機(jī)器人是集機(jī)械、電子、液壓、控制、計(jì)算機(jī)信息、傳感技術(shù)、仿生及人工智能等多個(gè)學(xué)科相互滲透、相互交叉的綜合性學(xué)科。工業(yè)機(jī)器人技術(shù)研究日新月異,與人類生活密不可分,在機(jī)器人研究過(guò)程中,提出了更多的理論方法和仿真工具,使機(jī)器人的動(dòng)態(tài)性能和數(shù)據(jù)精度都得到了很大改善。但是,由于在實(shí)際應(yīng)用中存在各式各樣的影響因素,導(dǎo)致了機(jī)器人研究更加的復(fù)雜性和困難性。對(duì)此,迫切需要建立一種新的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型,以方便提高機(jī)器人的可操作性和動(dòng)態(tài)特性,從而提高機(jī)器人的精度和性能。本文以一種自動(dòng)投料工業(yè)機(jī)器人在釀酒生產(chǎn)實(shí)踐中為研究對(duì)象,闡述了一種以旋量理論為核心的全新機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法。首先,利用李群李代數(shù)和旋量理論對(duì)剛體空間運(yùn)動(dòng)旋量進(jìn)行了詳細(xì)的描述,引出運(yùn)動(dòng)旋量、剛體變換、指數(shù)積公式等概念,建立了基于旋量指數(shù)積形式的六自由度自動(dòng)投料工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)的模型和機(jī)器人幾何參數(shù)標(biāo)定。其次,基于旋量理論與凱恩方程,提出一種自動(dòng)投料工業(yè)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)建模方法;從旋量理論建立的指數(shù)積公式和螺旋運(yùn)動(dòng)兩個(gè)方面分別闡述了自動(dòng)投料工業(yè)機(jī)器人雅可比矩陣方程的建立過(guò)程,然后介紹了基于凱恩方程的動(dòng)力學(xué)建模方法,在此基礎(chǔ)上對(duì)各關(guān)節(jié)相...

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 旋量理論的工業(yè)機(jī)器人研究現(xiàn)狀概括
        1.2.1 旋量理論的運(yùn)動(dòng)學(xué)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 旋量理論的幾何誤差建模研究現(xiàn)狀
        1.2.3 旋量理論的動(dòng)力學(xué)建模研究現(xiàn)狀
    1.3 工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)的研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要工作和內(nèi)容
第2章 旋量理論的自動(dòng)投料機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)分析
    2.1 引言
    2.2 旋量理論的運(yùn)動(dòng)學(xué)
        2.2.1 旋量理論數(shù)學(xué)表達(dá)
        2.2.2 指數(shù)積運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
    2.3 旋量理論的自動(dòng)投料機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
    2.4 運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真的驗(yàn)證
    2.5 幾何參數(shù)誤差建模方法
    2.6 本章小結(jié)
第3章 旋量理論及凱恩方程的自動(dòng)投料機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模
    3.1 引言
    3.2 旋量理論的自動(dòng)投料機(jī)器人雅可比矩陣
        3.2.1 指數(shù)積的雅可比矩陣
        3.2.2 螺旋運(yùn)動(dòng)的雅可比矩陣
    3.3 旋量理論及凱恩方程的自動(dòng)投料機(jī)器人動(dòng)力學(xué)分析
    3.4 建模實(shí)例驗(yàn)證
        3.4.1 廣義主動(dòng)力和廣義慣性力
        3.4.2 三種動(dòng)力學(xué)建模方法的對(duì)比
    3.5 自動(dòng)投料機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型的影響因素分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 自動(dòng)投料機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)
    4.1 引言
    4.2 自動(dòng)投料機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)
        4.2.1 慣性參數(shù)描述
        4.2.2 慣性參數(shù)辨識(shí)的方法
    4.3 參數(shù)辨識(shí)的矩陣表達(dá)
    4.4 激勵(lì)軌跡的選擇
    4.5 遞推最小二乘法
    4.6 參數(shù)辨識(shí)的仿真驗(yàn)證
    4.7 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝



本文編號(hào)：3845153