串联机械臂分布式电液伺服系统是部件高度耦合的复杂控制系统,针对其高负荷大功率状态下运动稳定性能下降的问题,在串联机械臂分布式电液伺服系统结构和动力学分析基础上,构建了分布式电液伺服系统的运动控制模型,利用扩展劳斯稳定性判据构造了串联机械臂的运动稳定性判据,进而充分地分析了串联机械臂运动失稳的影响因素,采用滑模控制策略优化串联机械臂分布式电液伺服系统的运动稳定性能,在模块化实验环境中验证了控制方法的可靠性和有效性,通过对实验结果的分析,所设计的滑模控制方法能够快速有效提升串联机械臂分布式电液伺服系统运动稳定性能。

自新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来,工业机械臂已成为制造业中“减人不减效”的抗疫战争中的设备关键,而运动学逆解是机械臂进行工作轨迹规划及优化工作效率的理论前提。相比Denavit-Hartenberg法,旋量理论法求解效率较高,且以得到学界业内的大量应用。但旋量理论法的逆解基础Paden-Kahan子问题,只能解决特定的自由度较低串联机构的逆解问题,具备一定局限性。这里在Paden-Kahan第二子问题的基础上,提出了其第二子问题的一种新的扩展问题,实现了对其经典问题进行补充。最后以ABB IRB2600型机器臂作为验证对象,并验证了其有效性。

串联机械臂是一种融合机电液特征的连杆机构,针对复杂多变运行工况时运动稳定性能下降的缺陷,在串联机械臂运动系统结构和运动动力学模型基础上,对串联机械臂运动控制系统控制拓扑结构进行了重构,设计了基于强化学习算法的运动控制策略,通过在线标定优化相关参数,实现运动控制的稳定性,在构建的变工况运动控制试验台架中验证算法的可行性,实验结果表明,设计的强化学习算法能够有效的提升串联机械臂的运动稳定性。