并联平台范文（精选10篇）
并联平台 第1篇
近年来, 制造、测量等朝着高精度方向不断发展, 对环境提出了越来越高的要求。而振动对制造和测量过程及结果都有很大的影响, 因此, 对相关敏感设备需要进行有效地振动隔离。研究表明, 在工厂内测量得到的地面振动频率上限为30~40 Hz[1]。而在敏感光学设备、机载精密装置以及卫星隔振等方面研究也表明, 需要隔离的振动均为多维低频振动[2,3]。
Stewart平台因为具有刚度大、结构稳定、承载能力强等特征, 在多轴低频隔振方面获得了广泛的应用。如美国IAI公司的Geng和Haynes对6自由度主动隔振Stewart平台进行了结构上的改进, 设计出性能良好的“立方体结构”, 并将该平台用于太空中空间结构的隔振[4]。北京航空航天大学大学的崔龙和黄海提出了大行程的Hexapod隔振平台用于车载和机载光学设备的主动隔振[5]。Preumont等基于Stewart平台, 设计了以音圈电机为动力的驱动杆, 获得每十倍频程衰减40 db的效果[6]。
本文针对以音圈电机为动力的并联隔振平台, 讨论了其驱动装置的设计问题。
1 并联隔振平台
并联隔振平台采用“立方体结构”的Stewart平台。该结构实际上是将一立方体的两个相对顶点去掉后构成的一类Stewart平台, 如图1所示。并联平台的6根支撑杆AiBi就是该立方体的棱, 该支撑杆可伸缩, 从而引发上平台运动;而去掉两个相对顶点后形成的两个平面A1A2A3和B1B2B3则分别构成了并联平台的上平台和下平台。采用这种结构, 隔振平台的对称性好, 机械结构设计便利;更为重要的是, 平台的运动关系简单且具有一定的各项同性特征, 便于实现对驱动装置的控制, 因此, 此结构获得了较为广泛的应用[7,8,9]。
为了对Stewart平台进行分析, 首先建立坐标系。取其几何中心O为参考坐标系的原点, Z轴垂直平面A1A2A3向上 (在图1中并未绘出) , X轴和Y轴均和平面A1A2A3平行。
在上平台工作时振幅和转角不大的情况下, 并联隔振平台的动力学方程为:
其中:
x为上平台的微位移, x= (xa, ya, za, θx, θy, θz) T;
M为上平台的质量矩阵;
B为隔振平台的力雅克比矩阵;
K为隔振平台的刚度矩阵;
f为各支撑杆中的主动力,
根据隔振要求进行了机械设计工作, 获得隔振平台的主要参数为:支撑杆长320 mm、杆伸缩范围±10 mm、上平台质量为10 kg、载荷重量为5 kg;其上、下两个平台的结构和尺寸完全相同, 6根支撑杆的结构和尺寸也完全相同;该平台使用直线式音圈电机驱动, 平台的3维模型见图2。
2 驱动装置设计
此隔振平台主要工作在低频状态, 工作频率范围为:10~100 Hz;其工作时上平台运动最大范围为1 mm。这样的工作频率和运动范围是音圈电机非常适合的应用场合。因此选择音圈电机作为驱动器。
音圈电机可以看做是需要换向的有刷直流电动机。其控制系统除音圈电机外一般包括控制器、驱动器和负责反馈音圈电机工作状态的传感器等, 整个控制系统如图3所示。天津大学的黄田等针对并联机床提出了基于奇异值分解的伺服电机参数选择方法[10], 该方法具有一定通用性。除此之外, 尚未见到专门文献介绍驱动装置参数的选择。本节将结合并联隔振平台, 用智能优化算法来选择驱动装置的核心参数。
2.1 选择音圈电机
音圈电机的选择主要分两步, 先进行试选, 之后针对选择电机进行校核, 具体过程见图4。
首先, 要根据工作情况选择音圈电机的形式。音圈电机主要有两种形式:转 (摆) 式和伸缩式。由于隔振平台的特点, 选择伸缩式音圈电机。
试选音圈电机时, 在满足工作行程要求前提下, 主要考虑音圈电机的输出情况、如最大输出力、稳态输出力和速度等。
