关键词：
单杆柔性机械臂
二次变形
一次变形
RBF神经网络
刚柔耦合机械臂
摘要：
与刚性机械臂相比,柔性机械臂具有负载自重比高,低耗能,响应快,操作灵活等优点。因此柔性机械臂被越来越多的应用在工业,医疗,国防,太空等领域。但柔性机械臂存在定位不够精确以及存在残余振动的问题。所以需要对柔性机械臂的动力学特性进行研究以及对关节的转角进行控制。本文首先建立了单杆柔性机械臂的动力学模型,比较了两种不同的变形描述下的动力学模型,选择了更为合适的动力学模型进行接下来的研究。在此基础上分析了不同速度下和是否考虑非线性项时不同因素以及是否考虑重力对单杆柔性机械臂动力学特性的影响。接下来设计了驱动系统基于位置环的PD控制器,在此基础上采用RBF神经网络实现了对关节角度的控制。然后建立了刚柔耦合机械臂的动力学模型,分析了不同因素对刚柔耦合机械臂动力学特性的影响。最后通过实验进行了验证与分析,具体的研究内容如下:(1)分别建立了单杆柔性机械臂在二次变形情况下以及一次变形情况下的动力学模型,并在不同的输入下进行了对比。首先通过拉格朗日方程和哈密尔顿原理得到了两种情况下的动力学方程,然后在阶跃输入,正弦输入以及单杆演算输入下对单杆柔性机械臂的末端变形和输入力矩进行了对比,分析了两种模型的异同点,并进行了选择。(2)选用了一次变形情况下的动力学模型进行分析,研究了单杆柔性机械臂长度和抗弯刚度以及重力因素对其动力学特性的影响。首先对单杆柔性机械臂在一次变形情况下的动力学方程进行了等效改写,然后分别分析了在高速情况下和低速情况下还有是否考虑非线性项时,单杆柔性机械臂长度和抗弯刚度对末端变形和输入力矩的影响。接下来建立了考虑重力因素的动力学模型,分析了重力对输入力矩的影响。(3)设计了单杆柔性机械臂驱动系统基于位置环的PD控制器,在此基础上采用RBF神经网络对关节角度进行控制。首先通过对单杆柔性机械臂的动力学方程进行拉普拉斯变换求得了驱动系统的传递函数,然后采用极点配置法进行极点配置,从而求得了控制器参数。接下来先设计了具有非线性补偿项的内控制回路,在此基础上采用RBF神经网络对系统中的不确定项进行逼近,从而达到控制关节角度,减小实际关节角度与期望关节角度之间误差的目的。(4)在一次变形的情况下建立了刚柔耦合的动力学模型,分析了不同的影响因素对刚柔耦合机械臂系统动力学特性的影响。通过柔性机械臂一阶模态的模态坐标,驱动刚性机械臂的输入力矩以及驱动柔性机械臂的输入力矩三者耦合的动力学方程,分析了柔性机械臂的末端变形,驱动刚性机械臂的力矩的大小以及振动的峰值频率和幅值,驱动柔性机械臂的力矩的大小以及振动的峰值频率和幅值的变化与刚性机械臂长度,柔性机械臂长度,柔性机械臂抗弯刚度以及刚性机械臂末端质量的变化之间的关系。(5)搭建了能够测量连杆末端的加速度,电机和连杆的转角以及输入输出的力矩的实验平台,用铝板代替单杆柔性机械臂来进行实验。实验中用压电加速度传感器来测量连杆末端的加速度,用编码器来测量连杆的转角,用拉力传感器来测量输入输出的力矩。分析了单杆柔性机械臂振动特性与转动速度,连杆长度和抗弯刚度之间的关系。对比了不同的比例控制器P和积分控制器Ⅰ的控制效果。验证了考虑重力因素的必要性。
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