一种绳驱超冗余机械臂的驱动装置

    公开(公告)号:CN116038662B

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202310037245.0

    申请日:2023-01-10

    Abstract: 本发明公开了一种绳驱超冗余机械臂的驱动装置,包括安装驱动装置的框架,以及均匀安装在框架之中多路驱动模组。驱动模组包括钢丝绳、拉力传感器、微调组件、绝对值编码器、导向轮组件、光轴、滚珠丝杠、滑台组件、丝杠支撑座、光轴支撑座、联轴器、驱动电机。驱动电机驱动滚珠丝杠,使得滑台组件沿光轴平移,进而控制钢丝绳,驱动超冗余机械臂运动。本发明通过使用滚珠丝杠和绝对值编码器实现高精度的位移控制,驱动精度高。动滑轮缩短了丝杠行程,提高了驱动模组负载能力。微调组件和拉力传感器结合,每一路驱动绳的预紧力都可以精准调节,同时可以提供实时的力反馈。可更换的前导向组件,可以让驱动装置兼容不同直径的超冗余机械臂臂体。

    一种基于改进鲸鱼优化算法的三关节绳驱连续型机械臂逆运动学快速求解方法

    公开(公告)号:CN116587262A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310222129.6

    申请日:2023-03-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲸鱼优化算法的三关节绳驱连续型机械臂逆运动学快速求解方法,将机械臂末端位姿和目标位姿之间的误差作为距离模型,利用基于Tent映射的种群初始化以及改进控制参数的改进鲸鱼优化算法对目标函数进行优化,实现了快速求关节空间逆解的目标,在原算法的基础上进一步提升了求逆解的全局搜索能力、加快了收敛速度,同时考虑连续型机械臂三关节之间的运动耦合,通过几何分析建立数学模型,得到了耦合量,通过解耦最终确定了驱动空间绳长的变化量,实现了关节空间到驱动空间的逆运动学求解,提高了逆运动学模型的精度。

    一种线驱连续型机械臂无模型自适应位置控制方法

    公开(公告)号:CN115008446A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210520516.3

    申请日:2022-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种一种线驱连续型机械臂无模型自适应位置控制方法,首先根据机械臂驱动线缆长度变化和末端位置,采用紧格式动态线性化方法,将连续型机械臂的复杂非线性模型等价为增量式动态线性时变模型,之后分别构建线驱连续型机械臂位置控制器、伪雅可比矩阵估计模型和伪雅可比矩阵重置模型,基于伪雅可比矩阵确定线驱连续型机械臂位置控制器的输入量Δu,通过控制器控制机械臂运动至三维空间中的目标位置,从而完成线驱连续型机械臂无模型自适应位置控制。本发明的技术方案位置控制精度高,且不依赖系统数学模型,控制器参数自适应,收敛速度快,鲁棒性强,为连续体的控制问题提供了新的解决思路。

    一种基于混合任务优先级的双臂空间机器人协调控制方法

    公开(公告)号:CN112698574A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011591140.2

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于混合任务优先级的双臂空间机器人协调控制方法,首先设定双臂空间机器人系统的三个任务,并且设定优先级顺序;随后构建双臂空间机器人的运动学模型,依据模型构建双臂空间机器人逆运动学方程并根据任务1和任务2求得逆解;构建避障算法并设计零空间自适应投影算子系数实现任务3,最后构建闭环运动学控制器,实现机械臂末端相对运动以及主机械臂位置跟踪误差收敛。本发明考虑基座与机械臂之间的耦合,并设计了基于混合任务优先级的控制器,可以使得双臂空间机器人可以同时执行多个冲突任务而且可以提高系统的控制性能,以保证在障碍环境下,双臂空间机器人能够实现主臂末端的轨迹跟踪和双臂末端的协调控制。

    一种绳驱超冗余机械臂的驱动装置

    公开(公告)号:CN116038662A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310037245.0

    申请日:2023-01-10

    Abstract: 本发明公开了一种绳驱超冗余机械臂的驱动装置,包括安装驱动装置的框架,以及均匀安装在框架之中多路驱动模组。驱动模组包括钢丝绳、拉力传感器、微调组件、绝对值编码器、导向轮组件、光轴、滚珠丝杠、滑台组件、丝杠支撑座、光轴支撑座、联轴器、驱动电机。驱动电机驱动滚珠丝杠,使得滑台组件沿光轴平移,进而控制钢丝绳,驱动超冗余机械臂运动。本发明通过使用滚珠丝杠和绝对值编码器实现高精度的位移控制,驱动精度高。动滑轮缩短了丝杠行程,提高了驱动模组负载能力。微调组件和拉力传感器结合,每一路驱动绳的预紧力都可以精准调节,同时可以提供实时的力反馈。可更换的前导向组件,可以让驱动装置兼容不同直径的超冗余机械臂臂体。