在选择音圈电机时, 关键内容之一是选择音圈电机的输出力。一般做法是根据音圈电机的工作情况进行估计。但是, 这种做法考虑的都是直接驱动负载的情况, 而并联隔振平台中的各个驱动器相互协同工作, 共同承担负载。这样就带来新的问题:原有音圈电机选择计算方法主要针对直接驱动形式, 并不适用于并联隔振平台。为了解决此问题, 需要建立并联隔振平台输入和输出之间的力映射关系。并联隔振平台的静力平衡方程有机联系了平台负载和驱动器输出力, 为解决上述问题提供了可能。下面利用并联隔振平台的静力平衡方程来估计所需音圈电机的输出力。
利用平台的力雅克比矩阵, 可求出各支撑杆上的力fi。对于Stewart平台, 忽略支撑杆的变形, 有:
其中:F为上平台上所受外力, 这里为重力及负载。
由式 (2) 可知:
由式 (3) 可以求出每台音圈电机需承担的力为28.32 N。
当音圈电机工作在非平衡状态时, 可以利用达朗伯原理, 将加速度通过附加力来处理。此时, 可以对音圈电机载荷进行估算。当在垂直方向上加速度为4 m/s2时可以算出单台音圈电机的载荷为169.91 N。
采用上述方法可以解决原有方法存在的问题, 较好地解决并联隔振平台音圈电机选择问题。
按照上述过程进行计算分析, 选择BEI公司型号为LA30-48-000A的音圈电机。该电机的主要参数见表1。从表中可以看出, 其相关参数, 如最大推力、连续推力、行程等都能够满足需要。
还需要说明的是, 和传统机械装置相比, 并联隔振平台设计过程中, 音圈电机和机械结构关系更为密切, 音圈电机的长度及半径等尺寸都对隔振平台的尺寸有着决定性的影响。当选择的音圈电机在工作参数方面都能够满足要求而几何尺寸不能满足要求时, 需要重新选择隔振平台的尺寸, 并进行新一轮的音圈电机选择。
2.2 音圈电机驱动器及控制器
其常见的驱动系统有两种:一种是采用PWM功率变换器;另一种则是采用线性功率放大器。仿真分析表明:当音圈电机做低频较大位置跟踪时, 可以选用斩波的方式;而做小位置的无差高频位置跟踪时, 可以选择功率放大器作为驱动器[10]。从并联主动隔振平台的设计要求可以看出, 其特点是低频、小位移。考虑到采用PWM功率变换器时, 具有无超调的优点, 因此选择采用PWM功率变换器作为音圈电机的驱动器。
经过比较, 选用TI公司的全双桥PWM驱动器DRV8432[11]。该驱动器工作在并联状态时, 可以提供14 A的持续电流输出, 峰值电流可达24 A, 完全可以满足音圈电机驱动需要;其开关频率最高可达500 k Hz;且其工作效率高达97%, 利于节约能源。
DRV8432驱动器需要根据控制器提供的PWM信号来实现对音圈电机的控制。选择PMAC2A-PC104作为控制器, 同时选用ACC-8FS接口板来实现输出PWM信号。
PMAC2A-PC104采用40 MHz的DSP563XX, 每通道输出±10 V电压, 通过ACC-8FS可以产生PWM信号。同时, PMAC在传统的PID控制算法的基础上, 加上速度和加速度前馈。用速度前馈来减小微分增益或测速发电机环路阻尼带来的跟随误差, 用加速度前馈来补偿由于惯性所带来的跟随误差, 同时使用陷波滤波器来防止谐振, 从而实现快速、准确地控制电机[12]。
3 结论
本文在分析并联隔振平台特性的基础上对其控制系统进行了设计, 具体内容如下:
(1) 分析了并联隔振平台几何结构, 获得了动力学方程, 并结合并联隔振平台静力学方程, 对音圈电机输出力要求进行了估算;
并联平台 第2篇
本文所研究的三维实体模型如图3所示，模型由上端负载平台、底端基平台以及6根压电驱动杆组成.该平台的特征参数为：上端载物平面直径为250 mm，下端平面直径为350 mm，上下平面之间的距离为330 mm.其中驱动杆和上下两平台通过万向铰连接.
