双悬臂截割机器人相对动力学建模与力位混合控制研究

双悬臂截割机器人可解决传统单臂掘进机在截割大尺寸断面时效率低下的难题,但其与煤岩的动态交互影响控制性能。现有研究以双臂接触同一对象形成运动闭链为前提,无法满足双悬臂截割机器人双臂运动及末端截割头输出力的控制要求。针对该问题,设计了一种基于机器人相对动力学模型的力位混合控制系统。建立双悬臂截割机器人运动学和动力学模型,基于机器人的相对雅可比矩阵及虚位移与虚功原理推导出机器人的相对动力学模型,通过单一变量同时描述机器人双臂的运动状态,将机器人双臂独立的动力学模型整合为一个整体。基于机器人的相对动力学模型,设计了机器人双臂力位混合控制系统,通过李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性和可行性。仿真结果表明:双悬臂截割工艺较单悬臂截割拥有更大的工作空间,具有一次性实现大断面截割的能力;双悬臂截割机器人力位混合控制系统能够完成对期望相对位置和期望相对力的同步跟踪,对截割头期望位置跟踪的绝对误差在0.3132 m以内,均方根误差为0.1447 m。

基于新一代几何技术规范的装配误差建模

针对由于公差设计不合理而导致的服役于复杂工况的机械装备性能下降等问题,提出一种综合考虑制造与装配误差的机械产品装配精度分析方法。该方法首先利用有限元分析机械装备零部件装配误差导致的变形,并提取发生形变的关键特征面;然后基于新一代几何技术规范(GPS)将特征面的变形转化为尺寸与形位公差数据,并与设计公差进行叠加,实现变形—误差—公差的转换;随后基于雅可比旋量理论,构建综合考虑制造与装配误差的公差分析模型支撑机械装备的公差精量化设计;最后以某型机载作动筒为工程应用对象,对比分析了是否考虑受力变形条件下装配精度分析的结果差异,结果显示该方法相较于原有方法具有更高的计算准确性,能为精密机械产品精度设计提供更加准确的指导。

无标定视觉伺服多轴孔装配定位方法研究

针对机器人多轴孔铆接装配件装配过程易出现装配件定位不准、孔与铆钉对准困难和装配效率低等问题,提出一种基于鲁棒卡尔曼滤波和前馈神经网络的铆接件视觉伺服精确定位方法,实现多轴孔铆接工件的自动定位。首先,搭建以工件顶点为特征点的机器人视觉伺服定位系统;其次,利用鲁棒卡尔曼滤波在线预测图像雅可比矩阵,并借助前馈神经网络在线动态补偿系统的估计误差,解决未知系统噪声的互相关性及“图像-操作空间”延时性造成的图像雅可比矩阵辨识精度低的问题;最后,采用最小二乘法设计无标定视觉伺服深度估计器,通过机器人的运动状态和图像特征的变化数据估计深度,解决铆接件定位时的深度问题。研究结果表明:相较于采用传统卡尔曼滤波的视觉伺服方法,机器人末端速度收敛时间减少30%,收敛曲线平滑,机器人末端运行轨迹平稳且接近直线,无振荡回馈现象,图像特征点定位误差绝对值最大为0.228像素,能够实现公板和母板快速定位,保证机器人快速完成铆接件的定位对准及后续装配任务。

自由度可调模块单元系统运动学并行建模

针对多个自由度可调模块单元组成的系统,提出含标准化流程的模块化机器人拓扑结构数学描述及运动学并行建模方法。首先,建立模块单元运动传递库,并提出含标准化流程的四元组矩阵模块化机器人拓扑结构数学描述。接着,以模块单元运动学模型为基础,考虑多分支模块化机器人各分支间耦合影响,建立适用于链式模块化机器人的位置级与速度级运动学模型。随后,提出模块化机器人运动学并行建模方法,理论分析和仿真结果均表明该算法能够适应各类型拓扑结构模块化机器人的快速建模。拓扑结构数学描述与并行计算的引入降低了模块化机器人建模难度,提升了建模效率。

