基于重载荷大跨度桁架机器人的电力物资智能搬运系统研究

随着国家电网“具有中国特色国际领先的能源互联网企业”战略目标的提出,电力物资仓储逐步向数字化、智能化方向迈进。针对重型电力物资仓储的核心环节——智能搬运,提出一套桁架机器人配合AGV及顶升平台的智能搬运解决方案。分析在重载荷、大跨度、外形各异等复杂工况条件下,如何实现高安全性、高精度、高效率的搬运;分析桁架机器人与AGV及顶升平台之间的协同工作,以及如何在重载荷下实现双顶升平台的高精度同步控制;提出采取RFID技术实现智能搬运过程的自动数据采集。

基于Creo-Workbench平台的重载桁架机器人结构设计及应用

针对光伏行业中硅棒搬运及转运工况,基于Creo-Workbench设计平台,设计一款重载桁架机器人。通过设计计算及选型,在Cero软件中建立桁架机器人三维模型,并利用Workbench仿真软件,对桁架机器人进行典型工况下的静载及动载荷有限元分析,校验桁架结构强度及刚度。仿真结果表明:在3种典型工况下,桁架的最大相对变形量为2.11mm,最大应变109.8MPa,满足最大相对变形量5mm及许用应力345MPa的设计要求。

桁架机器人系统的研发及其在电缆保护管仓储中的应用

介绍桁架机器人系统的研发过程及其在电缆保护管自动垂直存储中的应用,主要包括系统方案设计、仓储桁架机器人设计、仓储自动控制系统设计和其他主要部件的设计、分析及其制造工艺,其技术核心是多自由度的桁架机器人系统及仓储控制系统;详细介绍了仓储桁架机器人立柱及横梁、大车、小车、提升机构和手抓机构5个组成部分的结构设计及其技术参数,以及仓储自动控制系统的构成及原理。该桁架机器人系统首次实现了电缆保护管的自动识别、搬运及堆叠作业,大大降低了人员劳动强度,提高了工作效率,可精准控制电缆保护管的用量,促进了电力电缆保护管仓储智能化水平的提高。

适用于铝材上下料的桁架机器人技术探讨

基于目前铝加工生产企业急需解决铝材上下料过程中人工搬运劳动强度大,信息化、自动化程度低的问题,本文提出了一种适用于半成品/成品铝材自动上下料的桁架机器人系统,并对桁架机器人及其抓取手爪的结构设计、工作原理进行了一定的探讨。

基于Kriging模型与PSO算法的桁架机器人结构优化设计

桁架机器人搬运能力强、操作方便、定位精度高,在制造业中具有极其重要的作用,但桁架机器人普遍存在运行稳定性差和材料冗余等问题,需要进行仿真结构优化,针对桁架机器人的结构优化设计研究中存在的有限元仿真调用次数多、计算时间长、优化效率低等问题,在分析了桁架机器人夹爪部件的尺寸、负载与应力、形变之间的关系后,提出了一种基于Kriging模型与粒子群算法的结构优化设计方法,可以有效减少有限元仿真的调用次数,节约时间,提高优化设计效率。

基于Kriging算法与PSO算法的桁架机器人横梁模块智能优化设计方法

桁架机器人搬运能力强、操作方便、定位精度高,在制造业中具有极其重要的作用。针对桁架机器人自重大而导致的运行稳定性较差和材料冗余等问题进行结构优化设计研究。目前桁架机器人的结构优化设计研究有限元仿真调用次数多,时间损耗大,优化效率低。针对此问题,在分析了桁架机器人横梁部件尺寸、负载与应力、形变之间的关系后,提出了一种基于Kriging模型与PSO粒子群算法的结构优化设计方法,可以有效减少有限元仿真的调用次数,节约时间,提高优化设计效率。

融合云计算的桁架机器人柔性分拣结构控制

传统控制技术在计算分拣结构期望力矩时,忽略了对从动臂执行力矩的补偿,导致末端最大跟随误差、夹持力超调量较大。为此,针对桁架机器人柔性分拣结构,本研究融合云计算过程设计了新的自动化控制技术。在采集工件图像后定位其实际位置,从而确定抓取点。然后通过云计算获得分拣结构抬起高度等参数,根据抓取点和放置点位置规划分拣结构运动轨迹,并计算作用在主动臂、从动臂、动平台上的期望力矩。最后通过力矩前馈控制器执行力矩前馈补偿,驱动机器人柔性分拣结构完成运动轨迹。在实验中,改变分拣结构末端运动速度和负载,结果表明:该技术减小了分拣结构末端最大跟随误差和夹持力超调量,提高了工件位置跟踪精度和抓取稳定性,保证了机器人对速度变化和负载变化的自适应性。

激光测距传感器在桁架机器人控制系统中的应用

随着智能制造进程的推进,桁架机器人在智能制造中的应用越来越广。一个桁架机器人集成控制系统中会应用到各种各样的传感器,而可实现非接触测量的光电传感器在其中占据着非常重要的地位,其中的激光测距传感器作为一种光电传感器也得到了广泛的应用。基于以上实际情况,提出了一种激光测距传感器新的应用思路。

