2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩87頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著機器人的應(yīng)用領(lǐng)域日益擴大,許多行業(yè)對機器人的控制精度與性能要求也越來越高。大量實驗與研究表明,關(guān)節(jié)柔性是制約機器人高精度控制的關(guān)鍵因素,而精確的動力學(xué)模型是實現(xiàn)機器人高精度控制的基礎(chǔ)。因此,研究柔性關(guān)節(jié)機器人的動力學(xué)與控制算法具有非常重要的意義。
  本文以多連桿柔性關(guān)節(jié)機器人為研究對象,以其動力學(xué)模型為基礎(chǔ),遞進地研究了幾種高精度控制算法。首先在Spong假設(shè)的基礎(chǔ)上,運用凱恩方法建立了傳動比不為1的多連桿柔性關(guān)節(jié)機器人的動

2、力學(xué)方程,并在Adams中運用速比折合的方法建立了虛擬樣機模型,從而為多連桿柔性關(guān)節(jié)機器人的控制提供了依據(jù)。
  其次,為了消除對關(guān)節(jié)柔性大小的限制以及加速度反饋信息的需要,對反演控制算法進行了研究。在動力學(xué)模型精確已知的情況下,充分利用動力學(xué)性質(zhì)設(shè)計了基本反演控制算法。在動力學(xué)模型未知或不精確的情況下,設(shè)計了一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)反演控制算法。該算法將系統(tǒng)非線性未知項與已知項分開并利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線逼近非線性未知項,并根據(jù)李

3、亞普諾夫函數(shù)設(shè)計控制律與參數(shù)自適應(yīng)律,從而實現(xiàn)多連桿柔性關(guān)節(jié)機器人的關(guān)節(jié)軌跡跟蹤控制。
  然后,為了消除反演控制過程中“微分爆炸”現(xiàn)象,對動態(tài)面控制算法進行了研究。在動力學(xué)模型精確已知的情況下,以基本反演方法為基礎(chǔ),設(shè)計了基本動態(tài)面控制算法。在動力學(xué)模型未知或不精確的情況下,提出了一種無需神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動態(tài)面控制算法。該算法將模型未知項表示成慣性參數(shù)的線性形式并對這些慣性參數(shù)進行估計,同時利用動態(tài)面方法引入一階濾波器消除高階微

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論