机械臂气动关节柔性抓取操控

针对机械臂不便于从物件上方直接进行抓取的情况,提出一种机械臂气动关节柔性抓取操控技术。分析机械臂常规抓取方式,剖析机械臂与物件接触间的几何约束关系,开展物件一边被抬起的受力情况。在此基础上,分析气动关节曲率和内压之间的线性关系,构建控制关节内压的机械臂柔性抓取操控技术。通过实物测试验证,采集物件曲率变化所对应手指内压变化情况,获取不同曲率下抓握平衡所需摩擦系数变化情况,通过手指和地面“相互对抗”,使纸条曲率变大且重心右移,从而成功实现了机械臂柔性抓取柔软物件,达到设计目标要求。

气动关节人工手的研究

提出了一种气动关节人工手。通过人手解剖学对手结构和运动分析 ,设计出了气动弯曲关节和气动球关节 ,并通过这些关节的串并联设计出了一只气动关节人工手。研究结果表明这些气动关节可用专用电气数字压力阀得以控制。认为对这种人工手的研究和开发具有广阔前景。

基于T-S模糊建模的气动肌肉拮抗关节预测角度控制

目的:为了提升气动肌肉拮抗关节的控制精度。方法:提出了一种用于气动肌肉拮抗关节角度跟踪的T-S模糊模型预测控制方法。建立了拮抗关节的T-S模糊模型,并对模型进行了离散化处理;基于离散后的T-S模糊模型,设计了拮抗关节的模型预测控制器,通过特征值法验证了系统的稳定性。结果:仿真实验表明,T-S模糊模型预测控制器跟踪±15°和±10°的角度时,相对于传统模型预测控制,平均绝对误差分别降低了29.05%和44.11%。结论:设计的T-S模糊模型预测控制器提高了气动肌肉拮抗关节的控制精度。

一种新型气动柔软关节的研制

提出了一种新型的气动柔软关节,叙述了该柔软关节的结构组成、工作原理和试验特性,它可同时利用正负压驱动产生形变,能够实现伸缩和弯曲运动。试验证明该关节具有良好的控制性能,能较好地模拟人手腕关节的运动。

气动弯曲关节的特性研究

通过应用弹性力学理论来确定人造气动弯曲关节的弯曲角度和压缩空气压力之间的关系 .建立了系统的数学模型 ,并且通过数字仿真从理论上研究系统的脉冲响应 .通过实验方法测试表明 ,这种人造关节对于信号的输入具有快速的响应 。

气动柔性扭转关节静态模型

基于气动柔性驱动器(Flexible pneumatic actuator,FPA)研制一种气动柔性扭转关节,该关节主要由两个弧形的FPA组成,向这两个FPA充入压缩气体,关节转过一定的角度。分析扭转关节中FPA壁厚变化规律,对单个FPA的自由端进行力矩平衡分析,建立该关节的静态模型,构建试验系统对气动柔性扭转关节进行压力转角关系试验。试验结果与仿真曲线存在一定误差,分析影响扭转关节静态模型准确性的因素,并根据试验结果对扭转关节的数学模型进行修正,得到的修正模型能够较好地描述关节的充气过程和放气过程。

基于FPA的新型气动柔性球关节的研究

驱动关节是机器人研究的重要基础部件,提出了一种基于气动柔性驱动器(FPA)的新型气动柔性球关节,本球关节采用三个FPA作为驱动器,通过向三个FPA输入不同的气压实现其旋转运动.由球关节力矩平衡的条件,建立了新型气动柔性球关节的数学模型,根据并联机构位置逆解易求的特点和BP神经网络的特性,建立了合适的BP神经网络模型,求解了新型气动柔性球关节的位置正解,最后通过MATLAB仿真验证了新型气动柔性球关节模型的准确性.

气动柔性球关节的模糊PID控制

介绍了新型气动柔性球关节,讨论了其控制方法。综合模糊控制和 PID控制的特点,设计了针对气动柔性球关节的模糊 PID控制器,实现对球关节弯曲角度、偏转方向等系统参数的动态控制。实验结果表明,模糊 PID 控制可以实时准确地对气动柔性球关节进行控制,设计的控制系统可以作为气动柔性球关节的有效控制系统,用于进行相关研究。

非完全对称气动柔性弯曲关节力学特性实验

为改进柔性机器人驱动器结构及数学模型,提出了一种非完全对称气动柔性弯曲关节及其数学模型。为了实现其实时闭环控制系统,进一步简化了原有数学模型,并对其力学特性进行了实验研究。搭建了力学特性实验平台,并对两种不同规格(长度分别为40、60 mm)的关节进行了测试。采用Matlab曲线及曲面工具箱对测试结果进行分析,得到了新型气动柔性弯曲关节的经验模型。该经验模型表明气动柔性弯曲关节的弯曲角度与初始长度、关节内外气压差、输出力之间存在非线性关系。与简化的数学模型比较,该经验模型具有更高的精度,其中输出角度模型相对误差平均值小于6.7%,输出力模型相对误差平均值小于2%。同时,该经验模型纠正了原有数学模型中,认为关节初始长度与弯曲角呈正比的错误结论。

气动柔性球关节的位姿测量系统研究

基于新型气动人工肌肉提出了一种气动柔性球关节,介绍了气动柔性球关节的结构原理;重点讨论了针对该球关节的位姿测量系统原理及位姿计算方法;给出了实验结果并进行分析,表明设计的位姿测量系统是准确适用的。

气动柔性关节工作特性分析

本文介绍了气动柔性关节的结构和工作原理,该关节利用气压驱动实现轴向伸长和弯曲变形.对关节进行了力(矩)平衡分析,建立了压力与关节伸长和端面转角之间的数学关系.搭建了试验系统,对关节进行了压力与伸长量及转角的关系实验.引入了修正系数,修正好的模型能较好的反映关节的运动过程.