    一种多段线驱连续体机械臂动力学建模方法

    公开(公告)号:CN112828893B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202110103596.8

    申请日:2021-01-26

    Abstract: 本发明提出了一种多段线驱连续体机械臂动力学建模方法,首先确定连续体机械臂的每个关节段上各单元的质心位置坐标,并结合各关节段的速度和质量信息,构建多段线驱连续体机械臂的动能方程和势能方程;结合驱动空间与关节空间的映射关系,构建多段线驱连续体机械臂的广义力方程;最后,结合多段线驱连续体机械臂的动能、势能以及广义力方程,建立多段线驱连续体机械臂的动力学模型。本发明的多段线驱连续体机械臂动力学建模方法,能够对一种存在强耦合效应的多段式线驱连续体机械臂建立具有高效率和精度的动力学模型,解决梁理论力学模型计算效率低的问题,同时该动力学模型利于机械臂控制系统的设计,具有很好的实时控制效果。

    一种基于混合任务优先级的双臂空间机器人协调控制方法

    公开(公告)号:CN112698574B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202011591140.2

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于混合任务优先级的双臂空间机器人协调控制方法,首先设定双臂空间机器人系统的三个任务,并且设定优先级顺序;随后构建双臂空间机器人的运动学模型,依据模型构建双臂空间机器人逆运动学方程并根据任务1和任务2求得逆解;构建避障算法并设计零空间自适应投影算子系数实现任务3,最后构建闭环运动学控制器,实现机械臂末端相对运动以及主机械臂位置跟踪误差收敛。本发明考虑基座与机械臂之间的耦合,并设计了基于混合任务优先级的控制器,可以使得双臂空间机器人可以同时执行多个冲突任务而且可以提高系统的控制性能,以保证在障碍环境下,双臂空间机器人能够实现主臂末端的轨迹跟踪和双臂末端的协调控制。

    一种多段线驱连续体机械臂动力学建模方法

    公开(公告)号:CN112828893A

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN202110103596.8

    申请日:2021-01-26

    Abstract: 本发明提出了一种多段线驱连续体机械臂动力学建模方法,首先确定连续体机械臂的每个关节段上各单元的质心位置坐标,并结合各关节段的速度和质量信息,构建多段线驱连续体机械臂的动能方程和势能方程;结合驱动空间与关节空间的映射关系,构建多段线驱连续体机械臂的广义力方程;最后,结合多段线驱连续体机械臂的动能、势能以及广义力方程,建立多段线驱连续体机械臂的动力学模型。本发明的多段线驱连续体机械臂动力学建模方法,能够对一种存在强耦合效应的多段式线驱连续体机械臂建立具有高效率和精度的动力学模型,解决梁理论力学模型计算效率低的问题,同时该动力学模型利于机械臂控制系统的设计,具有很好的实时控制效果。

    基于小波包与STFT的飞行器多频振动信号的辨识方法

    公开(公告)号:CN108613737A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810457718.1

    申请日:2018-05-14

    Abstract: 本发明提出了一种基于小波包与STFT的飞行器多频振动信号的辨识方法,首先采用小波函数,对飞行器复杂振动信号进行小波包分解;再计算分解后的各频带能量:计算分解后的各频带能量以及各频带能量占总能量的百分比;再对能量最大的频带进行重构,提取出能量最大的频带,将频带中的小波包系数重构为信号分量;最后通过窗函数对飞行器振动信号频率集中所在的频段进行STFT分析,辨识出飞行器振动信号中所含的主要频率;本发明的飞行器多频振动信号的辨识方法能够辨识出飞行器复杂振动信号中的频率,以提高飞行器的稳定性和可靠性。

    一种基于改进分层算法的充液挠性航天器参数优化方法

    公开(公告)号:CN111077896B

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN201911383360.3

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进分层算法的充液挠性航天器参数优化方法。该方法步骤为:根据充液挠性航天器的控制系统,选取控制性能指标作为优化目标;选取影响控制性能的控制器参数与路径参数,作为决策变量建立充液挠性航天器的多目标优化模型;使用改进分层算法对充液挠性航天器的控制器参数和路径参数进行优化,所述改进分层算法分为上下两层,下层由N个子群构成,每个子群采用NSGA‑II算法,为上层提供精英个体并从上层得到反馈个体改善种群;上层由精英群和外部存储档案构成,精英群采用基于r支配的Bare‑bones粒子群算法,外部存储档案存储每次迭代后的最优解。本发明具有收敛速度快、时间消耗小、优化结果稳定的优点。

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