柔性机械手机械结构与自适应控制全局优化设计
机械设计基础机械设计中的自适应与柔性制造技术
机械设计基础机械设计中的自适应与柔性制造技术机械设计是现代工程领域中非常重要的一项技术。
而在机械设计中，自适应与柔性制造技术被认为是提高产品竞争力和生产效率的重要手段之一。
本文将探讨机械设计中的自适应与柔性制造技术，以及其在提高产品质量和生产效率方面的应用。
一、自适应技术在机械设计中的应用自适应技术是指能够根据外部环境变化或者内部状态变化自动调整机械系统的工作方式和参数的技术。
在机械设计中，自适应技术可以应用于多个方面，例如控制系统、机器人、传感器等。
1. 自适应控制系统自适应控制系统是指能够根据被控对象的特性变化自动调整控制器参数的系统。
在机械设计中，自适应控制系统常用于提高机器人的运动控制精度和稳定性。
通过实时监测机器人的运动状态和环境变化，自适应控制系统能够自动调整机器人的控制参数，以适应不同工况和杂乱环境，从而提高机器人的工作效率和安全性。
2. 自适应机器人自适应机器人是指能够根据任务需求和环境要求自动调整姿态和工作方式的机器人。
在机械设计中，自适应机器人可以应用于多个领域，例如工业生产、医疗护理和军事防卫等。
通过自适应机器人的设计，可以提高机器人的应对能力和适应性，使机器人能够完成更加复杂的任务，并能够适应不同的工作环境和场景，提高生产效率和工作质量。
3. 自适应传感器自适应传感器是指能够根据被测量对象的特性变化自动调整传感器参数和测量方式的传感器。
在机械设计中，自适应传感器常用于提高测量精度和可靠性，以及适应复杂工况和环境。
通过自适应传感器的设计，可以实现对多种物理量的准确测量，并能够自动调整传感器的灵敏度和测量范围，以适应不同的测量需求，提高数据的可靠性和可用性。
二、柔性制造技术在机械设计中的应用柔性制造技术是指能够根据生产需求和变化的市场环境，快速调整生产线和制造工艺的技术。
在机械设计中，柔性制造技术可以应用于多个方面，例如生产线设计、工艺规划和生产调度等。
1. 柔性生产线设计柔性生产线设计是指能够适应多品种、小批量和快速交付需求的生产线设计。
自适应机械结构的机械手控制软件设计与实现
ｌ 没 汁 打案 、
１１ ． 设计 理念
综上所 述 ， 了使机 械手 控制程 序 能够在 运行 时动 态加载 机 为 械 手 的 关节信 息 ， 保存 关 节信 息 时须 满足 下列 ３个条 件 ：． 则 １保 存机 械 手机 械 结 构定 义 信息 的 文件 可 以 作 为永 久存 储 介 质保 存 在计算 机 中 ：． ２ 该文件 能按 照机械 结构 的特 点将 数据进 行保 存 ：． ３ 该 文件 可 以在计算 机程 序运 行时动 态加 载 。
模语 言 ， 计 算机 界 普 遍 采 用 的描 述 现 实世 界 中 各种 问题 的 方 所 以 ， 文将采 用 ｘ 文 件作 为持久 化存 储介 质。 是 本 ｍｌ
法 。它通过 一系 列标 准化 图形描 述软件 开发 中的 各种 问题 ， 并设 为 了能 定义 ｘ 文 件的 结构和 数据 类型 ， Ｃ（ ｒ ｄ ｍｌ Ｗ３ Ｗｏｌ Ｗｉｅ ｄ 计 出 解决 方案 【。本文 根据 机 械手 的特 点 ， 用 Ｕ 描 述 其机 Ｗｅ ｎ ｏｔ ｍ， 球 万 维 网 联 盟 ） ２ ０ 年 ５月 发 布 了 ３ 】 采 ＭＬ ｂ Ｃｏ ｓ ｒｕ 全 ｉ 于 ０１
ห้องสมุดไป่ตู้
６ Ｅ：１ ｌ０ １ ２ ６ ＃ｔ ２ １． Ｉ ＥＥ －Ｈ ＇日 Ｅ Ｌ Ｕ Ｉ￣ ０
机械 手 的一次 运动行 为是 由 电机 驱动 的单 关节运 动 （ 称单 也 轴 运动 ） 多 关节 联 动 （ 称 多轴联 动 ） 或 也 组成 。通 过 多个单 轴运 动 或 多轴 运 动组 成机 械 手 的一 次运 动 行 为 【。 因此可 以将 关节 ２ 】 的单次 行 为进行 抽 象 ， 而定 义 出一 个抽 象的 关节 类型 ， 从 将该 关 节 类型作 为一 种信 息保存 在计 算机 永久储 存介 质 中 ， 在程 序 启动
机械手臂优化设计与控制
机械手臂优化设计与控制一、概述机械手臂是一种通过电子技术和机械结构来控制、模仿人的手臂运动的自动化设备。
它可以操作重物、异形物品等，具有广泛的应用前景，被广泛应用于工业制造、医疗、航空航天等领域。
此外，随着科技发展，机械手臂的智能化和自主化也在逐步提高。
本文将针对机械手臂的优化设计与控制进行探讨，阐述机械手臂的工作原理、优化设计以及控制方法等方面的内容，旨在为读者提供有关机械手臂的相关知识，以及为机械手臂的使用和维护提供一些有益的参考。
二、机械手臂的工作原理机械手臂是由多个关节组成的，可以像人的手臂一样进行各种动作。
在机械手臂中，控制电机负责驱动关节运动，角度传感器用于测量关节运动角度，并将角度反馈给控制器。
计算机控制器根据传感器反馈的信息和设定的动作目标，计算各个关节需要运动的角度和速度，并通过控制电机使机械臂进行相应的动作。
三、机械手臂的优化设计优化机械手臂的设计，可以从以下几个方面入手：1、机械结构设计的优化：对于机械结构的优化，可以考虑减少机械臂的重量，增加负载能力，提升操作速度以及提高定位精度等方面入手。
例如，采用高弹性材料和轻质材料制造机械臂，采用更高效的减速机以及改进机械结构等方法来优化机械手臂。
2、电子元件的优化：电子元件的选用和优化对机械手臂的性能和稳定性也有着非常重要的作用。
在电子元件方面，应该选择更加稳定的元器件，提高测量精度，以及增加运算速度等措施来提高机械手臂的性能。
3、控制策略的优化：机械手臂的控制策略是其性能的重要保证之一。
因此，可以优化控制策略，改进控制算法，增加控制模式，提高控制稳定性等方面入手，以优化机械手臂设计。
四、机械手臂的控制方法机械手臂的控制方法主要包含开环控制和闭环控制两种方式。
1、开环控制：开环控制在机械手臂的控制中比较简单，其工作过程类似于人的手臂，即从肌肉控制到运动的过程。
开环控制是通过计算机计算机算法来控制机械臂的运动，可以根据设定的动作目标来确定机械臂的动作路径和轨迹，控制各个关节的运动角速度。
机械手工程师改善方案
机械手工程师改善方案引言机械手作为现代工业生产中不可缺少的自动化装备，具备了取代人工操作的优势，提高了生产效率，保证了产品的质量，也减少了劳动成本。
然而，机械手的性能稳定性、精度、灵活性等方面仍然存在一些问题，尤其是在面对复杂环境和任务时，机械手的表现还有待提高。
因此，作为机械手工程师，我们需要不断改善现有的机械手设计和技术，以适应不断变化的工业需求，提高机械手的自动化水平和实用性。
