辨識繼而采用前饋控制展開研究,具有重要的價值和意義。首先,本文以SCARA機器人為研究對象,為了避免在設(shè)計機器人運動軌跡時遇到奇異位置,對機器人模型的運動學(xué)方面展開研究。通過建立D-H坐標系求解出機器人的運動學(xué)正解和逆解,然后通過正逆運動學(xué)關(guān)系得到機器人奇異位置,并介紹了SCARA機器人實驗平臺和具體參數(shù),為后續(xù)開展實驗打下基礎(chǔ)。其次,針對SCARA機器人動力學(xué)模型中參數(shù)不準確的問題,提出了一種采用遞推最小二乘法進行動力學(xué)參數(shù)辨識的方法。... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 SCARA機器人研究現(xiàn)狀
        1.2.2 機器人動力學(xué)參數(shù)辨識研究現(xiàn)狀
        1.2.3 機器人控制方法研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容與章節(jié)安排
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
第2章 建立機器人模型及搭建實驗平臺
    2.1 SCARA機器人運動學(xué)建模
        2.1.1 機器人運動學(xué)正解
        2.1.2 機器人運動學(xué)逆解
        2.1.3 機器人奇異位置分析
    2.2 SCARA機器人動力學(xué)建模
        2.2.1 機器人動力學(xué)模型
        2.2.2 機器人動力學(xué)模型簡化驗證及線性化處理
    2.3 實驗平臺搭建
        2.3.1 實驗平臺介紹
        2.3.2 機器人控制原理
        2.3.3 機器人各項參數(shù)指標
    2.4 本章小結(jié)
第3章 機器人激勵軌跡優(yōu)化及驗證
    3.1 激勵軌跡優(yōu)化目的
    3.2 激勵軌跡優(yōu)化方案
        3.2.1 基于有限項傅里葉級數(shù)的激勵軌跡模型
        3.2.2 基于條件數(shù)法的激勵軌跡系數(shù)優(yōu)化
    3.3 最優(yōu)激勵軌跡系數(shù)求解與驗證
        3.3.1 最優(yōu)激勵軌跡系數(shù)求解
        3.3.2 激勵軌跡系數(shù)優(yōu)化結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 機器人動力學(xué)模型參數(shù)辨識實驗及驗證
    4.1 參數(shù)辨識原理及方案設(shè)計
        4.1.1 機器人關(guān)節(jié)力矩采集
        4.1.2 濾波方案設(shè)計
    4.2 動力學(xué)模型參數(shù)辨識結(jié)果與分析
        4.2.1 基于遞推最小二乘法的動力學(xué)模型參數(shù)辨識
        4.2.2 辨識結(jié)果分析
    4.3 辨識結(jié)果模型驗證
        4.3.1 辨識結(jié)果模型驗證方案設(shè)計
        4.3.2 驗證結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 機器人前饋控制仿真與實驗
    5.1 機器人前饋控制方法研究
        5.1.1 摩擦模型選取及補償研究
        5.1.2 基于動力學(xué)模型的前饋控制方案設(shè)計與實現(xiàn)
    5.2 ADAMS與 MATLAB聯(lián)合仿真平臺搭建
        5.2.1 通過ADAMS生成Simulink動力學(xué)模塊
        5.2.2 聯(lián)合仿真控制模型設(shè)計與搭建
    5.3 機器人前饋控制仿真結(jié)果分析
    5.4 機器人前饋控制實驗
    5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]SCARA四軸機器人控制系統(tǒng)綜述[J]. 楊明,張如昊,張軍,朱昊天,孫永平,陳揚洋,徐殿國.  電氣傳動. 2020(01)
[2]基于PLC和觸摸屏的SCARA機器人控制系統(tǒng)設(shè)計[J]. 胡洪鈞.  制造業(yè)自動化. 2019(05)
[3]基于牛頓歐拉法的SCARA機器人動力學(xué)參數(shù)辨識[J]. 張鐵,梁驍翃,覃彬彬,劉曉剛.  華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(10)
[4]采用ABC算法的關(guān)節(jié)機器人動力學(xué)參數(shù)辨識[J]. 陳柏,管亞宇,吳洪濤,謝本華,丁亞東.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2017(05)
[5]基于力矩前饋的重載機器人控制研究與實現(xiàn)[J]. 柳賀,平國祥,曾輝.  機械制造與自動化. 2016(02)
[6]一種改進的機器人動力學(xué)參數(shù)辨識方法[J]. 黎柏春,王振宇,Alexey Demin,于天彪,王宛山.  中國工程機械學(xué)報. 2015(05)
[7]淺述貝加萊機器人控制中的慣量前饋控制技術(shù)[J]. 宋華振.  伺服控制. 2011 (08)
[8]基于ADAMS的SCARA機器人運動學(xué)仿真研究[J]. 楊成文,張鐵.  機床與液壓. 2011(21)
[9]基于貝加萊控制系統(tǒng)的工業(yè)機器人研發(fā)[J]. 楊橋.  自動化博覽. 2011(11)
[10]基于最優(yōu)激勵軌跡的RRR機械臂動力學(xué)參數(shù)辨識[J]. 婁玉冰,王東署.  鄭州大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版). 2011(03)

博士論文
[1]基于動力學(xué)前饋的工業(yè)機器人運動控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 涂驍.華中科技大學(xué) 2018
[2]多自由度串聯(lián)機器人關(guān)節(jié)摩擦分析與低速高精度運動控制[D]. 吳文祥.浙江大學(xué) 2013
[3]串聯(lián)機器人多目標軌跡優(yōu)化與運動控制研究[D]. 王會方.浙江大學(xué) 2011

碩士論文
[1]重載機器人動力學(xué)建模及前饋控制方法研究與實現(xiàn)[D]. 孫玉陽.東南大學(xué) 2017
[2]關(guān)節(jié)型機器人的動力學(xué)參數(shù)辨識及前饋控制研究[D]. 徐超.東南大學(xué) 2017
[3]基于TwinCAT平臺的SCARA機器人運動控制算法研究[D]. 劉歡歡.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于自抗擾算法的機械手伺服控制系統(tǒng)研究[D]. 高陽.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[5]工業(yè)機器人動力學(xué)參數(shù)辨識[D]. 丁亞東.南京航空航天大學(xué) 2015
[6]工業(yè)機器人動力學(xué)參數(shù)辨識方法研究[D]. 耿令波.南京航空航天大學(xué) 2013



本文編號：3629606