基于Distance-2算法的并行Jacobian矩阵计算及其在耦合问题中的应用

并行Newton-Krylov方法是求解大规模多物理耦合问题的有效方法,如何高效自动计算Jacobian矩阵是一大难点。利用有限差分方法,可避免推导Jacobian矩阵的表达式,实现矩阵的自动计算。现有工作表明,在串行环境下利用矩阵的稀疏性和图着色算法,Jacobian矩阵的计算效率可提高至少1个量级。但在并行环境下,串行着色算法失效,需采用相应的并行着色算法。本研究将图论领域的Distance-2算法应用于Jacobian矩阵的并行着色。通过求解一个简化多物理耦合问题检验了该并行算法的正确性和计算效率。测试结果表明,该并行算法得到的Jacobian矩阵完全正确;着色数随着并行核数的增加略微有所增加,100个进程下并行效率为56%;基于该算法求解多物理耦合问题,其计算时间和Krylov迭代次数较JFNK减少了约1/2。

可重构3-RPR平面并联机构的静刚度研究

以3-RPR平面并联机构为研究对象,通过设计一种在驱动、被动和锁定3种状态之间相互切换的移动副和转动副锁定装置,实现机构的重构。对重构前、后机构的静刚度特性进行理论建模和软件仿真。通过锁定任意两个运动副的方式,实现机构的拓扑重构。根据动平台的运动状态对锁定方式进行分类,并建立机构的反向运动学模型。对机构的雅克比进行推导,并基于虚功原理,推导静刚度矩阵。最后,对重构前、后的机构进行静力学虚拟实验,对比分析实验数据。结果表明:拓扑重构可以提升平面并联机构的静刚度性能。特别地,动平台做定轴转动时,其静刚度的提升效果尤其明显。这为少自由度可重构并联机构的性能评价和参数优化提供了理论依据。

2P6R拼装机械臂的运动学分析

目前隧道管片修复加固工作自动化程度低,存在施工安全隐患大、效率低、成本高、工人劳动强度大等问题.为实现隧道管片加固钢板的自动化拼装,首先,提出一种2P6R拼装机械臂方案,建立机械臂正运动学模型.其次,采用解析法对机械臂进行逆向运动学求解,以限制关节超限作为代价函数进行冗余解的选取,并在Beckhoff C6030-0080的TwinCAT 3平台进行逆运动学求解测试,验证算法具有较好的实时性.再次,利用微分变换法求得机械臂的雅可比矩阵,识别并列举边界奇异及内部奇异位形示例.最后,利用图解法绘制出机械臂可达工作空间截面及完整的三维可达工作空间,并进一步对机械臂进行灵活度分析,绘制出灵活度分布图.研究结果表明:2P6R拼装机械臂可以满足隧道管片加固钢板自动化拼装需求,为机械臂的应用提供理论基础.

工业机器人奇异规避轨迹规划方法

针对激光追踪仪测量工业机器人定位误差测量中出现的六轴机器人运动学奇异问题,提出了奇异区域预测及实时优化的奇异规避轨迹规划方法。以国产配天AIR50-A机器人为研究对象,建立六自由度串联机器人运动学模型,解算机器人笛卡尔空间与关节空间映射关系。基于雅克比矩阵与奇异位形的关系模型,分析和预测机器人运动轨迹中存在的奇异区域。当机器人末端处于奇异区域或奇异预测域时,记录初始关节角序列作为奇异区域轨迹规划输入,利用五次多项式插值方法迭代更新奇异区域内的轨迹路径,机器人既定的运动路径与更新后的奇异规避路径结合形成机器人新的规划轨迹路径,保证机器人关节角运动学参数连续性的同时,规避奇异区域。实验结果表明,提出的奇异预测域及实时优化的奇异规避轨迹规划方法,能够抑制机械臂奇异区域附近关节角速度的激变,减少奇异位形对机器人运动性能的影响。

Stewart型并联机器人的奇异对其运动精度的影响

以9-3 Stewart型并联机器人为研究对象,分析其在机构接近奇异位形时动平台运动精度的情况。通过计算并联机器人速度Jacobian矩阵的行列式得到奇异点的坐标。通过虚拟样机实验,得到动平台参考点位置反解和正解计算的相对误差。用转动Jacobian矩阵条件数的倒数来度量机构接近奇异的程度,并分析该程度与上述相对误差之间的映射关系。研究结果表明:当指标值大于7.027×10^(-5)时,正、反解的相对误差可忽略不计,这为奇异规避、路径规划等后续工作提供了理论参考。

