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基于人工进化蜂鸟算法的机械臂逆运动学求解
来源:机械传动 发布日期:2024-12-15
针对现阶段多自由度机械臂逆运动学求解方法大多存在着求解精度不高、通用性差的问题，提出一种人工进化蜂鸟算法（Artificial Evolved Hummingbird Algorithm,AEHA），用于机械臂逆运动学求解。首先，以6自由度机械臂为研究对象，建立其逆运动学的非线性方程组；以机械臂末端位姿误差为优化目标，结合能量损耗构建适应度函数，将逆运动学问题转化为目标函数优化问题，并采用所提算法
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基于模糊自适应RBF的机械臂积分滑模控制方法
来源:西北工业大学学报 发布日期:2024-12-15
针对机械臂动力学模型参数具有不确定性，系统控制精度和收敛速度受到关节摩擦和外部干扰影响的问题，提出一种基于机械臂动力学模型的复合控制策略。结合改进型双幂次趋近律和积分滑模设计滑模控制项，加快跟踪误差的收敛速度；通过3组RBF神经网络分别逼近动力学模型的不确定参数，引入自适应机制对权值进行在线的自适应整定，并采用前述设计的滑模控制项补偿RBF神经网络的逼近误差；利用模糊控制器对关节摩擦和外部干扰进行
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基于自适应参数趋近律的机械臂滑模控制
来源:机床与液压 发布日期:2024-12-15
针对图像采集机械臂在滑模控制过程中存在的精度较低、抖振幅度较大、运动过程易受干扰等问题，提出一种基于自适应参数调节趋近律的机械臂神经网络滑模控制方法。在经典的指数函数趋近律基础上，对等速项系数进行自适应控制。通过引入机械臂连杆长度与转动惯量等参数，构建机械臂名义模型。利用自适应RBF神经网络有利于实时控制和补偿的特点，将其与设计好的线性滑模面相结合。通过合理设计李雅普诺夫函数，对所构建的系统进行稳
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基于迭代学习的机械臂自适应滑模轨迹跟踪控制
来源:机床与液压 发布日期:2024-12-15
针对机械臂在重复运动控制任务中对精度、鲁棒性的要求，设计一种基于迭代学习算法的自适应滑模控制器。通过多次迭代修正机械臂系统的控制输入，并引入迭代学习自适应滑模控制，以解决动态过程中不确定扰动的影响，同时对所设计控制器的收敛性进行分析。最后，分别在两种工况下对比例-微分型迭代学习控制、迭代自适应滑模控制以及所设计控制器进行对比仿真实验。结果表明：相较于传统的比例-微分型迭代学习算法与迭代自适应滑模算
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基于迭代学习的机械臂自适应滑模轨迹跟踪控制
来源:机床与液压 发布日期:2024-12-15
针对机械臂在重复运动控制任务中对精度、鲁棒性的要求，设计一种基于迭代学习算法的自适应滑模控制器。通过多次迭代修正机械臂系统的控制输入，并引入迭代学习自适应滑模控制，以解决动态过程中不确定扰动的影响，同时对所设计控制器的收敛性进行分析。最后，分别在两种工况下对比例-微分型迭代学习控制、迭代自适应滑模控制以及所设计控制器进行对比仿真实验。结果表明：相较于传统的比例-微分型迭代学习算法与迭代自适应滑模算
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面向机械臂数字孪生仿真的运动学模型自动生成技术
来源:航空精密制造技术 发布日期:2024-12-15
本文提出了一种面向数字孪生机械臂运动学模型自动生成方法，并以六轴水下机械臂为例，在Unity3D中实现对其标准DH (Denavit-Hartenbergparameters)坐标系的自动建立，求解并导出DH参数用于机械臂DH参数的标定和运动学模型的修正，通过正向运动学方法控制虚拟水下机械臂的运动，为数字孪生环境下机械臂的误差映射提供了参考。
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基于自适应参数趋近律的机械臂滑模控制
来源:机床与液压 发布日期:2024-12-15
针对图像采集机械臂在滑模控制过程中存在的精度较低、抖振幅度较大、运动过程易受干扰等问题，提出一种基于自适应参数调节趋近律的机械臂神经网络滑模控制方法。在经典的指数函数趋近律基础上，对等速项系数进行自适应控制。通过引入机械臂连杆长度与转动惯量等参数，构建机械臂名义模型。利用自适应RBF神经网络有利于实时控制和补偿的特点，将其与设计好的线性滑模面相结合。通过合理设计李雅普诺夫函数，对所构建的系统进行稳
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基于范数自适应步长RRT算法的机械臂路径规划
来源:机械传动 发布日期:2024-12-15
针对传统快速扩展随机树（Rapidly-Exploring Random Tree,RRT）算法在多维环境下固定步长调试耗时长、搜索效率低的问题，提出了一种适用于机械臂的范数自适应步长RRT算法。建立6自由度UR5机械臂的运动学模型并进行正运动学分析，得到其雅可比矩阵；结合范数不等式和雅可比矩阵，建立机械臂工作空间与关节空间的步长映射关系，在动态改变关节空间搜索步长的同时，保证碰撞检测的有效性。仿
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基于人工进化蜂鸟算法的机械臂逆运动学求解
来源:机械传动 发布日期:2024-12-15
针对现阶段多自由度机械臂逆运动学求解方法大多存在着求解精度不高、通用性差的问题，提出一种人工进化蜂鸟算法（Artificial Evolved Hummingbird Algorithm,AEHA），用于机械臂逆运动学求解。首先，以6自由度机械臂为研究对象，建立其逆运动学的非线性方程组；以机械臂末端位姿误差为优化目标，结合能量损耗构建适应度函数，将逆运动学问题转化为目标函数优化问题，并采用所提算法
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面向机械臂数字孪生仿真的运动学模型自动生成技术
来源:航空精密制造技术 发布日期:2024-12-15
本文提出了一种面向数字孪生机械臂运动学模型自动生成方法，并以六轴水下机械臂为例，在Unity3D中实现对其标准DH (Denavit-Hartenbergparameters)坐标系的自动建立，求解并导出DH参数用于机械臂DH参数的标定和运动学模型的修正，通过正向运动学方法控制虚拟水下机械臂的运动，为数字孪生环境下机械臂的误差映射提供了参考。
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