一种数控机床自动上下料桁架机器人控制系统设计与实现

为满足加工制造业对数控机床与工业机器人集成化需求,按照杆轴类、盘类等零件上下料工艺要求,提出一种融合柔性关节和气动手爪二轴自动上下料桁架机器人控制系统设计方法。包括桁架机器人X、Z轴伺服控制、柔性关节超声电机控制、气动手爪控制、数控机床与机器人通信方式控制。并以西门子S7-300为核心控制器,采用永磁同步电动机作为伺服电动机,采用超声电机和小型气缸、回转气缸控制柔性手爪,利用直接I/O口实现机器人与数控机床的通信,实现数控机床高效、自动完成上下料。

基于PMAC的四轴桁架机器人控制系统设计

现如今仓储、物流行业不断发展,在重复搬运重型货物时工作人员劳动强度极大。为了减轻工作人员负担,提高仓储、物流设备体系的自动化水平,提高工作效率,设计了能够搬运重型箱体的四轴桁架机器人。该机器人为用户提供多种操作模式,既可以单机运行,也可以联机运行接收总控的调度指令。控制系统的核心为工业控制计算机和可编程多轴运动控制器(Programmable Multi-Axes Controller,PMAC),利用PMAC实现四轴插补联动;执行机构为带有绝对值编码器的安川伺服电动机。

七重四面体变几何桁架机器人工作空间分析的解析法

提出了七重四面体变几何桁架机器人的工作空间分析的解析方法。该方法以曲面分析为基础 ,引入了数字 -符号处理技术 ,可据位置正解的递推公式 ,由计算机自动推导出工作空间边界曲面的解析曲面方程。由此描绘出了机器人工作空间边界曲面的投影视图及截面曲线图。分析结果表明 :七重四面体变几何桁架机器人的工作空间是由 4 2张曲面片包围而成的闭包 .

十二面体变几何桁架机器人位置正解分析的符号解

应用代数消元法 ,对十二面体变几何桁架机器人的位置分析进行了符号求解 ,导出了单变量的 12 8次输入输出方程 ,并给出了数字实例。符号运算借助于计算机软件 REDUCE完成。

基于神经网络的冗余度二重八面体变几何桁架机器人运动学求解

应用BP神经网络对冗余度二重八面体变几何桁架机器人的位姿正解进行训练学习 ,解决了二重八面体变几何桁架机器人的位姿反解问题。并利用网络模型求得运动学中的一、二阶影响系数矩阵 ,将关节极限优化指标引入机器人的运动学规划中 ,提出了一种轨迹规划方法。

基于运动控制卡的桁架机器人控制系统设计

应用HN-MC型运动控制卡开发了一种新型产业化的开放式结构桁架机器人控制系统,提出了研制基于Windows CE平台的桁架机器人控制系统的构想,采用ARM板+运动控制卡的上下位机模式构建机器人控制系统。介绍了该系统软、硬件组成和实现方法,并提供了这种开放式结构机器人控制系统的应用实例。

八面体变几何桁架机器人工作空间分析的解析法

提出了八面体变几何桁架机器人工作空间分析的解析方法 ,得到了八面体变几何桁架机器人工作空间边界曲面的解析方程 ,并在此基础上绘出了工作空间边界曲面的图形。分析计算结果表明 ,八面体变几何桁架机器人的工作空间是由 30张曲面片包围而成的闭包。

基于Open CASCADE的桁架机器人数控加工生产线的仿真设计与实现

通过仿真系统的研究与实现能够完成示教编程中桁架机器人在加工过程中的仿真运动过程。文章首先对应用于数控加工生产线的桁架机器人进行分析,将其模块化,然后利用UG对桁架机器人进行建模;通过对加工生产线的工作流程的分析,得到桁架机器人的运动过程;通过Open CASCADE几何内核与MFC框架的结合,以离线示教编程的形式进行三维实体模型的运动学仿真以及界面设计,最后,完成整个软件系统的开发。

基于神经网络的冗余度四面体变几何桁架机器人位置控制

提出了一个基于双重 BP神经网络的冗余度四面体变几何桁架机器人位置控制方案 ,通过增加关节角变化最小的约束条件 ,定义了优化的目标函数 ,在此基础上建立了冗余度四面体变几何桁架机器人位置控制模型 ,并以四重四面体变几何桁架机器人位置控制为例进行了系统仿真。

冗余度四面体变几何桁架机器人的动力学规划

对冗余度机器人的运动学和动力学优化问题分别进行了分析 ,建立了运动学和动力学综合优化的逆动力学方程 ;解决了关节速度最小范数解和最小关节力矩解之间的矛盾 ,从而在运动中避免了关节运动速度超限 ,克服了在末端运动结束后机器人关节的自运动问题。并对四重四面体变几何桁架机器人进行了动力学规划 。

冗余度变几何桁架机器人动力学计算

应用模糊神经网络对机器人逆动力学模型进行辨识 ,将整个动力学模型系统分为三个子系统 ,分别采用三个模糊神经网络系统对广义质量矩阵、向心力及哥氏力矩阵和重力矩阵进行学习 ,求解了冗余度四面体变几何桁架机器人的逆动力学问题 ,并对四重四面体的变几何桁架机器人进行了仿真计算。

六重四面体变几何桁架机器人弹性逆动力学分析

结合六重四面体变几何桁架机器人的特点 ,考虑刚性位移与弹性变形的耦合作用对机器人操作手末端位姿的影响 ,基于有限元分析方法 ,在运动学分析的基础上 ,提出了其运动学模型的线性化方法 ,导出了其运动条件方程、逆动力学显式方程 ,并给出了驱动力和弹性变形量求解的公式与详细迭代过程。利用本方法 ,可方便地建立弹性逆动力学分析的数学模型 ,迭代过程简明。