面向全自主智能机器人的无标定图像视觉伺服控制研究

在利用全自主智能机器人检测、搬运目标物的过程中,为了提高主机元件对机器人的伺服控制效果,设计了一种无标定图像视觉伺服控制方法;首先,根据机器人轨迹的无标定估计结果,计量目标物的位姿点,推导出机器人无标定图像中的目标物检测与追踪条件;按需连接视觉伺服控制器,通过求解机器人无标定运动内积的方式,计算图像视觉特征的伺服选择标准,实现对机器人无标定图像视觉特征的伺服选择;然后,在无标定图像中定义雅克比矩阵,根据图像视觉分割原则,完成机器人图像角点的伺服匹配处理,再通过确定强化控制参数的取值范围,实现无标定图像的视觉伺服控制;根据实验可知,应用该方法可以解决智能机器人难以运动至标定区域的问题,为提高伺服控制指令的执行有效性提供了保障。

基于改进孪生神经网络的低频低压减载装置在线解耦控制方法

低频低压减载装置的过度应用导致装置系统出现负荷大的问题,降低了低频低压减载装置的实用性。为此,提出了基于改进孪生神经网络的低频低压减载装置在线解耦控制方法。该方法通过分析低频低压减载装置频率特性,为低频低压减载装置在线解耦控制提供了重要信息基础;在此基础上构建低频低压减载装置混合模型,从该模型中生成可训练的数据集,并依据潮流雅可比矩阵的减载特征最小值灵敏度,确定低频低压减载装置系统减载量;为提升系统的控制精度,将获取结果输入至改进孪生神经网络中,训练出最佳减载量,并将其分配到装置系统减载节点中,达到切除负荷的目的,实现低频低压减载装置在线解耦控制。通过对该方法开展减载效率对比测试、控制性能对比测试,实验结果验证了该方法具有较强的实用性。

直流多馈入系统电压稳定主导模式定性分析

从矩阵消元的视角系统阐述在交直流系统电压稳定分析中雅克比矩阵的推导方法.利用交流侧雅克比矩阵主导模态灵敏度的符号分布性质,定性分析直流不同控制方式对系统电压稳定裕度的影响规律.将多种LCC-HVDC控制方式下的雅克比矩阵推导过程统一表示为对四阶雅克比矩阵的矩阵消元过程,从矩阵分析的角度统一LCC-HVDC电压稳定建模过程.将交流戴维南等值电路雅克比矩阵主导模态的灵敏度具有符号分布性质的证明补充完整,据此定性分析不同控制方式的直流系统接入受端交流网络后系统稳定裕度的变化趋势.通过Cigre标准系统算例验证所提方法的有效性.

四自由度冗余驱动并联机器人的结构优化算法

针对平移和旋转混合的四自由度冗余驱动并联机器人(RAPM)结构,提出了通过增加运动约束来实现冗余驱动的优化算法。通过推导RAPM的齐次雅可比矩阵,将末端执行器(EE)上三个点的广义速度映射到关节速度,在此基础上建立RAPM的结构优化算法,减少了末端执行器(EE)的自由度。最后采用基于雅可比矩阵的优化算法,对基于连杆-凸轮机构的RAMP连杆尺寸进行了优化,结果表明该优化算法对在对该类型的RAMP的尺寸优化设计是有效的,该设计方法具有一定的通用性。

Stewart并联机构运动Jacobian矩阵表达形式的多样性

现有文献中Jacobian矩阵存在多种表达形式,不利于指标值的统一评估和对比。为此,通过剖析Stewart并联机构运动Jacobian矩阵的机理,找到引起上述现象的根本原因,用欧拉角及其导数描述动平台的转动速度并运用位置方程求导法推导出第1类形式的Jacobian矩阵;用角速度矢量描述动平台的转动速度,并运用环路方程法推导出第2类形式的Jacobian矩阵;将动平台上与静坐标系原点重合的点选为线速度基点,并运用环路方程法推导出第3类形式的Jacobian矩阵。运用角速度加法公式和线速度基点法,构建不同形式Jacobian矩阵之间的映射;运用矩阵理论推导各Jacobian矩阵行列式之间的关联。通过数值算例验证上述结论的正确性,并绘制机构的奇异曲面。所得结论为并联机构的型综合、型优化提供了理论指导。

无标定图像视觉伺服控制方法研究

针对视觉伺服控制识别速度慢、精度低的问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法的视觉伺服控制算法。该算法对机器人与图象复合雅可比矩阵建模得到初始的BP神经网络视觉伺服控制器,采用遗传算法对控制器的初始权重和阈值进行训练,得到混合优化的视觉控制模型。该算法可以有效地将遗传算法良好的全局搜索能力与BP神经网络的精确局部搜索功能相结合。实验结果表明,收敛速度加快的同时误差下降为原来的4.6%,为机器人控制提供了一种简单有效的方法。