一、机械手灵活性提升方案机械手的灵活性是指其适应不同工作环境和任务的能力。
在现实生产中，机械手需要能够适应不同形状、尺寸和重量的工件，因此其灵活性是非常重要的。
为了提升机械手的灵活性，我们可以采取以下措施：1. 多关节设计：利用多关节结构设计机械手，增加机械手的自由度，提高其可控性和灵活性。
多关节设计可以使机械手更好地适应复杂环境和任务，提高其工作效率。
2. 智能控制系统：引入智能控制系统，利用传感器和计算机技术，实现对机械手动作的实时监测和调整，提高机械手的适应能力和自适应性。
智能控制系统还可以实现机械手的学习和优化，提高其性能和灵活性。
3. 柔性夹具设计：设计具有柔性的夹具，可以更好地适应不同形状和尺寸的工件，提高机械手的适应能力和工作效率。
柔性夹具还可以降低机械手对工件的损伤率，提高生产质量。
二、机械手精度提升方案机械手的精度是指其执行动作的准确性和稳定性。
在现实生产中，机械手需要能够精准地执行各种任务，因此其精度是非常重要的。
为了提升机械手的精度，我们可以采取以下措施：1. 优化结构设计：通过优化机械手的结构设计，减少零部件的摩擦和间隙，提高机械手的稳定性和准确性。
优化结构设计还可以使机械手具有更好的刚性和动态特性，提高其运动精度。
2. 高精度传感器和执行器：采用高精度的传感器和执行器，提高机械手对工件和环境的感知能力，实现对机械手动作的精准控制和调整。
高精度传感器和执行器还可以提高机械手的定位精度和重复定位精度。
柔性机械臂运动控制策略研究
柔性机械臂运动控制策略研究柔性机械臂是一种具有柔软、弹性特点的机械臂，被广泛应用于机器人领域。
其柔性结构使得机械臂能够适应复杂的工作环境，具有较高的灵活性和可靠性。
然而，由于其结构特点，如何有效地控制柔性机械臂的运动成为了研究的重点。
一种常见的柔性机械臂运动控制策略是基于传统PID控制算法的方法。
PID控制算法利用反馈控制的原理，根据实时的位置/角度误差来调整控制信号，使机械臂达到预期的运动目标。
然而，由于柔性机械臂的动力学特性复杂，PID控制算法往往无法满足高精度运动控制的需求。
因此，研究者们提出了许多改进的控制策略。
一种改进的控制策略是基于模型预测控制（MPC）的方法。
MPC方法通过对机械臂的动力学模型进行建模和预测，从而得到更加精确的控制信号。
与PID控制算法相比，MPC方法能够更好地处理柔性机械臂的非线性和时变特性，提高运动控制的精度和稳定性。
然而，MPC方法也存在计算复杂度高、实时性差的问题，需要进一步改进和优化。
另一种改进的控制策略是基于人工智能的方法，如深度学习和强化学习。
深度学习通过构建深度神经网络模型，从大量的实验数据中学习机械臂的运动规律，实现自适应控制。
强化学习则通过不断与环境交互，学习出最优的运动策略。
这些基于人工智能的方法能够克服传统控制方法的局限性，具有较好的运动控制效果。
然而，这些方法仍然存在训练时间长、模型不可解释等问题，需要进一步完善。
除了以上提到的控制策略，还有一些其他的研究方向。
例如，基于自适应控制的方法，根据实时的系统状态，自动调整控制参数以适应系统的变化；基于优化算法的方法，通过求解最优化问题，得到最优的运动规划和控制策略。
这些研究方向都在不断推动柔性机械臂运动控制策略的发展。
综上所述，柔性机械臂运动控制策略的研究涉及传统控制算法、模型预测控制、人工智能等多个方面。
不同的控制策略在柔性机械臂运动控制的精度、稳定性和实时性上都有各自的优劣。
随着科技的不断发展，我们相信在不久的将来，柔性机械臂的运动控制技术会进一步突破和创新，为机器人领域的应用带来更多的可能性。
柔性机械臂的设计与控制研究
柔性机械臂的设计与控制研究随着科技的不断发展和人们对工业机械的需求不断增加，机械臂逐渐成为了最具发展前景的研究领域之一。
而随着柔性机械臂的推出，现代工业生产领域也迎来了一场革命。
与传统的刚性机械臂相比，柔性机械臂具有更大的自由度、更高的适应性和更广泛的应用范围，其在现代工业生产中的应用前景极为广泛。
一、柔性机械臂的设计柔性机械臂的设计，首要考虑的是其结构设计。
通常来说，柔性机械臂的结构要比传统机械臂的结构复杂得多。
在柔性机械臂的结构设计中，关键要素包括关节数量、连接件以及机械臂的材料等方面。
在柔性机械臂的结构中，关节点的数量和位置是非常重要的。
关节点数量的多少和位置的选择，直接决定了机械臂能够完成的任务难度和范围。
因此，在柔性机械臂的设计中，选择合适的关节点数量和位置，将非常有利于机械臂最终的性能和效率。
另外，柔性机械臂的连接件也是设计的重点之一。
合理的连接件可以有效地增强机械臂的结构强度和稳定性，同时还可以有效地减少机械臂的重量，提高机械臂的移动速度和自由度。
因此，在柔性机械臂的设计过程中，选择合适的连接件是非常重要的一步。
最后，在柔性机械臂的设计中，合适的材料是关键之一。
一般来说，柔性机械臂的材料选择比较广泛，可以选择纤维材料、塑料材料或者金属材料等。
选择合适的材料不仅可以增强机械臂的结构强度和稳定性，同时还能够增强机械臂的柔性和适应性。
二、柔性机械臂的控制研究柔性机械臂在控制研究方面与传统刚性机械臂存在很大的不同。
柔性机械臂需要通过控制来确保其在目标轨迹下的精确定位和重合，并能够在误差范围内调整位置，以实现更高效和准确的任务。
柔性机械臂的控制研究主要涉及运动学、动力学和控制算法等方面。
在柔性机械臂的控制算法中，传统的PID控制算法已经不能满足实际生产中对控制的要求。
因此，研究人员最近提出了一系列新的控制算法，如模糊控制、自适应控制、神经网络控制等。
这些算法的发展，极大地推进了柔性机械臂的控制研究。
机械手臂柔性控制技术研究
机械手臂柔性控制技术研究一、引言机械手臂是现代工业生产中广泛应用的一种工具，它能够模拟人手的运动，并进行精确的工作操作。
然而，在某些特定的应用场景下，传统的刚性控制技术不能满足需求，而柔性控制技术则被提出和研究。
本文将对机械手臂柔性控制技术进行详细的研究和分析。
二、机械手臂柔性控制技术的基本原理机械手臂柔性控制技术是通过在机械手臂的结构和控制系统中引入柔性元素，以提高系统的鲁棒性和适应性。
这种柔性元素可以是柔性关节、柔性传动机构以及柔性传感器等。
通过在机械手臂某些关键部位增加柔性元件，可以改变机械手臂的刚性特性，使其具有更好的自适应能力和动态响应性能。
三、机械手臂柔性控制技术的关键技术与挑战1. 柔性关节技术：柔性关节是实现机械手臂柔性控制的核心部件之一。
通过使用柔性关节，可以使手臂在受到外部干扰时能够快速调整，以保持系统的稳定性。
