六自由度摇摆台机械结构中铰轴的设计

本文根据六自由度摇摆台的功能和技术要求对摇摆台进行总体设计。对摇摆台的机械本体结构进行具体设计和研究,其中主要对关键件铰轴进行结构设计运动三维实体建模技术在CAXA、SolidWorks中建立了六自由度摇摆台的三维实体模型,并对模型进行质量、间隙和干涉检查,验证总体结构设计的正确性和合理性,为摇摆台的运动学和动力学仿真提供了正确的虚拟样机模型。     

六自由度并联机器人位置正解的数值解法

提出了用位置反解的方法求解位置正解的思路.对位置正解的求解是利用反解逐步迭代完成的.由于位置反解非常易求,所以这种方法简单快捷,同时,用这种方法所求的解是机构在运动中可以实现的,这对于运动过程中计算机的实时控制具有非常重要的意义.     

一种二自由度并联摇摆台运动分析与仿真

根据“菲涅耳”光学助降装置发射光束的稳定性设计要求,提出采用一种二自由度并联驱动摇摆台来检验该装置随动系统的稳定性能。采用解析法建立了该试验台的运动方程,算例仿真分析结果表明:通过驱动主运动支链杆长的移动,可以实现既定规律下运动平台的横摇和纵摇运动,完全满足“菲涅耳”光学助降装置的性能测试要求。     

六自由度并联平台特性分析及其电液位置伺服系统的CMAC神经网络控制

以六自由度运动平台为研究对象,分析了平台的运动学和动力学问题,采用了CMAC神经网络作为控制器,实现运动轨迹的跟踪。仿真表明所作的运动学、动力学分析是正确的,控制器具有较强的抗负载干扰能力和良好的鲁棒性。     

Stewart并行机构六自由度的转换

提出了在求解六自由度Ｓｔｅｗａｒｔ并行机构封闭运动学位姿正解过程中,正确地利用反正切,将上平台上三铰接点坐标转化为该机构的六自由度的方法。并给出对Ｘ－型并行机构仿真的结果。     

摇摆台过渡控制算法研究

摇摆台是一种测试车、船震动性能的设备。三轴摇摆台的每一轴都有三种运动状态。在进行运动状态转换时要保证系统的可靠性和安全性,因此实现运动状态之间的平滑过渡是保证摇摆台正常工作的关键环节。实现平滑过渡有多种方法,多项式、Bezier曲线或者B样条等。在已完成的202三轴摇摆台项目中实现平滑过渡采用了多项式。本文主要讨论如何利用B样条建立新的过渡算法,并通过matlab仿真对两种过渡算法进行比较。     

一种过约束3自由度并联机构的位置正解研究

以一种过约束3自由度并联机构2-RTR&RSR为研究对象,利用解析法对其位置正解进行了分析,得到了一个只含一个未知量的16阶多项式,给出了该机构位置正解的所有可能解的解析表达式.并通过算例验证了算法的有效性.     

一种空间缩放式六自由度并联平台机构及位置反解

本文提出了一种以缩机构为分支的新型六自由度空间并联机器人机构模型，文中讨论了它的自由度，机构学特点，并给出了它的位置反解方法及数值算例。     

利用吴方法求解3自由度并联机器人位置正解

首次利用吴方法求解一种典型的3自由度并联机器人的位置正解,将利用传统方法所得到的32次方程降为一个16次方程,提高了计算效率.在计算过程中,避免了增根的产生.得出对于这一类问题的普遍数学方法,为利用吴方法计算并联结构的正解提供了范例.     

6-6 并联机构封闭运动学位姿正解单解

用代数法研究了6-6六自由度Stewart 并联机 构封闭运动学位姿正解单解.在添加了一个附加位移传感器的基础上,解得了上平台六铰接 点中三个铰接点在惯性坐标系中的矢量分量,并将其直接转化为六个自由度,从而获得了6 -6 六自由度Stewart 并联机构封闭运动学位姿正解单解及其存在的条件.     

