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机器人的精度分析技术获得突破
发布日期:2015-08-21 14:39:56 浏览次数: 字体大小:
工业机器人是典型的多领域物理系统。其中,数控系统是影响机器人性能的重要因素,因此在数字化设计阶段应充分考虑数控系统的影响,通过高真实度机械模型和数控系统的机电祸合仿真来预估系统性能,发掘控制系统潜能。...
工业机器人是典型的多领域物理系统。其中,数控系统是影响机器人性能的重要因素,因此在数字化设计阶段应充分考虑数控系统的影响,通过高真实度机械模型和数控系统的机电祸合仿真来预估系统性能,发掘控制系统潜能。
尽管有关精度分析和误差补偿的研究已经开展多年,出现了虚拟柔性关节等理论,但是对于不足6个自由度的机器人机构,必须进行实例化假设和特殊处理才能运用传统分析方法,不仅造成公式繁复难懂,而且通常无法进行误差分解分析。
为此,黄田教授等基于变分原理和线性空间理论提出一套可同时用于速度分析、静刚度分析、误差分析的一体化建模体系。该体系可自动构造统一形式的广义雅可比矩阵,在所有分析中均可计入许动螺旋和约束螺旋等因素的影响,易于构造不依赖于坐标系选取的评价指标。该理论的建立填补了传统旋量理论在机器人性能分析中的大量空白,并成功用于机器人和机床精度预算分配中。
此外,一些机器人系统还涉及液压、气动和热循环等非机械因素。幸运的是,现有主流CA〔软件(例如ModeIica,Recurdyn和Samcef等)在机电搞合和多领域搞合仿真方面均提供了较好的支持。主要研究热点集中在高真实数控系统和驱动系统建模。但是对于我国研究者来说,由于国外大部分驱动器厂商均不提供伺服包和驱动电路的细节,使得驱动器与伺服电机的精确建模和最优控制仍然极具挑战。
此外,新型控制算法(如自抗扰控制、输入整形控制)便于计入整机系统的频响特性,易于实现,因此均取得一定普及。而这些算法与鲁棒控制、模糊控制、滑模控制等控制算法的混合也是未来重要发展趋势。
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