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时间:2019-01-31
《冗余度机器人容错操作及速度突变的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要机器人关节发生故障后被锁定作为一种简单可靠的容错方式,得到越来越多的关注和研究。关节锁定后必然会对机器人的运动性能和操作性能产生系列的影响,如锁定关节前后的速度突变、机器人末端和被夹持物间力的突变等等。本论文在对冗余机器人的关节发生锁定时刻容错规划,尤其是如何减少速度突变的问题进行了深入的研究,并进行了仿真验证。首先,通过对以往文献的分析,指出机器人发生故障后被锁定作为一种简单可靠的方式,越来越受到国内外众多学者的关注。在对冗余度机器人运动学优化基础理论探讨的基础上,结合发生锁定故障时冗余度机器人的运动特
2、性,确定了冗余度机器人的优化性能指标——退化可操作度。随后对冗余度机器人的优化算法及其优化能力等有关的参数进行了分析。其次,对于多冗余度机器人容错的故障时刻容错和故障后容错两个方面分析研究,采用退化可操作度的作为性能指标,以梯度投影法作为运动学优化控制算法来规划末端轨迹,能保证故障时刻保持较高的操作能力,构造容错性能指标,推导出了使速度突变极小化的退化机器人关节速度的解析表达式,并从理论上证明了原机器人关节速度最小范数解中的剩余关节速度矢量在退化机器人零空间中的投影为零矢量,该结论适用于任意冗余度的平面和空间
3、机器人。然后,给出了平面4R和空间5R机器人的仿真实例。研究结果表明,利用多冗余度机器人容错操作可以明显减小关节速度突变,提高容错操作的运动平稳性。最后,建立了两机器人协调操作的运动约束方程,构造了容错性能指标,并对故障时刻、故障后的容错问题进行了研究,给出了速度突变的计算表达式。然后提出了在满足主、从机器人的末端操作任务位于各自容错空间内,满足退化可操作度极大化的条件下,找到某一位置,使主、从机器人发生关节锁定故障时刻故障关节速度突变最小的规划算法。关键词:冗余度机器人,关节锁定故障,容错操作,速度突变。A
4、BSTRACTLockingfailurejointafterthemanipulator’jointfails,asimpleandreliableway,isincreasinglypaidmoreattentiontobyscholars.Lockingfailurejointsmaycauseaseriousaffectionsonmanipulator’Skinematicalandoperationperformance.suchasthesuddenchangeofthejointvelocit
5、y,thesuddenchangeoftheforcebetweentheend—effecterandthecarriedobject.Inthisdissertation,itismainlyaboutatthemomentofredundantmanipulators’jointfails,thesuddenchangeofthejointvelocity,thesimulationiscarriedon.Firstly,bymeansofanalyzingthepreviousliteratures,
6、itisindicatedthatlockedjointfailureasasimpleandreliablemodeisincreasinglypaidattentiontobyscholarshomeandoverseas.Onthebasisofprobingintothetheoryaboutkinematicaloptimizationforredundantmanipulators,theoptimizedindex一-reducedmanipulabilityisdeterminedaccord
7、ingtothekinematicalpropertyofredundantmanipulatorsforlockedjointfailures.Furthertheoptimizationalgorithmandtherelatedoptimizationabilityandparameterareanalyzed,andthenthegradsprojectionalgorithmisadoptedinthisdissertation,Secondly,astheredundantmanipulator,
8、thefaulttoleranceisconsistedofthemomentofandafterthejointfailure.Choosingthereducedmanipulabilityastheoptimizedindex,thegradientprojectionalgorithmastheoptimizedalgorithmCanguaranteethedexterityability
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