为了仿真的方便并满足软件对模型的需要，对模型进行了一系列简化，包括构件的合并、细小特性单元的删除等.根据设计原理，在驱动杆和上下两平台之间的万向铰通过建立2个旋转副实现其功能;驱动杆的上下两部分之间通过平移副连接，并根据驱动杆的设计原理添加了弹簧和阻尼单元，以实现减振的目的.由于本Stewart六自由度平台运用在无重力环境下，因此在Adams中取消了重力单元.为了约束的需要及和实际使用时具有相同的条件，在下平台和地之间通过一个Bushing单元连接，考虑到实际运用中是固定的，所以将Bushing单元的刚度设置得比较大，该单元可以同时传递力与力矩.为了研究下端平台的扰动对上端载荷平台的影响，在下端平台底端建立了扰动力，在仿真初始时刻施加垂直于底端向上的1 N的力STEP( time，0，1，1，0)，其形式如图4所示.
2.2 Stewart六自由度并联机构动力学仿真结果
电流回路，串联还是并联？ 第3篇
在串联电路里，所有需要用电的物体都被串在一条线上，电可以从一个物体传递到下一个物体。如果这条线路上的其中一个物体坏掉了，电流的传递就停止了。串联电路常常用在圣诞树的彩灯上，而且这就是其中一个灯坏掉整条灯带都不亮的原因。
还有一种电路——并联电路。并联电路允许关掉房间里的一个灯，而不影响电流流向其他地方。在这种电路里，每一个需要用电的物体都有它们自己的线路来连接到主线路上。
下面咱们来连一个电路，想一想：它是串联还是并联？
电路游戏
在成人监护下进行
你需要：一根约50cm长、带着圣诞灯泡的电线（末端裸露），一根15cm长的细电线（末端裸露），一节5号电池，黏土，一根40cm长的硬电线（可弯曲、裸露），绝缘胶带。
第一步：把硬电线弯成波浪形（看图，想想你怎么才能弯成波浪形）。
第二步：用黏土团两个球儿，放在桌面上。把弯好的硬电线的两端插在黏土球上，这样，硬电线就可以站起来了。
第三步：把那根15cm长的细电线的一端接到电池的负极上，用绝缘胶带固定好。
第四步：把细电线的另一端（即没连电池的那一端）插在左边的黏土球上，一定要确保接触到硬电线。
第五步：把连着圣诞灯泡的电线的一端接到电池的正极上，用绝缘胶带固定好。
第六步：把连着圣诞灯泡的那根电线的另一端弯成一个环儿。
第七步：：从右面那个黏土球开始，把连着圣诞灯泡的电线在硬电线上不停滑动，努力使它不要接触电线。假如接触了，就会形成一个完整的线路，圣诞灯泡就会被点亮。
把科学带回家：
并联平台 第4篇
随着计算机科技的迅速发展,设备微型化、微芯片高度集成化、操作精密微小化,使得微纳米技术成为国内外重点研究的方向,这就对高精度微操作系统提出了迫切的要求。而由微定位技术与并联机器人技术结合而产生的微动并联机器人技术成为新的发展方向[1]。
近年来,许多并联结构的微动机器人样机相继诞生。张旭辉[2]提出一种新型2-2-2正交6-RSS微动机器人模型;杨启志等[3]设计了一种非对称全柔性3-RRRP微动并联激振台机构;贾晓辉等[4]基于Delta机构设计并制造出了可以实现三维移动的3-RRPR精密定位平台,利用矢量闭环法建立了其速度、加速度方程,并采用虚功原理进行了动力学分析;李仕华等[5]提出了一种新型3-RRRRR并联微动机构,能够实现三维解耦纳米级的移动。新加坡南洋理工大学的Vahid等[6]研制出一种由压电陶瓷驱动的三自由度锥形并联微动机构,三个压电陶瓷分别装在空间对称分布呈120°角度的分支连杆上,可以实现空间三维移动。
