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相似文献
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1.
并联机器人最重要的性能标准是运动精度,而并联机器人在给定的预期轨迹规划过程中,往往因存在机构误差导致预期轨迹和理想轨迹存在很大偏差,导致运动精度大大降低。针对以上情况本文提出了一种基于粒子群算法,对机器人的驱动杆期望轨迹不断修正,进而补偿机器人机构误差;通过种群排列熵模型和粒子速度激活方法改进粒子群算法,利用改进后的粒子群算法对机器人驱动杆参数进行优化,对机器人结构误差补偿,进而不断修正机器人驱动杆的预期轨迹,补偿机器人轨迹规划过程中的运动误差。仿真结果表明:本文所提出的方法能够有效对机器人机构误差进行补偿,有效补偿了机器人轨迹规划中的运动误差,保证了机器人的运动精度。  相似文献   

2.
对立轴磨床多轴加工进刀轨迹优化控制模型的设计,提高模型的加工精度,为评价数控立轴磨床多轴联动的误差补偿提供依据。传统的进刀轨迹优化控制模型采用稳态预测误差控制的控制算法,导致磨床进刀的交叉耦合轨迹预补偿误差较大。提出一种基于直线轨迹的轮廓误差补偿的立轴磨床多轴加工进刀轨迹优化控制模型。以CAD为预处理软件工具,对加工模具进行空间曲线生成实体模型,构建三维造型,进行立轴磨床的多轴加工进刀轨迹控制模型设计,正确地选择加工刀具,合理地设置切削参数,构建刀具进刀的时间控制轴。构建复杂的零件加工控制系统解耦得到两个独立的控制子系统,实现进刀轨迹三轴联动控制,构建立轴磨床多轴加工进刀轨迹控制系统的轮廓误差向量最小化目标函数,实现控制模型改进。仿真结果表明,该模型能有效提高加工精度,减小误差。  相似文献   

3.
机器人的轨迹规划是在一定时间内通过对机器人初始状态、加速度、速度等进行规划,使其进入目标运行状态。本文首先对6R机器人的轨迹规划方法进行研究,包括关节空间法和直接坐标法等。进而探讨6R机器人轨迹规划方法在焊接中的应用,主要包括轨迹规划仿真模型、仿真分析和轨迹规划实例分析等。  相似文献   

4.
《科技风》2016,(11)
本文在Matlab环境下,利用机器人运动学原理对NachiMZ04机器人的参数进行运动分析,并利用Matlab Robotic Toolbox对NachiMZ04机器人进行三维建模、运动学分析,通过实验证明了其正确性;在智慧工厂应用中进行了轨迹规划,并通过规划运动的动态图、关节曲线图以及机器人末端轨迹得出达到了预期效果的结论。  相似文献   

5.
《科技风》2021,(4)
工业机器人轨迹精度在机器人性能属于较为重要的参数指标,用于工艺加工的工业机器人工厂在轨迹精度与重复精度方面要求极高。基于Radian激光跟踪仪的高精度测量平台,针对机器人的轨迹速度特性测试实验进行正交试验设计,实验结果表明:在忽略其他因素的情况下,温度、负载、速度3因素中对于机器人轨迹速度特性影响最大的是负载因素。  相似文献   

6.
四轮全向机器人是一个复杂的四维冗余系统,其轨迹跟踪控制性能极易受到模型不确定性及外界干扰的影响。针对这一问题,本文提出一种基于动力学模型的四轮全向机器人滑模轨迹跟踪控制方法。首先,通过输入变换将复杂的四维冗余机器人系统模型转化为三维模型,然后针对模型不确定性及外界扰动,采用滑模控制算法进行轨迹跟踪控制。仿真结果表明,该方法能够有效抑制外界干扰,同时降低模型不确定性的影响,机器人能够很好地跟踪期望轨迹,跟踪速度快,跟踪精度高。  相似文献   

7.
刘丽芳 《科技通报》2019,35(11):130-134
为了保证自动物料分拣并联机器人平稳、快速地将目标物料码放到指定位置,需要机器人拥有良好的动态特性,尽可能保证机器人运动速度和加速度平滑过渡。介绍了并联机器人工作原理以及运动轨迹,介绍了传统的关节空间轨迹规划方法,并在此基础上提出了一种关节空间的多项式插值拟合的分拣机器人轨迹规划方法,通过多项式插值法对机器人运动速度进行了拟合,并在不同约束条件下得到了机器人最短运行时间。仿真结果表明,该轨迹规划方法能够实现机器人各轴速度平滑过渡,避免了机器人因加速度突变出现冲击。该规划算法简单可行,能够保证机器人拥有良好的动态特性,保证了机器人稳定可靠运行。  相似文献   

8.
多功能柔性加工系统由于机械手电池没电,导致数据丢失,使多功能柔性加工系统无法正常实现联机自动化运行,所以需要对设备的整体工艺做一个细致的研究,把机器人的程序重新编写,再重新给机器人调点,实现机器人和生产线的联机运行。  相似文献   

9.
本项目设计一种重力势能驱动的自动避障小车,整个环节包括小车的轨迹计算与优化、机构设计、加工和装配调试。无碳小车以"8"形轨迹绕桩循环运行,轨迹曲线的平滑度和形状直接决定了小车的稳定性和绕桩数量。通过建立数学模型,对无碳小车的运动过程进行分析,并对模型中的参数进行不断地调整,最终获得了具体的分析结果和直观的轨迹函数图像,从而确定了影响小车运行轨迹的各参数最优值。  相似文献   