Stewart平台运动学参数的样条计算方法

有关Stewart平台的运动学研究已经建立了计算其运动学参数的模型，但受测量手段的限制，只依靠这些模型还不能完成Stewart平台的运动学参数的工程计算。本文面向工程应用，基于三次样条逼近理论提出了一种计算Stewart平台的运动学参数的数值方法。该方法将工程实际中的离散的Stewart平台的位姿向量拟合为对时间的连续的三次样条函数，并结合Stewart平台的线速度、角速度、线加速度和角加速度计算模型，计算出了这些运动学参数的数值解。本文针对实际的Stewart平台，采用典型的算例，分析了该数值计算方法的计算精度。计算结果表明，该方法具有足够的计算精度和工程应用价值，Stewart平台的结构误差的尺度对该方法的计算精度具有显著的影响。     

基于Groebner-Syivester法的一般6-6型台体并联机构位置正解

为获得一般6—6型台体并联机构位置正解的解析解,使用分次字典序Groebner-Sylvester法的代数方法对该问题进行了研究．利用计算代数系统计算该机构位置封闭方程的分次字典序Groebner基,从得出的65个基中选取18个基,构造18阶Sylvester结式．通过分析符号形式方程组的变量次数,得出位置正解的一元高次方程的次数为40且该机构位置正解最多有40组解的结论,其结果与前人的完全一致,但结式的尺寸却小得多．研究结果表明,该计算方法简洁,求解速度快,并从理论上阐明了存在多个不同的结式可以获得该机构的位置正解．最后,从给出的数字实例中,验证了所有解均满足原始方程且无增根,从而为并联机构位置正解的研究提供了一种有效算法．     

并联Stewart机构位姿误差分析

从并联机构与串联机构的运动学等效,并联机构本身特征与并联机构实际工作空间出发,考虑各分支末端误差对最终运动平台末端误差的影响,提出了并联机构位姿误差放大因子分析法·依据位姿误差放大因子具有对误差定量分析的特点,该分析方法既可用于机构参数优化,又可用于结构精度设计·最后,给出了一个实例说明本方法的有效性·     

一种新型的前馈多层神经网络学习算法

利用矩阵Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆的方法,提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法－ＭＢＰ算法。该算法采用了群体搜索的策略,打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式,一次可搜索权空间中的一个超平面,仿真结果表明,该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。     

基于改进BAS-BPNN的Stewart平台位姿正解

针对目前Stewart平台位姿正解难以兼顾高精度和实时性的问题,设计出满足平台精度要求且运算时间尽量少的正解方法是研究并联平台运动学的关键。首先建立平台运动学反解模型求得BP神经网络（BPNN）的训练集,然后调整步长策略和引入惯性权重改进天牛须搜索算法（improved BAS,IBAS）,提升算法性能,通过改进后的算法优化BP神经网络的初始权阈值,反复学习训练至最小误差,最后选取一段位姿变化进行仿真验证。仿真结果表明,IBAS-BPNN正解法在选取的100组位姿点中的最大位姿误差小于0.6%,运算时间为31.9 s,通过与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和天牛须搜索算法(BAS)优化的BP神经网络模型进行对比分析,验证了IBAS-BPNN模型在精度和运算速度方面具有优越性。算法模型有效提升了Stewart平台位姿正解的精度和实时性,为平台的运动学和控制提供了理论和方法参考。     

BP神经网络振荡和平台问题的解决

叙述了ＢＰ神经网络的基本思想，分析了ＢＰ网络产生振荡和平台的原因，给出了解决问题的方法．同时介绍了一个ＢＰ神经网络的数字识别系统（ＤＧＲＳ）．     

前向神经网络在自适应控制中应用的研究

论述了前向神经网络自适应控制系统，论证了基于逆向建模的前向神经网络自适应控制方案的可行性，研究提出由该控制方案构成的控制系统不仅结构简单，易于实现，而且具有满意的动态指标．文中还通过一个水槽温度控制系统，进行了神经网络自适应控制仿真，给出了上述神经网络自适应控制方案的具体实现步骤并得出一些结论     

可重组机器人运动学正逆解的自动生成

可重组模块机器人构形确定后,找出依序的连杆、关节模块,采用指数积（ＰＭＥ）法,自动生成运动学正方程转换成相对于固定坐标系的方程,找出规律,分布４个子问题,成功地运用ＰＭＥ法得到自动求模块机器人逆解的算法－逆运动学指数积（ＰＭＥＩ）法。Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下正逆解的自动生成说明了该方法的可行性。     

并联机器人机床运动学正,逆解

基于一般ＳＴＥＷＡＲＴ机构研制的并联机器人机床是新一代智能化金属切削加工机床。然而，机床的运动学位置正、逆解呈强非线性，求解困难，出于机床精度的需要，本研究的模型样机在结构上采用了滚珠丝杠传动，因此又带来了关节运动耦合，导致机床运动学位置正、逆解求解更加复杂。利用运动学等效的原则，引入整机等效串联机构及分支等效串联机构，以等效广义坐标为中间变量建立机床运动学正、逆解求解迭代算法。仿真与控制实验表明