而且，柔性关节还可以提供更高的工作空间和更大的负载能力，从而提高机械手臂的适应性和灵活性。
2. 柔性传感器技术：柔性传感器是实现机械手臂柔性控制的另一个关键技术。
它可以感知并测量机械手臂作业过程中的变形和压力，从而实时反馈给控制系统，使其能够相应地调整控制策略和运动轨迹。
柔性传感器具有高度可定制性和易于安装的特点，可以很好地适应不同工作环境的需求。
3. 柔性控制算法：柔性控制技术的关键在于如何设计和实现有效的控制算法。
传统的刚性控制算法无法应对柔性元件引入后产生的非线性、时变和耦合等问题。
因此，需要设计新的控制算法来解决这些挑战，例如自适应控制、模糊控制、优化控制等。
这些控制算法能够根据实际情况动态调整控制策略，提高机械手臂的性能和鲁棒性。
四、机械手臂柔性控制技术的应用领域机械手臂柔性控制技术在许多领域具有广泛的应用前景。
首先，柔性控制技术可以应用于高精度组装和加工领域，以提高处理细微部件时的精准度和稳定性。
其次，柔性控制技术可以应用于医疗领域，用于开展微创手术和康复治疗等工作。
机械手自动控制设计
机械手自动控制设计摘要机械手是一种能够模拟人的手臂运动的工具。
通过自动控制机制，机械手能够实现精确的动作，广泛应用于工业生产线、医疗机器人和服务机器人等领域。
本文将介绍机械手自动控制设计的相关内容，包括机械手的结构和原理、自动控制系统的设计和应用场景等。
1. 机械手的结构和原理机械手由多个关节组成，每个关节可以作为一个独立的自由度进行运动。
常见的机械手结构包括串联型、并联型和混合型。
串联型机械手的关节依次连接，可以实现复杂的运动轨迹；并联型机械手的关节通过平行连接，可以实现较高的稳定性和刚度；混合型机械手采用串并联结构的组合，兼具了串联型和并联型的优点。
机械手的运动是由电机驱动的。
电机将电能转换为机械能，通过传动装置驱动机械手的关节运动。
常见的电机类型包括直流电机、步进电机和伺服电机。
直流电机结构简单，控制方便，适用于低功率和低速应用；步进电机能够精确控制转角，适用于高精度应用；伺服电机能够实现闭环控制，在高速、高精度应用中表现出色。
2. 自动控制系统的设计机械手的自动控制系统包括感知、决策和执行三个层次。
感知层负责获取环境信息，包括视觉、力觉和位置等；决策层根据感知信息做出决策，确定机械手的动作；执行层控制机械手的关节运动，完成决策层指定的任务。
2.1 感知层设计感知层主要通过传感器获取环境信息。
常用的传感器包括摄像头、力传感器和位置传感器等。
摄像头可以获取图像信息，用于机械手对工件的识别和定位；力传感器可以测量机械手与工件之间的力和压力，用于力控制和力反馈；位置传感器可以测量机械手的关节位置，用于位置控制和位置反馈。
2.2 决策层设计决策层主要包括机械手的轨迹规划和动作生成。
轨迹规划是指给定起始点和目标点，确定机械手的运动路线；动作生成是指根据轨迹规划生成机械手的具体动作序列。
常用的算法包括插补算法、路径规划算法和运动学算法等。
2.3 执行层设计执行层主要由控制器和执行器组成。
控制器通过对电机的控制来驱动机械手的关节运动；执行器负责将电机的转动转化为机械手的关节运动。
柔性机械臂的动力学建模与控制
柔性机械臂的动力学建模与控制柔性机械臂是一种具有高度灵活性和适应性的机械臂，其由柔性材料制成的关节和连接件使得其能够在复杂环境中完成各种任务。
然而，由于柔性机械臂的非线性特性和复杂结构，其动力学建模和控制成为了一个具有挑战性的问题。
首先，我们需要对柔性机械臂的动力学进行建模。
动力学建模是指通过建立系统的数学模型来描述其运动学和动力学特性。
对于柔性机械臂而言，其动力学建模主要包括关节运动学和柔性杆件的挠度分析。
关节运动学描述了机械臂各个关节的位置、速度和加速度之间的关系，而柔性杆件的挠度分析则是通过考虑杆件的自由度和弯曲刚度来描述其挠度变化。
在动力学建模的基础上，我们可以进一步进行控制设计。
控制是指通过对机械臂的输入信号进行调节，使其能够按照预定的轨迹完成任务。
对于柔性机械臂而言，控制设计主要包括位置控制和力控制两个方面。
位置控制是指通过调节关节的位置来控制机械臂的末端位置，而力控制则是通过对关节施加适当的力矩来控制机械臂的接触力。
在柔性机械臂的控制设计中，还需要考虑到柔性杆件的振动问题。
由于柔性杆件的存在，机械臂在运动过程中会产生振动现象，这对于精确控制来说是一个很大的挑战。
因此，我们需要设计合适的控制策略来抑制振动。
一种常用的方法是通过反馈控制来实现振动抑制，即根据系统当前的状态和误差信息来调节控制输入信号。
此外，柔性机械臂的动力学建模和控制设计还需要考虑到非线性和时变性的影响。
由于柔性机械臂的非线性特性和复杂结构，其动力学行为往往是非线性和时变的。
因此，在进行动力学建模和控制设计时，我们需要考虑到这些非线性和时变性因素，并采用相应的方法来处理。
总之，柔性机械臂的动力学建模和控制设计是一个复杂而具有挑战性的问题。
在建模过程中，我们需要考虑到关节运动学和柔性杆件的挠度分析；在控制设计中，我们需要考虑到位置控制、力控制和振动抑制等方面。
此外，还需要注意到非线性和时变性的影响，并采用相应的方法来处理。
柔性机器人的结构特性分析及控制策略研究
柔性机器人的结构特性分析及控制策略研究随着工业自动化的发展，越来越多的机器人应用到生产中，机器人的形态也随之变化，从最早的刚性机器人到如今的柔性机器人，机器人的进化历程越来越迎合人类需求。
柔性机器人不同于刚性机器人需要大量的机械结构来支撑机器人的活动，它具有高度可塑性和可变形性，并可以适应复杂多变的环境，因此在自动化生产、医疗、教育等领域得到了广泛的应用。
本文的主要目的是分析柔性机器人的结构特性，并探讨柔性机器人的控制策略研究。
一、柔性机器人的结构特性1. 弹性灵活度较高柔性机器人的最大特点就是灵活度较高，因为它的结构设计较为灵活，在设计之初就考虑了柔性结构，使得机器人能够适应不同工作环境的需求。
2. 柔性传动系统柔性机器人相对于刚性机器人，其机械运动系统更具柔性，在传动系统方面主要采用软体传动，如软管、弹簧等，从而使机器人具有关节自由度更多。
3. 感知反馈控制为了使柔性机器人具有更高的环境适应性和灵活性，需要给机器人增加一些感知反馈控制模块，如传感器、控制器等，以实现机器人的精准控制。
4. 软体材料柔性机器人的外壳主要采用柔软、具有弹性的材料，如橡胶、硅胶等。
柔性材料不仅可以起到保护作用，还可以保证机器人运动过程中的柔软性。
二、柔性机器人的控制策略研究1. 动力学建模及控制柔性机器人的机械运动特性非常复杂，因此需要对机器人的动力学特性进行建模，从而提高机器人的控制精度。
