在“中國制造2025”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”被提出,國內(nèi)人口紅利減少的背景下,Delta并聯(lián)機(jī)器人以其獨(dú)特的優(yōu)勢得到了快速發(fā)展,廣泛應(yīng)用于高精、尖端領(lǐng)域。因此,Delta并聯(lián)機(jī)器人對穩(wěn)定性、快速性、定位精度、自適應(yīng)性等性能提出了更高的要求,運(yùn)動學(xué)求解、軌跡規(guī)劃、動力學(xué)控制,成為Delta并聯(lián)機(jī)器人中最重要的研究方向。本文分別在運(yùn)動學(xué)求解、軌跡規(guī)劃方法、動力學(xué)控制、伺服系統(tǒng)控制方面開展Delta高速并聯(lián)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)的研究,主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下:1.從Delta高速并聯(lián)機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)入手,運(yùn)用幾何方法對并聯(lián)機(jī)器人正運(yùn)動學(xué)、逆運(yùn)動學(xué)分別求解,采用Matlab進(jìn)行運(yùn)算,通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行正、逆運(yùn)動學(xué)求解,驗(yàn)證了方法的準(zhǔn)確性。針對幾何法對正運(yùn)動學(xué)求解的不足,提出使用基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對Delta高速并聯(lián)機(jī)器人正運(yùn)動學(xué)進(jìn)行求解,實(shí)現(xiàn)運(yùn)算速度的提高,滿足系統(tǒng)快速性的需求。首先,采用LM法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,通過訓(xùn)練,三層結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測能取得較好的效果,但精度不高。接著,針對此問題,采用遺傳算法提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,降低了誤差,實(shí)現(xiàn)了高精度求解。與幾何法相比,基于遺... 

【文章來源】：長春理工大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：133 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

Delta并聯(lián)機(jī)器人運(yùn)用領(lǐng)域

長春理工大學(xué)博士學(xué)位（畢業(yè)）論文102.1.1建立坐標(biāo)系如圖2.2所示，左邊為Delta高速并聯(lián)機(jī)器人的三維圖，在其上建立立體坐標(biāo)系，右邊是在XOZ平面上單獨(dú)對一根連桿進(jìn)行分析建模。機(jī)器人系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)參數(shù)如下：R為主動臂中心點(diǎn)與坐標(biāo)系中心點(diǎn)的距離，1L為主動臂長度，2L為從動臂長度為，r為動平臺的中心點(diǎn)與從動臂末端中心點(diǎn)距離，為主動臂與X軸的夾角，"2L是從動臂在主動臂截面上的投影，與動平臺的Y垂直。下面利用并聯(lián)機(jī)構(gòu)的幾何關(guān)系進(jìn)行求解。圖2.2Delta高速機(jī)器人坐標(biāo)系建立2.1.2逆運(yùn)動學(xué)分析從圖2.2中可以看出，可以利用并聯(lián)機(jī)構(gòu)末端位置進(jìn)行幾何建模求解，對從動臂L2有：222221dLd(2-1)同時，將L2投影到主動臂截面上的"2L，形成直角三角形，在坐標(biāo)系的Y軸方向有：2222"2LyL(2-2)同樣在X軸方向上，有幾何關(guān)系：111OAcosdDCLx(2-3)

長春理工大學(xué)博士學(xué)位（畢業(yè)）論文16解動平臺末端中心點(diǎn)的坐標(biāo)，這一過程可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確預(yù)測來實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性特征，能夠很好的逼近任意復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，能夠處理多輸入多輸出系統(tǒng)，非常適合于多變量系統(tǒng)。本論文采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最多的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其訓(xùn)練算法是根據(jù)誤差進(jìn)行逆向傳播。如圖2.3所示為典型的三層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。圖2.3典型三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)文中依據(jù)Delta高速并聯(lián)機(jī)器人設(shè)計了一個3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決并聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)的求解問題，網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層，隱含層采用單層結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入是并聯(lián)機(jī)器人動平臺末端中心點(diǎn)的空間位姿，即Tn0，考慮到Tn0中有3個常量，初始設(shè)定輸入層有3個神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)對應(yīng)Delta高速并聯(lián)機(jī)器人關(guān)節(jié)的伺服輸入角度，則3個伺服輸入角度構(gòu)成輸入向量ｘ，如式（2-19）所示。321,,x（2-19）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是Delta高速并聯(lián)機(jī)器人動平臺末端中心點(diǎn)空間笛卡爾坐標(biāo)的輸出，構(gòu)成輸出向量y，如式（2-20）所示。zyxPPPy,,（2-20）這里，xP，yP和zP分別是并聯(lián)機(jī)器人末端中心點(diǎn)的空間位置坐標(biāo)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每次循環(huán)訓(xùn)練過程產(chǎn)生的權(quán)值變化由學(xué)習(xí)速率決定，為保證系統(tǒng)穩(wěn)定，在0.01～0.8之間選取較小的學(xué)習(xí)速率值。選取tansig函數(shù)作為隱含層的傳遞函數(shù)，由于整個網(wǎng)絡(luò)的輸出為任意值，所以選取purelin函數(shù)作為輸出層的傳遞函數(shù)。2.2.2改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法普通的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練收斂速度慢的缺點(diǎn)，一般情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各參數(shù)諸如初始權(quán)值的大小，學(xué)習(xí)率的范圍，動量因子的選擇都會影響其預(yù)測精度，為

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本文編號：2995095