为了丰富并联微动机构的构型,本文基于3-PRC并联机构,通过柔性铰链代替传统运动副消除机械摩擦和间隙方法,设计出一种由压电陶瓷驱动的新型3-PRC并联微动平台,该平台采用桥式位移放大机构,可实现较大微米级的三维移动,具有结构紧凑、精度较高、良好输入-输出线性关系和运动解耦优点,便于控制,具有非常好的应用前景。
1 平台的构型
1.1 初始构型设计
3-PRC微动平台初始构型如图1所示。将3-PRC并联机构[7]的三条分支中圆柱副C等效为转动副R和移动副P,并分别用平行四杆式柔性移动副P、柔性转动副R进行等效替换;第一个移动副P由直推式结构的柔性移动副P进行替换,并将三条分支在空间正交布置。
1.2 构型的优化设计
为使其结构更加紧凑、工作空间更大和具有良好解耦特性,对初始构型进行优化,主要的优化过程如下:
(1)主动输入移动P副优化。为了克服压电陶瓷输入位移小的缺点,采用桥式位移放大机构[8,9]替代薄片弹簧式移动副,如图2a和图2b所示,以便增大整个微动平台的工作空间;其中,桥式位移放大机构一端固定,另一端输出,通过柔性铰链变形使得横向输入位移转换成纵向输出位移,并且输出位移大于输入位移,起到位移放大作用。
(2)转动R副和圆柱C副优化。由于C副等效为一个R副和一个P副,这样在初始构型中的两个R副连接处的应力比较大,容易发生断裂,所以将其置换成R-R复合转动副,通过有限元仿真结果可知,两个支链较单支链的强度有所提高,不易断裂,如图2b所示。
(3)重新组合优化。将被动移动副P与R-R复合转动副进行合并,组成一个含8个R副的柔顺机构,如图2c所示。这个机构的优点就是可以实现两个伴随运动方向上的被动移动,有利于实现整个微动平台的解耦。最后,将桥式位移放大器放到柔顺机构的内部,结构就更加紧凑,刚度更大。图2中,PZT代表压电陶瓷。
图3所示为3-PRC并联微动平台优化后的三维构型。整个微动平台的材料采用超硬铝,弹性模量E=74GPa,屈服强度σ=550MPa,泊松比μ=0.33。以获取更大的放大机构的放大比为优化目标,考虑加工装配能力,确定柔性铰链的半径R=3mm,最薄处厚度t=0.6mm,整个微动平台的外形尺寸为200mm×200mm×200mm。平台的固有频率为72Hz,能够避免共振(压电陶瓷的工作频率不大于20Hz),保证其稳定位移输出。
2 运动学位置分析
2.1 平台的位置反解
利用矢量法[10,11]对其进行运动学建模,求得其位置反解。如图4所示,在初始位置下,全局坐标系与第i条分支的参考固定坐标系O{X,Y,Z}重合,其原点与动平台的中心点重合,坐标轴X、Y、Z方向分别平行于第1、2、3分支的放大机构输出方向,动平台的中心P,动平台发生位置变化后,在参考固定坐标系下可以用一个位置矢量p=[x y z]T表示动平台中心点P的位置。图4中,a为被动移动P副的两个R副轴线之间距离,b为动平台中心点到第一个R副轴线的距离,l为两个R副轴线之间的距离,参数a和l数值大小很接近,可以用l近似代替a。
根据图5所示的位置矢量关系,可以得到第i条分支的矢量方程:
其中,l为沿着向量CiBi方向的长度,li0为向量CiBi方向上的单位向量,di为第i条分支移动副输出位移量,di0为第i条分支移动副输出位移方向上的单位向量,ai和bi分别为点Ai和点Bi在相对初始位置下的位置矢量。 另外,Ai为第i条分支的在初始位置下移动副输出端,Bi为第i条分支的R副轴线中心点,Ci为位置发生变化后第i条分支的移动副输出端的位置。
根据式(1),可以得到
