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重载机器人动力学建模及前馈控制方法研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 课题背景及意义第11-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 工业机器人动力学建模研究现状第14-15页
        1.2.2 工业机器人动力学参数辨识研究现状第15-16页
        1.2.3 重载机器人控制方法研究现状第16-17页
    1.3 本文的主要工作第17-19页
    1.4 本文的章节安排第19-21页
第二章 重载机器人动力学建模与验证第21-35页
    2.1 牛顿-欧拉法简介第21-25页
        2.1.1 符号定义第21-22页
        2.1.2 牛顿-欧拉法迭代过程第22-25页
    2.2 考虑摩擦力的重载机器人动力学建模第25-29页
        2.2.1 重载机器人坐标系构建及模型化简第25-26页
        2.2.2 重载机器人关节摩擦力模型第26-27页
        2.2.3 采用牛顿-欧拉法推导重载机器人动力学模型第27-29页
    2.3 重载机器人动力学模型验证第29-34页
        2.3.1 在ADAMS中构建重载机器人模型第29-31页
        2.3.2 动力学模型验证第31-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第三章 重载机器人动力学模型参数辨识方法研究第35-47页
    3.1 机器人参数辨识方法与辨识过程第35-36页
    3.2 机器人动力学参数重组第36-37页
    3.3 机器人动力学参数辨识激励轨迹选取第37-42页
        3.3.1 激励轨迹选取问题描述第37页
        3.3.2 激励轨迹选取数学模型的建立第37-38页
        3.3.3 遗传算法求解激励轨迹选取模型第38-42页
    3.4 数据滤波与关节速度加速度计算第42-44页
        3.4.1 基于快速傅里叶变换的数据滤波第42-43页
        3.4.2 关节速度与加速度计算第43-44页
    3.5 基于最小二乘法的机器人动力学参数估算第44页
    3.6 模型验证第44-45页
    3.7 本章小结第45-47页
第四章 重载机器人动力学模型参数辨识仿真与实验第47-75页
    4.1 实验方法与实验平台第47-51页
        4.1.1 实验方法第47-48页
        4.1.2 实验平台介绍第48-51页
    4.2 基于ADAMS软件的动力学参数辨识仿真实验第51-55页
        4.2.1 仿真实验激励轨迹生成第51-52页
        4.2.2 关节运动数据采集与处理第52-54页
        4.2.3 参数估算与分析第54-55页
    4.3 ER-3A机器人的动力学参数辨识实验第55-64页
        4.3.1 关节力矩采集第55-56页
        4.3.2 ER-3A激励轨迹生成第56-58页
        4.3.3 数据采集与分析第58-60页
        4.3.4 参数估算与结果分析第60-61页
        4.3.5 模型验证第61-64页
    4.4 华恒150KG机器人的动力学参数辨识实验第64-73页
        4.4.1 关节力矩采集第64-65页
        4.4.2 重载机器人激励轨迹生成第65-67页
        4.4.3 数据采集与分析第67-69页
        4.4.4 参数估算与结果分析第69-71页
        4.4.5 模型验证第71-73页
    4.5 本章小结第73-75页
第五章 重载机器人前馈控制方法研究与实现第75-95页
    5.1 重载机器人控制方法第75-83页
        5.1.1 重载机器人控制的基本问题与研究目标第75页
        5.1.2 工业机器人的基本控制方法第75-76页
        5.1.3 重载机器人力矩前馈控制第76-77页
        5.1.4 华恒150KG机器人前馈控制的实现第77-83页
    5.2 Adams与Matlab联合仿真平台搭建第83-87页
        5.2.1 通过Adams模型生成Simulink模块的步骤第83-86页
        5.2.2 重载机器人联合仿真控制框图搭建第86-87页
    5.3 重载机器人前馈控制仿真第87-90页
    5.4 华恒150KG机器人前馈控制实验第90-94页
    5.5 本章小结第94-95页
第六章 总结与展望第95-97页
    6.1 总结第95-96页
    6.2 展望第96-97页
致谢第97-99页
参考文献第99-103页
附录——观察矩阵各元素第103-111页
作者攻读硕士学位期间发表的论文第111页

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