动力学建模能够方便地获得机器人的运动学参数、重心和动量等信息，为后续的控制算法提供重要的依据。
在控制方面，研究人员可以采用PID控制、模糊控制、智能控制等多种控制策略，以控制机器人的运动轨迹及稳定性。
2. 力控制和力反馈在实际的工作过程中，柔性机器人需要根据工作环境去调整自身的力量和力度。
因此，力控制和力反馈是柔性机器人的重要控制手段。
采用力反馈可以有效清晰询问机器人的运动状态，以及运动时对物体施加的力度和方向，这些反馈信息可以帮助机器人精准地完成任务。
柔性机械手的自适应控制技术研究
柔性机械手的自适应控制技术研究柔性机械手是一种能够模拟人手的机器人。
它由多关节连接而成，可以灵活地运动和控制。
柔性机械手是一项复杂的技术，需要设计和控制方面的专业知识。
本文将探讨柔性机械手的自适应控制技术研究，包括其概念、应用、挑战和未来发展方向等。
柔性机械手的概念和应用柔性机械手是一种类似于人手的机器人，由多个关节连接而成，可以模拟人体的运动。
它可以在不同的环境下完成复杂的操作，例如物品抓取、装配、焊接等。
柔性机械手具有以下几个特点：1. 模仿人手的灵活性和灵敏度，可以在复杂环境中进行操作。
2. 狭小空间内操作能力，可以适应复杂的生产环境。
3. 优越的灵活性，可以通过不同的连接和附加装置来完成不同的任务。
柔性机械手应用广泛，可以用于各种制造业、医疗保健、食品加工和娱乐等领域。
例如，柔性机械手可以在电子制造过程中协助自动化装配，可以在医疗手术中提供精密的控制，可以辅助残疾人的生活等。
柔性机械手的自适应控制技术柔性机械手的自适应控制技术是一项很重要的技术。
它可以使机械手在未知的环境下自适应，并对环境变化做出调整。
自适应控制技术能够让机械手在运作过程中自动调整，使其更加精准、高效地完成任务。
柔性机械手的自适应控制技术具有以下特点：1. 自适应性能强，能够在不同的环境下实现自适应调整。
2. 精度高，可以精准地控制和定位柔性机械手的运动。
3. 高效率，可以实现高速运动和快速响应。
柔性机械手的自适应控制技术主要是通过传感器、控制器和执行机构实现的。
机械手的传感器可以检测外部环境的变化，控制器可以自动调整机械手的动作规划，而执行机构可以实现动作的自适应调整。
柔性机械手的自适应控制技术的挑战和未来发展方向柔性机械手的自适应控制技术还面临着一些挑战。
例如，机械手的传感器需要更加高效和精确，以实现更准确的控制；机械手的控制器需要更加智能和灵活，以实现自适应规划；机械手的执行机构需要更加精准和可靠，以实现柔性性能的自适应调整。
机械臂控制系统的优化设计与实现
机械臂控制系统的优化设计与实现1. 引言机械臂控制系统是现代工业生产中的重要技术装备。
它具有高精度、高灵活性和高效率等特点，在自动化、航天、制造业等领域发挥着重要的作用。
为了满足不断变化的生产需求，提高生产线的效益，机械臂控制系统的优化设计与实现显得尤为重要。
本文将介绍机械臂控制系统的优化设计和实现的主要内容。
2. 机械臂控制系统的结构机械臂控制系统主要由硬件和软件组成。
硬件包括机械结构、传感器、执行器等，软件包括运动控制算法、路径规划算法等。
为了实现机械臂控制系统的优化设计，我们需要从硬件和软件两方面入手。
3. 硬件优化设计硬件优化设计是指通过对机械臂的结构、传感器和执行器等进行改进，提高机械臂的性能和可靠性。
首先，我们可以通过改变机械臂的结构来提高机械臂的刚性和精度。
例如，采用更高强度的材料，增加支撑结构等。
其次，我们可以通过改进传感器的精度和灵敏度来提高机械臂的测量性能。
例如，采用更先进的光电传感器替代传统的机械式传感器。
最后，我们可以改进执行器的动力学特性，实现更高的运动速度和精度。
例如，采用更高效的电机和减速器组件。
4. 软件优化设计软件优化设计是指通过改进机械臂控制系统的运动控制算法、路径规划算法等来提高机械臂的运动性能和效率。
首先，我们可以利用先进的运动控制算法来实现更精确的运动跟踪和控制。
例如，采用模型预测控制和自适应控制等方法来克服传统控制算法的局限性。
其次，我们可以优化路径规划算法，实现更高效的路径规划和轨迹生成。
例如，采用遗传算法和人工智能算法等来实现全局最优路径规划。
最后，我们可以通过软件仿真和优化实验来验证和改进控制算法和路径规划算法的性能。
5. 硬件和软件的协同优化设计硬件和软件是机械臂控制系统的两个重要组成部分，二者的协同优化设计对于提高机械臂系统的整体性能至关重要。
例如，通过优化传感器和算法的集成，可以实现更精确的机械臂位置控制和力控制。
另外，通过优化执行器和运动控制算法的配合，可以实现更高速度和更高精度的机械臂运动。
柔性机器人的机构设计和控制研究
柔性机器人的机构设计和控制研究柔性机器人是一种具有柔性、可变形、柔软的外形、易于操作和移动的机器人。
与传统的刚性机器人相比，它能够适应不同的工作环境和不同的任务要求。
因此，柔性机器人正在越来越广泛地应用于各种工业机器人、医疗机器人、救援机器人等领域。
本文将重点介绍柔性机器人的机构设计和控制研究。
一、柔性机器人的机构设计柔性机器人的机构设计是实现其柔性、可变形的关键。
目前，主要的柔性机器人机构设计包括软体机器人和有刚骨的柔性机器人两种。
1.软体机器人软体机器人是一种全身都是软体、可任意变形的机器人。
它与自然生物的柔软体形态相似，具有较好的柔韧性和柔性。
软体机器人的机构主要包括柔性传动机构、柔性传感机构和柔性操纵机构。
其中，柔性传动机构采用软质材料来传递机械力和能量，可以被弯曲和拉伸来实现各种运动；柔性传感机构则是采用柔性传感器来实现对外界环境的感知和反应；柔性操纵机构则是采用柔软杆件或软质机构来实现机器人的操纵。
软体机器人与刚性机器人相比，缺点是其控制较为复杂，动力学分析困难，并且在高速和高精度运动方面存在一定的限制。
2.有刚骨的柔性机器人有刚骨的柔性机器人是一种在机器人体内加入刚骨杆件来增强其刚度和稳定性的机器人。
这种机器人利用柔性杆件来实现多自由度运动，同时又在柔性杆管内嵌入了刚性杆件来弥补柔性管的缺陷，达到了柔韧性与刚度兼备的效果。
这种机器人的设计方法有三种：增量式、增量式基础上的模块化设计和全模块化。
其中，增量式设计需要先确定好机器人的主体结构，然后逐步增加和优化部件；增量式基础上的模块化设计则是在增量式设计的基础上，将机器人整体分为若干个模块，每个模块都是一个相对独立的机构；全模块化则是将机器人的每个部件都设计为一个模块，每个模块都可以与其他模块自由组合。
这种机器人的优点是稳定性好、运动精度高、运动自由度多、速度快，但相应的缺点是控制复杂，且需要集成先进的传感、控制和算法技术。