10.
本文主要针对目前陶瓷喷釉机器人编程复杂而且不易在国内陶瓷制造行业普及的现状,研究一种面向陶瓷喷釉的快速示教型机器人控制系统。该系统以PLC作为核心控制器,以触摸屏作为人机交互界面,结合运动控制模块,伺服驱动模块等,通过人工示教的方法对机器人喷釉轨迹进行数据采集和存储记录,然后对喷釉机器人机械臂各轴运动进行自动控制,实现喷釉轨迹的再现,最终完成对待加工陶坯的自动喷釉工作。该系统能够满足陶瓷行业中不同陶瓷产品对喷釉的要求。  相似文献   

11.
针对钢板与型钢构成的直角焊缝的直线度误差,研发一种机械跟踪机械装置。把水平滑块布置在焊接机器人上,并可做水平移动副。把竖直滑块布置在水平滑块上,并可做竖直移动。焊枪固定在竖直滑块上。水平滑块与竖直滑块分别依靠压缩弹簧紧靠在构成直角焊缝的两个焊件的表面,依据仿形原理,焊接机器人移动时,焊枪移动轨迹与焊缝形状一致。工程应用表明,能够实现对焊缝的跟踪。  相似文献   

12.
提出了一种新型的任意轨迹行走跟踪算法,该算法通过双调整作用策略来达到任意轨迹行走的目的:(1)选取适当的行走轨迹沿弧行走至轨迹跟踪点;(2)利用多种算法解决前一策略的缺陷问题,利用实现预期圆弧的角度突变调整补偿量辅助调整机器人姿态。经比赛实践检验,该算法具有良好的适应性,具有较强的抗干扰性,具有较强的轨迹跟踪能力。  相似文献   

13.
本文介绍了一套变速器胶合面先轨迹扫描后涂胶的全自动控制系统,其主要由PLC、供胶系统、机器人、视觉系统、激光传感器及其软件等几部分构成,该系统可根据变速器胶合面位置的变动量,经由三维激光传感器采集轨迹信息,控制机器人做出涂胶轨迹修补,从而避免了胶线位置偏差过大的问题,并利用视觉系统做涂胶后效果检查,确保不断胶、不漏涂。此轨迹全自动扫描涂胶系统,进一步保证了变速器较高的密封性、紧固性。  相似文献   

14.
安全、高效、高质量是高速数控加工的主要目标。一个优秀的CAM编程系统应具有很高的计算速度、较强的插补功能、待加工轨迹监控功能、刀具轨迹编辑优化功能等。分析了高速加工对数控编程的要求,强调了刀路轨迹光滑、载荷平稳和轨迹的优化。  相似文献   

15.
欠驱动式水下剖面监测机器人要实现对预定剖面轨迹航路点的跟踪观测,其航路点的轨迹跟踪控制技术是实现高精度剖面观测的关键。研究思路为:首先采用物理建模和实验验证方式对水下机器人进行动力学建模;其次通过设计分布式控制器A和控制器B以及两者之间的通信协议,实现对通信时延的实时计算;然后通过扰动前馈和逐次逼近转换方法,设计能有效抑制脐带缆等外扰动并解决通信网络时延的网络化前馈-反馈最优轨迹跟踪控制方法。其中为实现平滑控制通过设置跟踪误差阈值和控制切换面,设计一种能实现无抖振航路点轨迹跟踪的分段复合有限时间跟踪控制方法。研究步骤为机器人动力学建模、前馈-反馈最优跟踪控制和分段复合有限时间跟踪控制算法设计以及控制方法的仿真和实验验证,分步进行并验证设计方法的有效性,为欠驱动式水下剖面监测机器人的轨迹跟踪控制技术提供理论依据。  相似文献   

16.
《科技风》2017,(7)
以IRB2400机器人为研究对象,对机器人进行了正运动学和逆运动学分析,在此基础上采用三次多项式和五次多项式对机器人进行轨迹规划。机器人轨迹规划的仿真通过ADAMS软件实现,结果表明,五次多项式得到的作业性能优于三次多项式插值法。  相似文献   

17.
针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及其动力传动机构的摩擦死区非线性,将一种自适应模糊小脑模型关联控制( FCMAC)补偿策略用于轨迹跟踪及补偿问题.利用模糊神经网络并引入GL矩阵及其乘法算子“.”分别对执行机构中的摩擦死区及系统模型不确定部分进行自适应补偿,其补偿误差及外界扰动通过滑模控制器来消除.基于Lyapunov理论证明了闭环系统跟踪误差的有界性.仿真表明控制器可以达到较高精度,且能满足实时性要求.  相似文献   

18.
在分析了汽轮机叶片的结构特征和数控加工工艺的基础上,研究利用Unigraphics(UG)进行叶片的辅助加工的方法,包括叶片的三维造型、刀具轨迹编程和加工仿真;并用并联机床进行了加工实验。  相似文献   

19.
本文论述了怎样快速掌握FANUC机器人的轨迹示教方法,对焊接速度的影响和机器人焊接轨迹对CO2保护焊的质量缺陷的解决方法。  相似文献   

20.
二维工艺品零件一般由复杂不规则的曲线组成,若要按工艺品的扫描图或者照片进行线切割加工,先要将图片进行前期处理,再矢量化,最后修整生成加工轨迹。目前对图片进行处理的软件很多,比如photoshop、Coreldraw、光影魔术手等等。主要介绍用Coreldraw和CAXA线切割2013r1生成加工工艺品图片的加工轨迹,此方法比人工计算并画出工艺品轨迹要简单快捷。  相似文献   

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