两自由度气动机器人关节位置伺服模块的研究

利用PCM控制技术 ,研制了气动机器人关节的PCM伺服模块 ,并利用PCM伺服模块对双自由度的气动机器人关节进行位置控制 ,位置控制效果良好。通过本文的研究 。

新型气动弯曲关节手指的运动学分析

提出了一种新型气动弯曲关节手指 ,并应用坐标变换的方法建立了手指的运动学方程。介绍了基于Hopfield网络求解运动学逆解的算法。仿真结果表明 。

气动人工肘关节的结构设计与优化

文章依据人体肘关节的运动特征设计了一种气动人工肘关节,描述了其结构原理和工作过程;建立了气动人工肘关节运动的数学模型,并根据人体肘关节的运动特征设置了气动人工肘关节的优化约束条件;通过构建拉格朗日方程对气动人工肘关节进行优化分析,优化分析结果显示,气动人工肘关节的转角范围增大18.34%,最大转矩提高了36.2%。

气动人工肘关节的结构设计与特性分析

根据人体肘关节的运动特征设计了一种气动人工肘关节,描述了其结构和工作过程;研究了其屈伸过程中的运动特性和驱动特性,建立了相应的动力学方程;通过数值仿真分析了气动人工肘关节的角速度特性和输出扭矩特性。结果显示:气动人工肘关节在屈伸过程中受弹性阻力和气体阻力的作用,其角速度和输出扭矩均呈非线性特征,当工作压力等于0.5 MPa时,其最大角速度为28.02 rad/s,平均角速度为17.23 rad/s,最大输出扭矩为37.65 N·m,平均输出扭矩为18.13 N·m。

气动柔性关节仿生六足机器人步态规划与运动性能研究

采用自主研发的气动多向弯曲柔性关节设计了一种仿生六足机器人。该机器人外形类似蜘蛛,利用腿部柔性关节在气压下的形变进行驱动。针对机器人腿部运动的特点,采用三角步态法,规划了机器人的行进和转弯步态,进行了仿真和实验。依据关节形变机理,建立了机器人运动学模型,确定了本体和足部位置关系,分析了机器人的步距、转角和整体速度,并通过实验加以验证。利用3D运动捕捉系统进行了机器人运动学实验,获得了机器人足部工作空间,分析了在不同气压、步频和负载条件下机器人的运动性能。实验结果表明,按照规划步态,通过气压控制系统协调腿部运动,机器人可实现前进、平移和转弯等功能。该机器人最大运动速度为100 mm/s,可负载能力为0.5 kg。

气动扇形柔性关节多指灵巧仿人机械手

为了满足服务型机器人对人机交互动作柔软性、安全性的高要求,基于仿生学理论提出了一种气压驱动扇形柔性关节,并将其用于多指灵巧仿人机械手的构建。采用柔性关节驱动和刚性手部骨骼相结合的设计理念,兼顾手部刚度与柔性。通过关节角度的检测和供气压力的调节,实现手指关节弯曲角度和手指抓握力的连续控制。描述了扇形柔性关节的工作原理和结构设计特点,以及手部整体结构的设计,并对机械手抓握动作和功能进行了试验分析。试验结果表明:柔性多指灵巧仿人机械手能够完成各种手势以及对球状、圆柱状和卡片状等物体的抓取。

气动单向弯曲关节柔性手指静力学特性实验研究

某气动单向弯曲关节柔性手指由人工肌肉和弹性钢板并联组成,弯曲变形时具有大变形和非线性特点,静力学模型十分复杂且不利于控制。为便于实时精准控制,进一步简化手指静力学模型,并对其静力学特性进行实验研究。搭建静力学实验平台,对单肌肉驱动和双肌肉驱动两种不同驱动类型的柔性手指在不同限位面和等外载荷工况下分别进行夹持力和弯曲角度的对比实验。利用MATLAB对实验数据进行处理分析,得到手指夹持力和弯曲角度的经验模型。结果表明:气动单向弯曲关节柔性手指夹持力与弯曲角度、工作气压和驱动肌肉数目之间存在非线性关系;与静力学理论模型相比,该经验模型具有更高的精度,夹持力模型预测误差能控制在0.76 N内,弯曲角度模型误差可控制在6.9°内。

模糊神经滑模控制在气动位置伺服系统中的应用

针对不确定的气动位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于神经网络的模糊滑模控制策略。该控制器用于控制气动伺服关节机器人,仿真结果表明该控制器对系统的不确定性具有较强的鲁棒性,并且具有良好的跟踪性能。