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基于残余动量的机械手臂故障检测与分类

致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-9页
目次第9-12页
图清单第12-13页
表清单第13-15页
1 绪论第15-25页
   ·机械手臂机器人研究背景第15-16页
   ·机械手臂故障分类国内外研究现状第16-19页
     ·基于分析模型的故障分类方法第16-17页
     ·基于信号处理的故障分类方法第17-18页
     ·基于知识的故障分类方法第18-19页
   ·机械手臂动力学建模方法第19-21页
     ·牛顿-欧拉公式法第19-20页
     ·拉格朗日方程法第20-21页
     ·凯恩方程法第21页
   ·机械手臂接触碰撞的国内外研究现状第21-23页
     ·接触碰撞问题第21-22页
     ·控制策略问题第22-23页
   ·本文的主要研究目标和内容第23-25页
     ·本文的研究目标第23-24页
     ·文章的主要研究内容第24-25页
2 刚性和柔性机械手臂的建模第25-39页
   ·两杆三自由度刚性机械手臂动力学建模第25-32页
   ·两杆二自由度柔性机械手臂动力学建模第32-38页
     ·柔性机械手臂动力学描述第32-35页
     ·柔性手臂总动能第35-36页
     ·柔性机械手臂的总势能第36页
     ·柔性手臂的动力学模型第36-38页
   ·本章小结第38-39页
3 残余动量故障检测算法的设计与仿真第39-57页
   ·残余动量故障检测算法设计及特性分析第39-40页
   ·刚性机械手臂残余动量故障检测算法仿真验证第40-48页
     ·基于 ADAMS 的刚性机械手臂虚拟样机几何体第40-42页
     ·ADAMS 和 Matlab 联合仿真方案第42-45页
     ·刚性机械手臂的 ADAMS 和 Matlab 联合仿真第45-48页
   ·柔性机械手臂残余动量故障检测算法仿真验证第48-55页
     ·重心位置对残余动量值r 的影响第50-51页
     ·输入力矩正常时的工作状态第51-52页
     ·系统工作故障时的工作状态第52-55页
   ·本章小结第55-57页
4 支持向量机故障分类器的设计第57-76页
   ·支持向量机理论第57-63页
     ·最优分类面第57-62页
     ·多分类问题第62-63页
     ·Libsvm 简介第63页
   ·基于支持向量机的刚性机械手臂故障分类第63-72页
     ·样本数据来源第64-65页
     ·数据归一化预处理第65-67页
     ·故障数据的信号处理第67-72页
   ·仿真实验第72-75页
     ·故障分类器判别模型的建立第73-74页
     ·分类器训练与测试第74-75页
   ·本章小结第75-76页
5 刚性机械手臂故障检测分类实验第76-85页
   ·工业机器人机械手臂运动控制系统结构第76-77页
   ·验证实验的模型机准备工作第77-80页
   ·实验结果分析与验证第80-83页
     ·机械手臂正常运动实验第80-81页
     ·机械手臂碰撞故障第81页
     ·机械手臂故障分类实验第81-83页
   ·本章小结第83-85页
6 总结与展望第85-87页
   ·全文总结第85-86页
   ·未来展望第86-87页
参考文献第87-91页
附录A 柔性运动控制部分子程序第91-95页
作者简历第95页

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