提出一种半对称的2URU-2RSS并联机器人机构,该机构由4条支链构成,结构紧凑且具有较好的转动性能。根据方位特征集理论研究机构的运动性质和自由度性质。基于杆长约束条件,建立运动学方程,得出位置正解和逆解,并以2组数值算例分析验证运动方程解的正确性。同时通过规划空间的螺旋线运动,研究驱动副φi的变化,以此验证机构的运动性能。利用雅克比矩阵确定正、逆向奇异构型,并分析机构的理论工作空间以及可达工作空间内的动平台最大、最小转动角的空间分布图谱。研究不同结构参数对性能的影响趋势。最后,提出任务工作空间内的整周回转能力利用率作为反映实际转动能力评价指标,建立任务工作空间利用率η和整周回转能力利用率μ作为优化目标。选择NSGA-II算法得到Pareto最优尺度参数解,并进行算例分析验证目标模型的有效性。结果表明任务...

并联机器人是一种具有高载荷自重比的封闭式运动结构,针对并联机器人运动控制和NURBS轨迹问题进行了深入的研究,首先从并联机器人的逆运动学问题进行了解析方法的求解。其次,针对正运动学(FKP)在数学上是难以解决问题,提出了一种多层感知器进行反向传播学习的神经网络进行实时求解。再次,开发了基于NURBS的通用插补器,它可以处理任何类型的几何图形使得机器人运动轨迹平滑。最后利用实验验证了运动学和NURBS曲线求解并联机器人模型的正确性。该策略在少数迭代和很少执行时间内,位置和方向参数的精度分别接近0.01mm和0.01°,验证了算法的有效性和正确性。

针对传统的直线插补轨迹规划方法使得并联机器人产生较大的刚性冲击与振动冲击,导致机器人运行不稳定的问题,运用修正梯形轨迹规划算法对并联机器人轨迹进行平滑处理,提高了并联机器人的运行稳定性。首先建立并联机器人三维模型,之后通过MATLAB模拟运行轨迹并求解其工作空间,再利用ADAMS软件进行轨迹仿真,并对比两种轨迹规划算法的仿真结果。仿真结果表明,修正梯形轨迹规划算法具有更好的速度连续性,有效减少了并联机器人的刚性冲击。

通过对二自由度并联机器人运动学与动力学分析,给出了合理的性能指标。采用以Pareto最优解为基础的改进遗传算法NSGA-Ⅱ,以性能指标为目标函数进行多目标参数优化,得到满足设计要求的并联机器人结构参数。与单目标优化结果相比,验证了NSGA-Ⅱ算法优化方法的优越性。

为研究Stewart型六自由度并联运动平台的运动学正解,首先建立了空间运动数学模型,对坐标变换、复合姿态和逆解进行了分析计算。其次,提出了一种隐函数图解法,借助MATLAB能在1s内快速解算出平台的运动学正解,误差仅在0.05%内。最后,阐述了MATLAB/SimMechanics仿真模型的建立过程,实现了运动姿态可视化效果,并给定轨迹进行模拟,结果与预设相符,进一步验证了方法的正确性与可靠性,有助于对运动平台快速准确地控制。

针对人工选矸存在的工作环境恶劣、分选效率低等缺点,设计一种并联SCARA型煤矸石分拣机器人。建立其三维模型,阐述各部分的组成结构与工作原理;采用模型对称简化的求解方法,对分拣机器人进行有限元分析和强度校核;根据分拣机器人的几何特点采用解析法求解其正逆运动学。结果表明:该设计能够满足粒度在300~600 mm之间矸石的分拣,具有较高的安全系数和可靠性,能够应用在煤矸石分选及其他相关行业。

针对现有预制混凝土构件（Precast Construct,以下简称PC）生产线中外墙板瓷砖铺贴效率较低的问题,首次采用并联机器人实现PC生产线中外墙板瓷砖自动铺贴工序。通过分析瓷砖自动铺贴工艺,提出了该工序自动化设备解决方案,通过机器人抓取瓷砖实验和瓷砖黏结试验,获取铺贴瓷砖的效率、定位精度及黏结强度数据,论证了该方案的可行性。

针对具有强耦合和高非线性并联机器人的轨迹跟踪控制研究,设计了一种基于神经网络滑模控制器的控制系统。在传统滑模控制的基础上,利用神经网络算法实时修正系统非线性项和不确定参数的功能,有效抑制了SMC系统的抖振现象。建立了3-RRR平面并联机器人的结构简图和Matlab模型,并采用闭环矢量法得到了机器人的运动学反解,为控制系统提供了参考输入。基于机器人的简化动力学方程,设计了一种RBF神经网络滑模控制器,并构造Lyapunov函数证明控制器的稳定性。分别采用传统滑模和神经网络滑模控制方式对机器人的轨迹跟踪进行仿真分析。仿真结果表明：神经网络滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和较小的稳态误差,验证了神经网络SMC控制器的有效性。

并联机器人由于具有不确定性、高度非线性、控制复杂等特点，控制方法的设计显得尤为重要。对并联机器人控制方法的研究现状进行了详细阐述，并对其发展趋势进行了展望。

对液压伺服系统来说，此类系统是非线性时变的系统，通常具有大范围的参数变化和大时变负载干扰，对这样的工程应用情况来说，通常的PID控制器较难取得令人满意的动态响应。而对于六自由度并联机器人来说，这个问题进一步突出，主要表现在随着机器人的运动其单个液压缸的负载在较大范围内变化，同时机器人系统的各种参数误差、各种降阶处理以及建模时忽略的动态特性等，又进一步加大了控制的难度。所以在对液压系统的3阶数学模型控制构建了2阶模型参考自适应的控制器，达到满意的控制效果。