二、柔性机器人的控制研究控制是柔性机器人实现精确运动和目标完成的关键。
柔性制造系统上下料机械手结构设计
柔性制造系统上下料机械手结构设计引言柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，简称FMS）是一种高度自动化的生产系统，具有高效、灵活、可靠的特点。
在FMS中，上下料机械手是重要的组成部分，它负责将工件从储料库或机床上取下，并放置到指定位置。
因此，合理设计机械手的结构对于提高FMS的生产效率至关重要。
本文将介绍柔性制造系统上下料机械手的结构设计，包括机械手的组成部分、工作原理和关键设计要点。
机械手的组成部分通常，柔性制造系统上下料机械手由以下几个组成部分组成：1. 机械臂机械臂是机械手的核心部分，它由多个关节连接而成，可以实现各种运动。
常见的机械臂结构有串联结构和并联结构。
串联结构由多个关节依次连接，具有较高的刚度和精度；而并联结构由多个平行机构组成，具有较高的运动速度和稳定性。
2. 夹具夹具是机械手用于抓取和固定工件的装置。
夹具的设计应考虑工件形状、尺寸和重量等因素，以确保夹持效果良好，并避免对工件造成损坏。
3. 驱动系统驱动系统包括电机、减速器和传动装置等部分，用于驱动机械手的运动。
驱动系统的设计应考虑机械手所需的力矩、速度和精度等要求。
4. 感知系统感知系统用于获取环境信息和工件位置信息，以实现机械手的自动化控制。
常见的感知系统包括传感器、摄像头和激光测距仪等。
工作原理柔性制造系统上下料机械手的工作原理主要包括以下几个步骤：1.识别工件机械手通过感知系统获取工件位置信息，并进行识别。
常见的工件识别方法包括图像处理和激光测距等。
2.抓取工件机械手利用夹具或其他装置来抓取工件。
在抓取过程中，机械手需要考虑工件的形状、表面条件和重量等因素。
3.运输工件机械手将抓取到的工件从储料库或机床上取下，并将其运输到指定位置。
在运输过程中，机械手需要考虑工件的姿态和运动轨迹等。
4.放置工件机械手将工件放置到指定位置，并确保其位置精度和稳定性。
放置过程中，机械手需要考虑工件的形状、尺寸和重量等因素。
基于智能材料的机械结构柔性变形设计与优化
基于智能材料的机械结构柔性变形设计与优化智能材料在现代工程设计中发挥着越来越重要的作用。
其独特的性能特点使得智能材料成为机械结构柔性变形设计与优化的理想选择。
本文将探讨基于智能材料的机械结构柔性变形设计与优化的相关原理、方法以及在实际应用中的潜在优势。
一、智能材料概述智能材料是一类具有相应自感应、自诊断、自适应等功能的智能化材料。
常见的智能材料包括形状记忆合金、电致变色材料、电致变形材料等。
这些材料具有良好的机械性能，并能通过外界刺激产生可控的形变，从而实现机械结构的柔性变形。
二、基于智能材料的机械结构柔性变形设计方法1. 智能材料的选择与设计在机械结构的柔性变形设计中，首先需要选择适合的智能材料。
根据实际应用需求，选取具有良好机械性能和形变响应的智能材料，如形状记忆合金用于形状控制、电致变形材料用于外力响应等。
随后，根据机械结构的设计要求，对智能材料进行合理的设计，包括形状、尺寸、布局等方面的考虑。
2. 智能材料的力学建模与仿真智能材料的力学行为是机械结构柔性变形设计的关键。
通过对智能材料的力学行为进行建模，并进行仿真分析，可以预测智能材料在不同工作条件下的变形效应。
这有助于优化机械结构的设计方案，并为后续的工程应用提供参考。
3. 机械结构的优化设计基于智能材料的机械结构柔性变形设计还需要考虑结构的优化。
通过结构优化设计方法，可在满足机械性能要求的前提下，实现轻量化、高效率的设计。
常用的结构优化方法包括拓扑优化、形状优化、参数优化等。
这些方法可与智能材料的优化相结合，实现机械结构柔性变形设计与优化的任务。
三、基于智能材料的机械结构柔性变形设计与优化的优势1. 实现柔性变形基于智能材料的机械结构可以实现多种形式的柔性变形，如形状变化、结构扭转、平面转动等。
这使得机械结构在应对不同工作条件下具备适应性和灵活性。
2. 轻量化设计和节能优化智能材料的高回弹性、高力矩输出等性能特点，使得机械结构在达到相同工作效果的前提下，可以实现更轻量化的设计，降低能源的消耗。
基于电驱动技术的机械手设计与控制
基于电驱动技术的机械手设计与控制近年来，随着电子技术和自动化技术的快速发展，机械手在工业生产、医疗护理等领域得到了广泛应用。
机械手作为一种能够模拟和代替人手操作的机电一体化设备，其设计与控制成为了研究的热点之一。
本文将从机械手的设计原理、电驱动技术的应用以及控制算法等方面展开论述，旨在为机械手的设计与控制提供一定的指导。
一、机械手设计原理机械手的设计原理主要由机械结构、电气控制系统以及传感器组成。
机械结构是机械手的基础，其设计要考虑到负载能力、工作半径、稳定性等因素。
电气控制系统则负责控制机械手的运动，采用电驱动技术能够提高机械手的灵活性和可靠性。
传感器的应用则可以实现机械手的感知功能，能够对外界环境进行实时监测和反馈。
在机械手的设计过程中，要根据实际需求选择合适的传动机构，如直线导轨、滚柱轴承等。
同时，机械手的运动模式也需要进行合理设计，常见的有直线运动、旋转运动以及复合运动等。
此外，还需要考虑机械手的工作空间、功率需求以及动力需求等因素，以实现机械手的高效运行和准确定位。
二、电驱动技术的应用电驱动技术是机械手设计中的关键技术之一。
通过电驱动技术，能够实现机械手的高速、高精度运动。
目前，常用的电驱动技术包括直流电机、交流伺服电机以及步进电机等。
这些驱动技术在机械手设计中起到了至关重要的作用。
以直流电机为例，其特点是结构简单、控制方便，并具有较高的转矩。
直流电机通过调节电压和电流来控制机械手的运动。
交流伺服电机则通过伺服控制器来实现机械手的精确定位和速度控制。
步进电机则以步进角为基本单位，通过控制电流和信号脉冲来实现机械手的精确运动。
在电驱动技术的应用中，还需要考虑到驱动器的选用和驱动方式的设计。
驱动器的选用需要根据机械手的负载和速度要求来确定，以保证机械手的正常工作。
而驱动方式的设计则需要根据机械手的运动模式和工作要求来确定，包括速度控制、位置控制以及力控制等。
三、控制算法的应用控制算法是机械手设计与控制中的核心内容之一。
软体机器人设计与控制方法优化
软体机器人设计与控制方法优化随着科技的不断发展，机器人逐渐成为工业生产和日常生活中不可或缺的一部分。
软体机器人因其灵活、可变形的特点，被认为是未来机器人发展的重要方向。
