憑借著剛度大和承載力強等優(yōu)勢,并聯(lián)機構(gòu)常被用作運動模擬器、微動操作器等。但是,并聯(lián)機構(gòu)仍然在一些方面需要改進,首先,液壓并聯(lián)機構(gòu)的能耗較高,其次并聯(lián)機構(gòu)在運行中耦合現(xiàn)象較為明顯,嚴(yán)重的影響了機構(gòu)的運行精度。針對這些問題,冗余并聯(lián)機構(gòu)的優(yōu)點逐漸顯現(xiàn)出來,冗余支腿能夠平衡部分負載重力,減少了主液壓支腿的能量消耗,成為了近期研究的熱點;除此之外,針對不同目標(biāo)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化也配合冗余結(jié)構(gòu)共同運用到并聯(lián)機構(gòu)上,使并聯(lián)機構(gòu)的性能得到提高。在控制算法上,工業(yè)中常用的PID控制策略易引起較嚴(yán)重的運動耦合現(xiàn)象,并聯(lián)機構(gòu)需要新的控制算法提高運動精度。本文的研究對象為六自由度冗余并聯(lián)機構(gòu),開展了如下幾方面的研究:1.基于機器人學(xué)理論,對六自由度冗余并聯(lián)機構(gòu)進行數(shù)學(xué)建模,并在此基礎(chǔ)上建立動、靜坐標(biāo)系,推導(dǎo)坐標(biāo)系間的變換矩陣。根據(jù)滑閥的流量方程和液壓缸的連續(xù)性方程分析了液壓缸的動力學(xué)特性,得出了液壓缸和負載的力平衡方程。借助于Newton-Euler方程,分析了機構(gòu)整體的運動學(xué)和動力學(xué),推導(dǎo)了機構(gòu)的雅可比矩陣,并完成了系統(tǒng)的運動學(xué)逆解求解。2.考慮并聯(lián)機構(gòu)最常見的幾種典型運動,結(jié)合機構(gòu)尺寸和參數(shù)與速度、驅(qū)動力和功率峰值的關(guān)系,確定優(yōu)化目標(biāo)及優(yōu)化函數(shù):綜合速度、驅(qū)動力和功率峰值的多目標(biāo)綜合優(yōu)化策略。借助于免疫遺傳算法(Immune Genetic Algorithm,IGA),對機構(gòu)的設(shè)計尺寸及相關(guān)參數(shù)進行了多目標(biāo)的優(yōu)化,使并聯(lián)機構(gòu)在滿足使用條件的同時,擁有最優(yōu)的運動學(xué)和動力學(xué)特性。最后與工業(yè)界成熟的產(chǎn)品進行對比仿真,觀察優(yōu)化效果。3.在MATLAB/Simulink中對整個系統(tǒng)進行構(gòu)建:使用SimMechanics模塊搭建冗余并聯(lián)機構(gòu)的可視化機械結(jié)構(gòu)模型,在Simulink中搭建液壓缸傳遞函數(shù)模型、運動學(xué)逆解模塊和P控制模塊。選取階躍函數(shù)和各個自由度的正弦函數(shù)對系統(tǒng)的響應(yīng)和曲線跟蹤情況進行仿真測試,觀察其運動效果和非目標(biāo)自由度的運動耦合情況,并尋找各個情況下運動耦合現(xiàn)象的規(guī)律性。4.采用模態(tài)解耦理論,分析了并聯(lián)機構(gòu)的模態(tài)特性;推導(dǎo)了模態(tài)空間下的計算力矩控制表達式,并據(jù)此設(shè)計了計算力矩控制器。在MATLAB/Simulink中對系統(tǒng)進行各個自由度運動的仿真測試,并將結(jié)果與之前的P控制方案進行對比分析,總結(jié)模態(tài)空間下計算力矩控制對運動耦合現(xiàn)象的抑制作用。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TH112
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 課題研究目的與意義
    1.2 六自由度并聯(lián)機構(gòu)的發(fā)展概況
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 冗余并聯(lián)機構(gòu)
        1.3.2 運動學(xué)與動力學(xué)分析
        1.3.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化
        1.3.4 控制策略
    1.4 本文的主要研究內(nèi)容
第二章 數(shù)學(xué)建模與動力學(xué)分析
    2.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計及數(shù)學(xué)建模
        2.1.1 冗余并聯(lián)機構(gòu)結(jié)構(gòu)
        2.1.2 坐標(biāo)系的建立
    2.2 運動學(xué)與動力學(xué)分析
        2.2.1 運動學(xué)分析
        2.2.2 單一液壓支腿的動力學(xué)分析
        2.2.3 機構(gòu)整體的動力學(xué)分析
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于免疫遺傳算法的多目標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計
    3.1 優(yōu)化目標(biāo)及優(yōu)化函數(shù)
        3.1.1 確定優(yōu)化目標(biāo)
        3.1.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析
        3.1.3 確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
    3.2 基于免疫遺傳算法的結(jié)構(gòu)優(yōu)化
        3.2.1 免疫遺傳算法介紹
        3.2.2 免疫遺傳算法的實現(xiàn)過程
        3.2.3 優(yōu)化仿真結(jié)果的對比分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 冗余并聯(lián)機構(gòu)的系統(tǒng)設(shè)計與耦合分析
    4.1 系統(tǒng)總體設(shè)計方案
    4.2 冗余并聯(lián)機構(gòu)機械系統(tǒng)仿真模型設(shè)計
        4.2.1 SimMechanics簡介
        4.2.2 基于SimMechanics的機構(gòu)仿真模型搭建
    4.3 液壓驅(qū)動單元的仿真模型
    4.4 基于P控制的控制系統(tǒng)設(shè)計
    4.5 系統(tǒng)仿真結(jié)果與耦合分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 冗余并聯(lián)機構(gòu)模態(tài)空間的計算力矩控制策略
    5.1 模態(tài)特性分析
        5.1.1 模態(tài)解耦理論
        5.1.2 并聯(lián)機構(gòu)的模態(tài)解耦分析
    5.2 計算力矩控制策略
        5.2.1 計算力矩控制原理介紹
        5.2.2 模態(tài)空間下的計算力矩控制器設(shè)計
    5.3 模態(tài)空間下計算力矩控制策略的系統(tǒng)設(shè)計
    5.4 仿真結(jié)果對比分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作及展望
致謝
參考文獻
附錄
    附錄A 疫遺傳優(yōu)化算法的實現(xiàn)代碼
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果

【參考文獻】

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本文編號：2890259