伪目标迭代生成的机器人误差补偿算法

针对机器人误差模型建立后的误差补偿问题,提出一种改进的伪目标迭代算法。该算法用每次迭代中生成新的伪目标来修正关节角,从而不断减小机器人实际误差。完善了伪目标迭代算法流程,提出了5种新的不同的伪目标生成方法,分析了各种方法的特点和适用场景。结合多种伪目标生成方法提出了一种集成算法,进一步提高误差补偿精度。使用HSR-JR612机器人进行仿真实验,仿真结果表明,算法耗时在毫秒级别,补偿效果好,集成算法能进一步提高位姿补偿效果。最后使用UR10机器人与激光跟踪仪进行实验,实验结果表明,补偿后机器人末端位置误差可以减小到0.06 mm以内,姿态误差可以减小到0.025°以内。

基于速度控制的机器人轨迹摩擦补偿控制算法

目前机器人已在工业生产制造中得到广泛的应用,但由于机器人系统中关节摩擦等因素的影响,机器人的轨迹跟踪精度难以满足高精度生产的需求。为减少机械结构中非线性摩擦因素和系统中未建模干扰等因素对机器人运行稳定性和加工精度的影响,文中提出了一种速度模式下的摩擦补偿控制算法。首先,基于傅里叶级数和5次多项式混合的方式设计最优激励轨迹,通过最小二乘法完成动力学参数的预辨识,并利用Levenberg-Marquardt法对预辨识结果进行迭代寻优,从而建立更为精确的机器人动力学模型;然后,基于李雅普诺夫方法设计机器人轨迹跟踪控制算法,将最速离散跟踪微分器中采集的关节角度输入所设计的轨迹跟踪控制算法中,得到实时的关节速度补偿值,将补偿值实时输入机器人中实现摩擦补偿控制;最后,以六自由度串联机器人为实验对象,对所设计的摩擦补偿控制算法进行实验验证。结果表明,相对于摩擦补偿前,机器人的末端轨迹跟踪精度提升约35%,从而验证了文中所提算法在机器人摩擦补偿领域的有效性。

基于GBDT算法的机器人定位误差分级补偿方法

为进一步提高工业机器人的定位精度,提出一种分级补偿的方法以降低几何和非几何因素引起的定位误差。使用遗传算法优化最小二乘法(GA-LS)进行几何参数误差辨识并补偿到机器人运动学模型中,再通过梯度提升树(GBDT)算法对残余非几何参数误差进行预测,并对残余误差进行补偿,最后以UR10机器人为研究对象进行了实验,验证该方法的准确性。实验结果表明:此分级补偿方法能有效提高机器人的绝对定位精度,补偿后机器人的平均定位误差由2.381 mm降低至0.156 mm,定位精度提升了93.4%;均方根定位误差由2.417 mm降低至0.163 mm,定位精度提升了93.2%。实验结果验证了此分级补偿方法的有效性。

针对大规模两重互异性矩形件组批排样方法

针对智能优化算法求解大规模矩形排样问题时,求解速度慢、稳定性差的弊端,提出了一种启发式算法,即带对偶项的降序有限首次适应算法。经实验验证,算法在测试集上的求解时长在100 ms内,求解出的板材利用率可达95%左右,相较于现有启发式算法有2%的提升。此外,针对个性化订单矩形件材料强互异性的情况,提出了一种考虑材料相似度的二阶段贪心算法。定量描述订单间材料的相似度,最大程度的将相似度高的订单组批进同一生产批次来提高板材利用率。实验表明,用该算法对订单进行组批优化后再进行排样求解出的板材利用率相较于未考虑材料相似度有12%的提升。

CNC系统中三次B-样条曲线的高速插补方法研究

基于参数方程的矢量表示方法，导出CNC系统中三次B－样条曲线的一种高速插补算法。该算法不仅理论上可使所有插补点落在曲线上，而且由于实时插补过程中只有加法运算，因而插补速度极高，基本上适用于任何硬件环境。误差分析表明，只要合理选择参数增量，总能保证插补的弓高误差满足加工精度要求，总能控制机床的实际运动速度满足程编要求。

故障树分析法在数控机床故障诊断系统中的应用

用VC++6.0开发了一套基于故障树分析法的数控机床故障诊断系统,采用关系数据库SQLServer2000设计诊断知识库,该系统采用C/S结构模式,具有一定的推广应用价值。

机器人空间三点圆弧功能的实现

基于机器人终端执行器经历的空间任意三点,求出空间圆弧的圆心和半径,继而推导出机器人控制系统中任意空间圆弧的实现方法.该算法不仅理论上可使所有插补点均落在圆弧上,而且由于采用了矢量算法,并以三点的次序作为圆弧的方向,从而避免了插补方向和过象限的判断,可以使用统一的实时插补递推公式.研究成果已在实际机器人中得到应用,该成果同样适用于需要空间圆弧功能的机床数控系统.