本文将探讨软体机器人的设计方法和控制方法优化，以提高其性能和应用范围。
软体机器人的设计是一个复杂而综合性的问题，其中包括材料选择、结构设计和运动机制等方面。
首先，材料的选择对于软体机器人的性能至关重要。
软体机器人需要具有足够的柔软性和可伸缩性，以适应复杂环境下的各种任务需求。
常用的软体材料包括硅胶、聚合物和弹性材料等，这些材料可以通过调整硬度和厚度等参数来实现机器人的柔软性和可变形性。
其次，结构设计是软体机器人设计的核心。
软体机器人的结构应具有良好的可扩展性和可适应性，以满足不同工作环境和任务需求。
常见的结构设计包括单一连续软体结构、多模块结构和异构结构等。
单一连续软体结构由一个连续的软体构成，可实现连续变形和灵活运动；多模块结构由多个模块组成，可以实现模块之间的协同工作；异构结构融合了不同材料和结构的优点，提供了更多的设计可能性。
最后，软体机器人的运动机制是控制机器人实现特定任务的关键。
软体机器人的运动主要通过变形或结构变化来实现。
对于软体机器人来说，控制方法的优化是提高其运动性能和智能性的关键。
传统的控制方法包括基于规则的控制和基于模型的控制。
然而，由于软体机器人的非线性和多自由度特性，传统的控制方法在解决软体机器人的运动控制问题上存在一定的局限性。
为了优化软体机器人的控制方法，近年来涌现了一些新的控制策略。
一种是基于神经网络的控制方法。
神经网络可以模拟人类大脑的运作方式，具有较强的适应能力和学习能力，可以提高软体机器人的智能性和运动控制能力。
另一种是基于强化学习的控制方法。
强化学习通过建立动作-奖励反馈机制，使机器人能够根据环境的反馈来调整自身的运动策略，从而实现更加高效的控制。
除了控制方法的优化，软体机器人还可以通过传感器的应用来增强其感知能力。
欠驱动柔性机械手设计和控制-创新创业项目
柔性关节模型验证实验
实验仿真结果对比 13
柔性关节指力学特性
实物
简化模 型
使用力F拉使手指弯 曲的缆绳，当拉力逐 渐增加是，柔性手指 产生的变形也将增大
理论计算结果
弯曲状态一
弯曲状态二
弯曲状态一
弯曲状态四
弯曲状态五
放松状态
实际弯曲结果
柔性关节力转角特性 14
预期成果
• 完成第一代柔性仿人机械手（机械系统和运动控 制系统）
• 现状
• 哈工大和德国宇航中心合作研发HIT/DLR III型假肢手[8]， 采用仿人的设计，外形尺寸和人手相似。
• 趋势
• 仿人化程度提高 • 灵巧性 • 智能化 • 精准的控制模型
7
研究基础及条件 理论支持
柔性梁理论
应变片
柔性梁 Fຫໍສະໝຸດ 双目视觉理论8研究基础及条件 设备支持
• 设备支持
• 高性能数据采集设备 • 数控三维云台 • 小型数控铣床和车床
• 建立基于视觉的机械手运动分析系统 • 建立柔性关节变形和重构模型 • SCI,EI论文1-2篇，专利1项
15
进度安排及阶段目标
• 2015年1月~3月：完成机械手机械结构的设计加 工和装配
• 2015年4月~6月：完成机械手的机电控制系统， 使机械手能完成简单动作
• 2015年7月~9月：完成基于视觉的机械手状态检 测系统并进行测试
欠驱动柔性机械手设计和控制
2021/8/23
1
欠驱动柔性机械手设计和控制
项目简介 项目背景 目的和创新点 国内外发展现状和趋势 研究基础及条件 研究内容 关键技术 预期成果 进度安排及阶段目标
2
项目简介 柔性机械手结构
机械手的改进设计
机械手的改进设计机械设计制造及其自动化机自061 指导教师摘要本次设计主要设计自动上下料机械手的机械系统。
该系统要实现的是4自由度（RPRR R—回转关节 P—直线运动关节）关节型机械手的运动，本设计选用液压驱动系统。
液压驱动应用广泛，传动平稳，且易于控制。
该系统的控制系统采用一般PLC所具有的位移寄存器和位移指令来编程。
关键词：机械手；4自由度；关节型；液压驱动；控制系统Manipulator's improvement designAbstractThis paper designs automatic loading and unloading manipulator's mechanical system. This system may realize 4 degreesof freedom (RPRR R rotation joint P translation joint) the joint manipulator movement.This design selects the hydraulic driving system. Thehydraulic driving application is widespread.The transmission is steady.Also control is easy . Control systemof this system uses the displacement register and the shift order which general PLC hasprograms.The control system of this system can program by using the displacement register and displacement instruction of PLC.Key words: Manipulator 4 degrees of freedom Joint Hydraulic Driving system Control system目录1 绪论 (1)1.1 工业机械手概况 (1)1.2 工业机械手的分类 (3)1.3 工业机械手在工业生产中的应用 (4)1.4 改进目标 (5)2 工业机械手的设计方案 (7)2.1 工业机械手的组成 (7)2.2设计方案 (7)2.2.1执行机构 (7)2.2.2驱动机构 (7)2.2.3控制方式 (9)2.3规格参数 (9)3 机械手各部分的计算与分析 (11)3.1 手部计算与分析 (11)3.1.1 滑槽杠杆式手部设计的基本要求 (11)3.1.2 手部的计算和分析 (11)3.2 腕部计算与分析 (17)3.2.1 腕部设计的基本要求 (17)3.2.2 腕部回转力矩的计算 (18)3.2.3 腕部摆动油缸设计 (20)3.2.4 选键并校核强度 (22)3.3 臂部计算与分析 (23)3.3.1 臂部设计的基本要求 (23)3.3.2 手臂的设计计算 (25)3.4 机身计算与分析 (33)4 液压系统 (34)4．1 液压缸 (34)4．2 计算和选择液压元件 (36)4.2.1 液压泵的选取要求及其具体选取 (36)4.2.2 选择液压控制阀的原则 (38)4.2.3 选择液压辅助元件的要求 (38)4.2.4 具体选择液压元件 (38)5 机械手控制系统 (41)6总结 (42)谢辞 (43)参考文献 (44)1 绪论1.1 工业机械手概况工业机械手是人类创造的一种机器,更是人类创造的一项伟大奇迹,其研究、开发和设计是从二十世纪中叶开始的.我国的工业机械手是从80年代"七五"科技攻关开始起步,在国家的支持下,通过"七五","八五"科技攻关,目前已经基本掌握了机械手操作机的设计制造技术,控制系统硬件和软件设计技术,运动学和轨迹规划技术,生产了部分机器人关键元器件，开发出喷漆，孤焊，点焊，装配，搬运等机器人，其中有130多台喷漆机器人在二十余家企业的近30条自动喷漆生产线（站）上获得规模应用，孤焊机器人已经应用在汽车制造厂的焊装线上。
