本文關(guān)鍵詞：Tripod并聯(lián)機器人運動學(xué)分析及運動控制研究

  更多相關(guān)文章： 并聯(lián)機器人 運動學(xué) 軌跡規(guī)劃 電控系統(tǒng) 模糊PI

【摘要】：隨著人口紅利的減少,勞動力成本的增加,為提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率,工業(yè)機器人得到廣泛應(yīng)用。并聯(lián)機器人具有高動態(tài)響應(yīng)性、高剛度、高精度的優(yōu)點,廣泛用于食品、輕工和電子產(chǎn)品等行業(yè),完成自動化分揀、抓取和包裝等重復(fù)性操作。本文以運動控制為主線,從運動學(xué)分析、軌跡規(guī)劃、電控系統(tǒng)和控制策略等方面對Tripod并聯(lián)機器人進行研究。首先,在機構(gòu)分析和自由度求解的基礎(chǔ)上,建立坐標(biāo)系,采用矢量代數(shù)法和數(shù)值法求解運動學(xué)位置逆解和位置正解;基于運動學(xué)方程,采用微分變換法,求解雅克比矩陣;基于運動學(xué)位置逆解的極限邊界搜索法對機器人的可達工作空間進行簡要分析。其次,對機器人軌跡規(guī)劃理論進行深入研究,針對Tripod機器人的典型抓取作業(yè),采用修正梯形加速度規(guī)律分別在笛卡爾直角空間和關(guān)節(jié)軸空間進行軌跡規(guī)劃,求取軌跡函數(shù),為運動控制提供軌跡依據(jù)。然后,基于Ke Motion專業(yè)控制器完成了物理樣機的電控系統(tǒng)設(shè)計,搭建了運動性能試驗平臺;提出了基于PC的開放式電控系統(tǒng)設(shè)計方案,采用倍福的PC控制器和Ether CAT總線伺服完成硬件架構(gòu),基于Twin CAT3軟件和運動學(xué)模型構(gòu)建了整個軟件控制框架。接著,基于運動學(xué)模型的控制策略,將Tripod并聯(lián)機器人控制系統(tǒng)簡化為三條運動支鏈的單輸入單輸出子系統(tǒng),在傳統(tǒng)PID控制器的基礎(chǔ)上,進行模糊PI控制器設(shè)計和仿真分析。最后,采用ADAMS軟件對虛擬樣機進行運動學(xué)仿真,驗證了運動學(xué)性能和運動學(xué)模型;與MATLAB軟件聯(lián)合仿真,驗證了修正梯形加速度規(guī)律軌跡規(guī)劃的可行性、位置逆解的正確性和模糊PI控制算法的優(yōu)越性;對Ke Motion控制器的物理樣機進行運動性能測試和重復(fù)定位精度測試,結(jié)果表明:Tripod并聯(lián)機器人本體具有良好的運動性能,y、z向重復(fù)定位精度滿足±0.1mm的要求,x向在高速時略有超出。
【關(guān)鍵詞】：并聯(lián)機器人 運動學(xué) 軌跡規(guī)劃 電控系統(tǒng) 模糊PI
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 課題背景及研究目的和意義9
• 1.2 國內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢9-11
• 1.3 并聯(lián)機器人國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容12-15
• 2 Tripod并聯(lián)機器人的運動學(xué)分析15-31
• 2.1 引言15
• 2.2 Tripod并聯(lián)機器人建模與分析15-18
• 2.2.1 三維建模與機構(gòu)分析15-16
• 2.2.2 自由度分析16
• 2.2.3 坐標(biāo)系的建立16-18
• 2.3 位置分析18-24
• 2.3.1 位置逆解18-22
• 2.3.2 位置正解22-24
• 2.4 雅克比矩陣求解24-26
• 2.5 可達工作空間分析26-29
• 2.6 本章小結(jié)29-31
• 3 Tripod并聯(lián)機器人的軌跡規(guī)劃31-41
• 3.1 引言31
• 3.2 軌跡規(guī)劃方法31
• 3.3 笛卡爾空間的軌跡實現(xiàn)31-33
• 3.3.1 空間直線及圓弧插補算法31-33
• 3.3.2 軌跡控制過程33
• 3.4 軌跡運動規(guī)律的選擇33-37
• 3.4.1 梯形加速度規(guī)律34-35
• 3.4.2 修正梯形加速度規(guī)律35-37
• 3.5 Tripod機器人門字形路徑的規(guī)劃37-39
• 3.5.1 笛卡爾空間的修正梯形加速度軌跡規(guī)劃37-38
• 3.5.2 關(guān)節(jié)軸空間的修正梯形加速度軌跡規(guī)劃38-39
• 3.5.3 軌跡函數(shù)的MATLAB實現(xiàn)39
• 3.6 本章小結(jié)39-41
• 4 Tripod并聯(lián)機器人的電控系統(tǒng)設(shè)計41-55
• 4.1 引言41
• 4.2 總體電控方案比較分析41-43
• 4.3 基于KeMotion專業(yè)控制器的電控系統(tǒng)設(shè)計43-48
• 4.3.1 硬件設(shè)計43-46
• 4.3.2 軟件設(shè)計46-48
• 4.4 基于PC的開放式電控系統(tǒng)設(shè)計48-54
• 4.4.1 硬件架構(gòu)48-49
• 4.4.2 軟件設(shè)計49-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 5 Tripod并聯(lián)機器人的控制算法設(shè)計55-65
• 5.1 引言55
• 5.2 控制策略的選定55-56
• 5.2.1 運動學(xué)控制策略55
• 5.2.2 動力學(xué)控制策略55-56
• 5.3 單運動支鏈的數(shù)學(xué)建模56-58
• 5.3.1 伺服驅(qū)動器控制環(huán)的數(shù)學(xué)模型56-57
• 5.3.2 永磁同步電機的數(shù)學(xué)模型57-58
• 5.4 模糊PI控制器的分析與設(shè)計58-62
• 5.4.1 模糊PI控制器的結(jié)構(gòu)58-59
• 5.4.2 輸入輸出量的模糊化59-60
• 5.4.3 模糊控制規(guī)則的確定60-61
• 5.4.4 輸出量的解模糊61-62
• 5.5 基于模糊PI控制器的控制系統(tǒng)仿真分析62-64
• 5.6 本章小結(jié)64-65
• 6 虛擬樣機仿真及實機測試65-81
• 6.1 引言65
• 6.2 虛擬樣機建模65-66
• 6.3 基于ADAMS的運動學(xué)仿真實驗66-69
• 6.3.1 正運動學(xué)仿真66-68
• 6.3.2 逆運動學(xué)仿真68-69
• 6.4 基于ADAMS與MATLAB的聯(lián)合仿真實驗69-76
• 6.4.1 聯(lián)合仿真模型的建立69-72
• 6.4.2 軌跡規(guī)劃實驗72-74
• 6.4.3 位置逆解的聯(lián)合仿真驗證74-75
• 6.4.4 基于位置逆解的模糊PI控制系統(tǒng)仿真分析75-76
• 6.5 基于KeMotion專業(yè)控制器的實機測試76-80
• 6.5.1 運動性能測試77
• 6.5.2 重復(fù)定位精度測試77-80
• 6.6 本章小結(jié)80-81
• 7 總結(jié)和展望81-83
• 7.1 課題總結(jié)81
• 7.2 課題展望81-83
• 致謝83-85
• 參考文獻85-89
• 附錄89
• A 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目89

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本文編號：885018