基于参数方程的抛物线插补方法

基于参数方程，推导出了CNC系统中抛物线插补的一种方法，并对该算法进行了实时性和误差分析。结果表明，该算法具有较快的插补速度，能获得任何要求的插补精度。

基于随机遗传算法优化BP神经网络的工业机器人整机性能评估模型

为了实现各种场合下机器人的高精高可靠应用,需要准确评估机器人整机性能。然而,工业机器人整机性能评估指标及其影响因子多、影响关系耦合性强、运行环境及工况条件多变,极大地限制了实验研究法的执行性及准确性。为此,本文提出一种基于随机遗传算法优化BP神经网络(BPNN)的工业机器人整机性能评估模型。首先,分析确定模型的输入参数和输出参数;然后,选用BP神经网络作为整机性能预测评估模型,并对网络进行结构设计;第三,利用遗传算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,防止训练过程陷入局部最优;最后,通过训练集和验证集对模型进行训练和验证。研究结果表明:BPNN整机性能评估模型存在校正决定系数得分较低的情况,而经过遗传算法优化后几乎未出现极低分;模型对于新样本的预测误差总体分布正常,几乎未出现极端异常值。遗传算法能够有效防止BPNN整机性能评估模型陷入局部最小值,提高模型的泛化能力,基于遗传算法优化BP神经网络的整机性能评估模型能够准确预测工业机器人整机性能。

数控机床的螺旋线和正弦线插补

本文介绍了数控加工中经常遇到的螺旋线和正弦线的插补原理，并给出了相应的简单易实现的实时算法。

基于几何特征的快速位姿识别算法研究

文章提出一种基于机器视觉模块的工业机器人工件分拣快速姿态识别算法。与其它基于模板数据库的低实时性算法相比,该算法通过使用一种稳定的几何特征描述来实现快速、无需模板匹配的工件定位和姿态估计。首先通过图像处理获得工件轮廓序列,再通过最小矩形估计和轮廓特征比对,得到工件的位置和姿态数据并发送至机器人。最终保证视野内的工件按统一的姿态成排放置。

基于跟踪微分器的移动机器人轨迹规划与跟踪控制研究

针对移动机器人的轨迹规划和轨迹跟踪控制问题,提出一种加速度和速度约束情况下,通过贝塞尔曲线拟合参考轨迹,再利用跟踪微分器规划平滑速度的轨迹规划新方法;基于Backstepping方法,建立机器人位姿误差方程并进行控制器的设计,同时分析了控制参数对轨迹跟踪性能的影响;将轨迹规划方法和控制算法结合,并在仿真平台和移动机器人实物平台上进行实验验证。实验结果验证了轨迹规划算法和控制器的可靠性及有效性,相比于未进行速度规划、速度不连续和滑模控制等方法,提出的方法控制平稳且有效减少了位姿误差。

带DOS平台的CNC系统实时多任务的并行处理

分析了基于个人计算机带ＤＯＳ平台的ＣＮＣ系统的优越性，阐明了系统在ＤＯＳ环境下实时多任务并行处理的方法。

经济型数控的闭环位置控制

介绍一种用于经济型数控的闭环位置控制系统,它具有开环的稳定性和接近闭环的伺服精度,是提高经济型CNC机床加工精度的有效方法。

数控技术的发展现状与动态初探

数控技术由于其显著的经济效益在工业发达国家已获得迅速发展,现代先进的数控系统已普遍具有高速度、高精度、多功能、小型化、系统化等特点,未来的数控系统为适应FMS和CIMS的需要,将向着开放式体系结构发展。本文介绍了目前数控技术的发展现状及未来数控技术的发展方向。

基于数据驱动的数控系统热误差建模与补偿控制研究现状

针对数控加工过程日益复杂,数控系统热误差建模及误差补偿控制越发困难的问题,分析了传统建模方式面临的挑战,阐明了以"数据+算法+算力"的数据驱动建模架构在数控系统智能化与精度提升方面面临的机遇和挑战。以数据驱动技术为线索,对数控设备热误差建模和误差补偿控制2个方面的研究现状进行综述。并对数据驱动算法在数控系统中的应用前景进行了乐观预测。

适应CNC系统并行处理的数据结构

分析了ＣＮＣ系统并行处理的必要性。

三维表面重建中明暗处理算法研究与应用

在研究了Gouraud和Phong明暗处理算法的基础上,综合Gouraud处理速度快、被OpenGL支持的两大优点和Phong对法矢进行插值优化的思想,提出了一种快速G-P明暗处理算法。这种算法在对已有的三角网格进行三角Bezier细分的基础上,仅对细分后的子三角形顶点进行法矢二次插值优化,细分后的子三角形的真实感显示仍旧采用Gouraud明暗处理来改善效果。将此算法应用于伽玛刀治疗计划系统中,取得了好的三维重建显示效果。

数控零件程序段间的过渡技术

根据指令功能的不同要求,数控加工过程中程序段间的过渡有直角过渡和圆角过渡.本文简述了以前后台型的数控软件进行插补和位置控制,阐明了通过建立位置增量表解决上述两种过渡问题,并讨论了它对数控加工质量的影响。

数控系统椭圆孤插补的两种算法

本文介绍了数控加工中经常遇到的椭圆弧插补的两种算法并进行了误差分析及进给速度分析