混合驱动连杆机构优化设计和性能实验研究

本文针对混合驱动连杆机构辅助运动最大瞬时驱动功率最小为目标函数,对机构进行动力学优化设计.同时考虑到构件变速运动所产生的动载荷难以完全平衡和消除,对辅助电机控制和系统动态性能均有不利影响.故而以构件材料为目标,进行了优化设计研究,分别就碳素钢、尼龙、酚醛层压材料等材料构件机构进行了动力学计算,分析其对应驱动功率的大小;并通过对比实验,分析它们对系统动态输出性能的影响程度,结果表明复合材料构件有效的改善了系统的性能.

基于小脑模型神经网络控制的混合驱动连杆机构控制系统研究

混合驱动连杆机构系统是一种新型的可控机构,采用一个不可控电机和一个实时可控电机作为驱动元。两种类型的输入运动通过一个两自由度运行机构复合后,可得到柔性输出运动。位置控制系统对保证混合驱动连杆机构输出精度起着决定性的作用,其控制系统要求实现高精度的跟随运动。文章运用复合控制思想,基于小脑神经网络,设计了混合驱动性杆机构的复合控制系统,并进行了仿真实验。仿真结果表明,该方法可以显著提高系统精度,且具有良好的控制性能。

应用MATLAB进行混合驱动连杆机构运动分析

混合驱动连杆机构运动分析较为繁复,采用MATLAB开发混合驱动连杆机构运动分析系统具有界面友好、计算速度快、结果直观的特点。

混合驱动平面五连杆机构优化设计与迭代学习控制

对混合驱动平面五连杆机构进行了优化设计和轨迹跟踪迭代学习控制研究。首先,以伺服电机角加速度波动最小为目标函数,应用遗传算法对混合驱动平面五连杆机构参数进行优化设计;其次,对混合驱动平面五连杆机构进行轨迹跟踪指数变增益D型和闭环PD型迭代学习控制研究;最后,结合实例进行混合驱动平面五连杆机构轨迹跟踪数值仿真。结果表明,迭代学习控制策略能够使混合驱动平面五连杆机构实现高精度跟踪期望轨迹,并且闭环PD型迭代学习控制效果优于指数变增益D型迭代学习控制。

混合驱动五杆机构动态静力分析的向量键合图法

为提高混合驱动连杆机构动态静力分析的效率及可靠性,提出了相应的向量键合图法。基于平面移动铰的运动约束条件,建立了更加简明的平面移动铰向量键合图模型。根据混合驱动五杆机构构件间的邻接关系,将平面运动刚体、旋转角及移动铰的向量键合图模型组合起来,建立了混合驱动五杆机构向量键合图模型。针对微分因果关系及非线性结型结构给该类机构自动建模与动力学分析所带来的代数困难,提出了有效的增广方法。在此基础上,推导出更加简明实用的系统驱动力矩及运动副约束反力的统一方程,实现了混合驱动五杆机构系统计算机辅助动态静力分析。通过实际算例说明了所述方法的可靠性及有效性。