柔性关节五指机械手抓取能力与运动控制
精品文档供您编辑修改使用专业品质权威编制人：______________审核人：______________审批人：______________编制单位：____________编制时间：____________序言下载提示：该文档是本团队精心编制而成，希望大家下载或复制使用后，能够解决实际问题。
文档全文可编辑，以便您下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!同时，本团队为大家提供各种类型的经典资料，如办公资料、职场资料、生活资料、学习资料、课堂资料、阅读资料、知识资料、党建资料、教育资料、其他资料等等，想学习、参考、使用不同格式和写法的资料，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!And, this store provides various types of classic materials for everyone, such as office materials, workplace materials, lifestylematerials, learning materials, classroom materials, reading materials, knowledge materials, party building materials, educational materials, other materials, etc. If you want to learn about different data formats and writing methods, please pay attention!柔性关节五指机械手抓取能力与运动控制机械手臂在工业生产线上的应用越来越广泛，而柔性关节五指机械手作为其中的一种，具有更全面的抓取能力和更灵活的运动控制方式，成为了探究热点之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
解该 问题 ， 使 用 Ｌ ｇａ ｇ 算 子法 。 可 ａ ｒｎ ｅ
面矩 形截 面梁 ， 将 柔性 机 械手 梁沿 长 度 方 向等 分 并 成 Ｎ 个 小段 ， 每个 小 段都 是均 匀 一致 的。 在 每 一段
中， 宽度 是几 何形 状优 化 的唯一 变 量。
由于 Ｐ、 ｓ和 Ｇ 方 程 是 互 相 耦 合 的， 此 使 用 因
维普资讯
２ ８ 月 ０ 年８ ０
农 业 机 械 学 报
第３卷第８ ９ 期
柔 性机 械 手机 械 结 构 与 自适 应 控 制 全 局 优 化设 计
屠 立 周 丕 宣 张树 有
【 摘要】 针对柔性机械手研 究中未将控制 器和 机械结 构之 间的耦 合 同时加 以考虑 的 问题 ， 整体 优化 目标 在
合， 以获得 比机 械 优 化 设 计 或 者最 优 控 制 设 计 更 好 的效 果 。
２ １ 内环 优 化 ．
对 于 线性 输 出反馈 ， 形 式为 其
Ｕ＝回 （） ３
１ 柔 性机械手的模型
柔 性 机 械手 系统 是 关 于动 力 学 、 流 电动 机方 直
式 中 Ｇ—— 要 确 定 的定 常反馈 系 数矩 阵
收 稿 Ｅ期 ： ０ ７—０ ０ ｔ ２０ ９— ７ 屠
环设计 ， 只关注 梁 的机械 结构 。正 确设 计 柔 性 梁 的
形状 可减 小其 振动 ， 实际 上， 但 所有 的机 械手 为达到
高 的性 能 ， 须是 闭环 的［ ］ 必 １。 ２
＊ 国家 自然科学基金 资助项 目（ 目编号 ：０ ７０ １ 项 ５２ ５ ９ ） 立 浙 江 大 学 机 械 与 能 源 工 程学 院 博 士 生 副 教 授 （ 江 机 电 职 业技 术学 院 ） １ ０ ７ 杭 州 市 浙 ，３ ０ ２
依据性 能要 求产 生梁 形状 的优 化连 接 几何 分布
和优 化 的控制 器 结 构 。为 了简 化 问题 ， 讨 论 变 截 仅
由此 可 知 ， 动 态 约 束 条 件 下 ， 定 Ｇ 以使 Ｊ 在 确
最小 的 问题 ， 同 于 在 满 足 矩 阵 Ｐ 和方 程 （ ） 束 等 ６约
条件 下 确定 Ｇ 以使 方程 （） 小的 代 数 问题 。为 求 ８最
ｌ ｅｒ ｕ ｄａｉ ｒｇ ｌ ｏ （ ＱＲ）ｃｎｒｌ ｓｉｎ ｒ ｏｐ ｈ ｉ ｌ ｉ ｏｋｏ ｉｇｅｌ ｋ ｆ ｘｂｅ ｉ ａ ａ ｒｔ ｅ ｕ ｔｒ Ｌ ｎ ｑ ｃ ａ ｏ ｔ ｅ— ｏａ ｎ ｌ ．Ｔ ｅｓ ｍｕａ ｏ ｗ ｒ ｆａｓ ｌ ｉ ｌ ｉｌ ｔｎ ｎ ｎ ｅ
二次 性 能指 数 为
Ｊ 告ｌ（ （ ￣（ ＋ Ｔ￡ ｕ￡） （ ＝ 口 ｆ２ ￡ Ｕ（ Ｒ （ ｄ ４ Ｔ ）ｑ ） ） ）￡ ）
厶 Ｊ ￡０
程 、 量传感 器 和 适 用 控制 器 的 综合 体 。 其 模 型 状 测
态方 程 为
式 中 Ｑ、 Ｒ—— 对 称 的半 正定 矩 阵
ｆ＝ Ｃｑ ＋ｕ Ｉ 口Ｂ 口 Ｙ
Ｇｌ ｂ ｌＯｐｔｍ ｉ ａ ｉ ｎ Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｅ ｉ ｌ ａ ｉ ｌ ｔ ｒ ｏ ａ ｉ ｚ ｔｏ ｓ ｇ ｆ Ｆｌ ｘ ｂ ｅ Ｍ ｎ ｐｕ ａ ｏ
Ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ａ ｄ Ａｄ ｐｔｖ ｎｔ ｏ ｔ ｕ ｔ ｒ ｎ ａ ｉ ｅ Ｃｏ ｒ ｌ
Ｔｕ Ｌｉ
浙 江 大 学 机 械 与 能 源 工 程学 院 教 授