兼顾电压稳定的电网安全裕度指标研究

针对电力系统中的连锁跳闸现象,在电网最大安全裕度前提下,对兼顾系统电压稳定的问题展开研究。通过总结继电保护设备在连锁故障发生过程中可能存在的误动情况,提出了一种综合评价电网连锁故障的安全指标,在此基础上,基于雅可比矩阵的最小特征值指标来衡量电网静态电压稳定水平。结合两者,构造了一种兼顾电压稳定和电网对于连锁故障具有高安全性的预防模型,并利用粒子群算法对此模型进行求解。在IEEE39节点系统上模拟演示,验证了该方案的适宜性和实用性。

含光伏电网的电压–无功雅可比矩阵结构特征及电压稳定性分析

该文推导出含光伏电网的电压-无功雅可比矩阵,发现存在特定结构特征,进一步结合特殊矩阵理论,分析光伏机组接入后的电网电压稳定特性。相关解析结果表明,单节点的电压-无功灵敏度与广义短路容量的倒数相一致,而多节点的电压-无功雅可比矩阵则与节点阻抗矩阵的虚部具有一致性。同时,借助矩阵论以及代数图论,明确电压-无功雅可比矩阵符号全正与分块对角占优,解释了现有工程认识:增加光伏机组无功出力,所有节点电压均会抬升,且对近区电压幅值的影响要远远大于远区。通过论证电压-无功雅可比矩阵元素值与电气距离之间的衰减关系,指出随着节点之间电气距离的增加,电压-无功的相互影响程度减弱。最后,结合实际电网算例结果验证该文理论分析的有效性。

9-3 Stewart型并联机器人的结构设计及奇异位形分析

以一种9-3 Stewart型并联机器人为研究对象,对其进行结构设计及奇异位形分析。通过设计三重复合虎克铰链,减小了运动学求解难度;通过设计可转换主、从运动的变胞移动副,实现了变拓扑驱动;基于环路方程法推导出了并联机器人的速度雅可比矩阵,并运用代数法分析了并联机器人的奇异位形,得到了并联机器人的位置奇异曲面和姿态奇异曲面。研究内容为该并联机器人后续的轨迹规划及工作空间优化奠定了理论基础。

CSSA算法在空间3R机械手逆运动学计算中应用

基于混沌麻雀搜索算法(Chaos Sparrow Search Algorithm)具有精度高,搜索能力强,收敛速度快等优点,提出一种将CSSA应用于多自由度机械臂逆运动学解的新方法。以空间3R机械手为例:首先用螺旋理论进行正向运动学建模并通过3R机械手空间几何关系,将关节空间划分为4个只有唯一逆解的子空间;其次通过雅可比矩阵行列式为0的方法求出3R机械手奇异位置;最后建立仿真,以各子空间边界作为约束条件,将子空间内的逆运动学求解转换为CSSA算法有约束寻优;验证CSSA算法求逆运动学解中的可行性;仿真结果表明,CSSA算法可精确求出3R机械手的所有逆运动学解,算法具有稳定性,收敛速度快且不受奇异性的影响。

考虑VSC-HVDC作用的LCC-HVDC系统短路比实用计算

准确量化LCC-HVDC(电网换相换流器型高压直流输电)及VSC-HVDC(电压源换流器型高压直流输电)多馈入系统的传输极限和电网强度是保障新型电力系统稳定运行的关键之一。通过改进传统LCCHVDC交直流系统的电网强度量化方法,提出了量化混合直流馈入系统电网强度的短路比指标,以此分析交直流系统的传输极限。首先,根据潮流方程建立混合直流馈入系统的准稳态模型;其次,通过分析雅克比矩阵奇异性与直流馈入系统功率传输极限的关系,得到用于评估混合直流馈入系统中LCC-HVDC传输极限的短路比指标,并分析指标临界值与VSC-HVDC运行方式的灵敏度关系;最后,通过PSCAD/EMTDC及MATLAB平台验证了短路比指标的有效性。分析结果表明:VSC-HVDC在受端定电压控制方式下具有更好的电压支撑能力,同时VSC-HVDC的运行方式对LCC-HVDC传输极限的影响较小,可通过所提指标进行定量分析。