周 丕宣 亚 利 桑 那 大 学 系 统 与 工业 工 程 系 教 授 ，８７ １ 美 国 图森 市 ５ ２ 张树 有
维普资讯
第 ８期
屠 立 等 ： 性 机 械 手 机 械 结 构 与 自适 应 控 制 全 局 优 化 设 计 柔
度 、 于 直接 驱动 等 优 点 。早 期 研 究 － 过 改进 适 １ ４通
柔性机 械手 的振 动 控 制 问题 ， 这些 研 究 注 重 于开 但
控制方 法来 改进 柔 性 梁 的性 能 ， 忽视 了梁 机械 形 但
状 的影响 ， 样 形 成 的 系统 仅 是 局 部 优 化 的 系统 。 这 因此 ， 计具 有较 小 振 动 的梁 形 状 是研 究 的 另一个 设
题 。本 文提 出 的全 局 优 化
图 １ 全局优化设
计 算 法 示 意 图
Ｆｉ ． Ｓ ｈ ｍｅ ｏ ｇ１ ｃｅ ｆ ｇｏ ａ ｏ ｔｍｉ ｔ ｎ ｌｂ ｌ ｐ ｉ ｚ ｉ ａｏ ｄ ｓｇ ｌ ｏ ｉ ｍ ｅ ｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｈ
系统 的 初始状 态 Ｘ ＝口 ０ 口（） （） ０ 和停 止判 别值 ｅ 。
迭代算法求 Ｇ。内环优化算法：
（ ）初 始 化 １ ｉ ， 择初 始 化 的 Ｇｏ使 Ａ ＝０ 选 渐 近 稳 定 ； 定 设
由于 系统 优 化 的 目的 是 ： 过 寻 找 一反 馈 控 制 通
律从 而使得 系 统性 能指 标 函数 达 到 最 小 ， 因此 可 选 定线 性二 次调 节器 （ Ｑ 为 控制 器 。 Ｌ Ｒ） Ｇｌ ｅ ｏ ｒ等 【 Ｌ ． ｖ Ｊ ０ 将 ＯＲ 反馈 作 为 一 个 内 环， 采 并 用 自适 应迭 代 算 法作 为 外 环研 究 了梁 的 宽度 分 布 问
Ｚｈｏ ｘｕ ｎ ｕ Ｐｉ ａ Ｚｈａ ｎｇ Ｓｈｕ ｏ ｙｕ
（ ． ｈ ｉｎ ｎｖｒｉ １ Ｚ ￣ ａ ｇ Ｕ ｉｅｓ ｙ，Ｈａ ｇ ｈ ｕ ３ ０ ２ ，Ｃ ｉａ ｔ ｎ ｚ ｏ １０ ７ ｈｎ ２ Ｔ ｅＵｎｖｒｉ ． ｈ ｉｅｓ ｙｏ ｔ ｆＡｒｚｎ ｉｏａ，Ｔ ｃ ｎＡ ８ ７ １ ｕｓ Ｚ ５ ２ ，Ｕ． Ａ． ｏ Ｓ． ）
依据 文献 ［３ 中的置 换过 程 ， 得到 １］ 可
Ａｃ Ｓ ＋Ｘ ＝０ ｓ＋ Ａ Ｇ ＝Ｒ 一 ＢＴ Ｓ （ Ｓ ） Ｐ ＣＴ Ｃ ＣＴ 一 （） ８ （） ９
状 态矩 阵 中期望值
式 中 ｓ —— Ｌ ｇ ａ ｇ 算子 对 称矩 阵 ａ ｒｎ ｅ
２ 基 于 Ｌ Ｒ实现 的机械手全局优化设 计 Ｑ
１９ ２
针 对 以上研 究 中未将 控制 器和 机 械结 构之 间的 耦合 同 时加 以考 虑 的 问题 ， 文 采 用 全 局优 化 设 计 本
统性 能指 数 ； 为 所有 可 行 的柔性 手 臂 系统 的标 称 ｎ 模 型 空 间 ； 为 所有 控 制器 的可 行 空 间。 昌
方法， 将机械结构的设计与控制算法的设计 有机结
其 中
（ １ ）
口 —— 模 态 坐标 矩 阵
假 定 系统 是渐 近 稳定 的 ， ｔ 随 时 间增 加 而趋 口（ ）
于零 ， 即
ｌ ｑ ｔＰ （） ｉ （ ） ｑ ｔ ＝０ ｍ （） ５
Ａ ＬＭ 一 一 Ｌ—． 一 ． 一 Ｊ 一 Ｋ 一 Ｍ一 Ｂ Ｂ ｌ 一Ｊ ＝面一
ｏ ｔ ｉ ｅ ｕ ｉｇ ｎ ｄ ｐ ｉｅ ｔ ｒ ｔｖ ａ ｇ ｉｈ ｂ ａｎ ｄ ｂｙ ｓｎ ａ ａ ａ ｔｖ ｉｅ ａ ｉｅ ｌｏｒｔ ｍ ｗｉｈ ｈ ａ ｃ ｍｍｏ ａ ｉ ｎ ｆ ａ ｉｕｓ ｅ ｍ ｅｒｃ ｌ ｔ ｔ ｅ ｃ ｏ ｄ ｔｏ ｏ ｖ ｒｏ ｇ ｏ ｔｉａ ｃ ｎ ｔ ａｎｔ Ｏ ｃ ｎｓｄ ｒ ｔ ｏ ｌ ｅ ｗｅ ｎ ｈ ｏ ｔｏ ｌｒ ａ ｄ ｔ ｃ ｎ ｃ ｌｓｒ ｃ ｕ ｅ ｏ ｌｘｉ ｅ ｏ ｓ ｒ ｉ ｓｔ ｏ ｉ ｅ ｈｅ ｃ ｕｐ ｉ ｂ ｔ ｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌｅ ｎ ｈｅ ｍｅ ｈａ ｉａ ｔｕ ｔ ｒ ｆ ａ ｆｅ ｂｌ ｎｇ ｍａ ｉ ｕ ａ ｏ ｏ ｕ ｒ ｎｔｙ． Ｔｈｅ ｌ ｂ ｌ ｐｔｍｉａ ｉｎ ｎ ｐ ｌ ｔ ｒ ｃ ｎｃ ｒ ｅ ｌ ｇ ｏ ａ ｏ ｉ ｚ ｔｏ ｍ ｅｈｏ ｗａ ｄ ｓｇ ｅ ｔ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｐ ｙ ｉａ ｔ ｄ ｓ ｅ ｉ ｎ ｄ ｏ ｏ ｉ ｅ ｈｅ ｈ ｓｃ ｌ ｃ ｎｓｒ ｃ ｉ ｎ ｄ ｓｇ ｔ ｏ ｒ ｌ ｌ ｏ ｉｈ ｂｙ ｕ ｉ ｈｅｓ ｒ ｃ ｕ ｅｏ ｔｍ ｉａ ｉ ｎ ａ ｈ ｕｔ ｒｌｏ ｎ ｈ ｏ ｔｕ ｔｏ ｅ ｉ ｎ ｗｉｈ ｃ ｎｔｏ ｇ ｒｔ ｍ ｓｎｇ ｔ ｔ ｕ ｔ ｒ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｓｔ ｅｏ ｅ －ｏ ｐ ａ ｄ ｔ ｅ ａ
和广 义 刚度矩 阵 １ 、 、 — —模 态 、 … ２
Ｊ 口（）ｑ０＝ ｔＰ ） ＝１ Ｔ０ｐ （ 告 ｒ Ｘ ） （
式 中 Ｘ （ ） Ｔ ０ 为 × 对 称 矩 阵。 ＝口 ０ ｑ （ ）
式 中 Ｍ 、 Ｋ—— 广 义 质 量矩 阵 、 义 阻 尼 矩 阵 Ｄ、 广
ｃ ：
式 中 的 Ｐ 可用 Ｌ ａ ｕ ｏ 程求 解 ｙ ｐ ｎ ｖ方
ｆ Ｐ＋Ｐ ＡＴ Ａ＋Ｃ ＧＴ Ｇ Ｔ Ｒ Ｃ＋Ｑ：ｏ
Ｉ—Ｇ ： ＢＣ Ａ Ａ
由此 ， Ｊ可 改写 为
（ ， ６ ） ，
（） ７
Ｌ （ ） Ｌ …’ （ Ｊ 『 ｉＬ （） … （ ０］ － ０） ０） Ｌ ０ ０） ｌ
ａ ｈ ｔ ｕ ｔ ｒ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｙ ｈｅ ｉａｌ ｓｅ ｆ ｃ ｉｅ ａ ｄ ｆａ ｉ ｅ． ｎｄ ｔ ｅ ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｏ ｔｍｉａ ｉｎ ｓ ｎｔ ｔｃ ｌ ｉ ｆｅ ｔｖ ｎ ｅ ｓｂｌ ｙ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｆｌｘｂｅｍａ ｉｕａｏ ，Ｓ ｒ ｃｕ ａ ｄ ｓ ｎ ｙｗｏ ｄ ｅ ｉｌ ｎ ｐ ｌｔｒ ｔｕ ｔ ｒ ｌ ｅ ｉ ，Ａｄ ｐ ｉｅｃ ｎ ｒ ｌ ＱＲ，Ｇｌｂ ｌ ｐ ｉ ｚ — ｇ ａ ｔ ｏ ｔｏ ，Ｌ ｖ ｏ ａ ｔｍｉａ ｏ
ｔｏ ｉｎ
引言