将式(2)展开为如下形式:
由于x、y、z和di远小于l,这样就可以将式(3)推导为
式(4)可写为d=-Ip,根据d=Aq,反解为
其中,d=[d1d2d3]T为三个桥式位移放大机构的位移输出矢量,q= [q1q2q3]T为三个驱动压电陶瓷输出位移矢量,A为桥式位移放大机构放大比。
由此可见,该微动平台可以实现近似解耦的三维平移运动。
2.2 平台的位置正解
对式(5)两边都乘以转换矩阵I的逆矩阵,运动学正解方程为
其中,桥式位移放大机构的放大比A=4。
2.3 平台的耦合性误差分析
平台在三维移动方向是近似解耦的,存在耦合性误差。 以对分支2进行加载输入位移为例,对其耦合误差进行理论分析。
假设对分支2由压电陶瓷驱动的移动副P输出位移为d2,其他分支输入位移为0,在分支1上就会产生沿-X方向的伴随位移e11,而在分支3上会产生沿-Z方向的伴随位移e32,如图6所示,可计算出由分支1、3的耦合误差:
其中,β1=arcsin(d2/l)≈d2/l,α3=arcsin(d2/a)≈d2/a。可进一步得到
2.4 平台的有限元分析
(1)对分支1 加载。 设输入位移为0~20μm,动平台的三个平面中心点处沿X、Y、Z轴的位移量如图7所示。由图7可知,当分支1加载位移输入,平台输出位移主要发生在X轴方向,而Y、Z轴方向上发生很小的伴随运动。 其中,的平均值为3.5%,的平均值为7.2%,可以认为该平台是近似解耦的。同时,动平台X轴方向的输出位移与输入位移成线性关系,与理论分析结果一致,其最大位移量为81.558μm,分支1的放大比的平均值为4.078。
(2)三个分支同时加载,设同时输入位移为0~20μm,动平台的三个平面中心点处沿X、Y、Z轴的位移量如图8所示。由图8可知,当三个分支同时加载位移时,平台在X、Y、Z轴方向上都有位移输出,且输出位移与输入位移成线性关系,说明该平台是近似解耦的,与理论分析结果一致。其中最大位移量分别为82.530μm、90.435μm和83.759μm;分支1、分支2、分支3斜率的平均值分别为4.019、4.396、4.188。X、Z轴方向输出位移近似一致,而Y轴方向输出位移与X、Z轴有差异,这种差异的出现与分支2沿重力方向布置有关。
3 并联微动平台的实验研究
根据上文选定的机构参数,制作3-PRC微动平台实验样机,如图9所示。在每个分支的第一个柔性移动副处安装了德国进口封装式压电陶瓷驱动器(型号为Pst150/7/20VS12,最大推力为1800N,标称位移为20μm);选用精度为满量程0.1%的闭环压电陶瓷控制器和最大量程为-500~500μm、线性度为满量程±0.25%、精度小于10nm的LVDT测微仪测量平台输出位移。
实验时,如图10所示,将测微仪测头与动平台X、Y、Z轴三个方向平面的中心位置相接触,利用压电陶瓷控制器加载位移,并通过测微仪记录输出端的位移量,每次重复做三组实验。
(1)分支1加载。在0~20μm范围内对分支1进行加载,测量动平台沿X、Y、Z轴方向的输出位移,并绘制了位移输出曲线,如图11所示。
由图11可知,当分支1加载位移输入,微动平台位移输出主要在X轴方向上,Y、Z轴方向上位移输出较X轴方向小很多,的绝对值的平均值为1.1%,的绝对值的平均值为10.9%,平台是近似解耦的。同时,可以看到动平台X轴的输出位移与输入位移成线性关系,分支1放大比的平均值为3.931,最大位移量为78.617μm。
(2)三个分支加载。在0~20μm范围内对3个分支同时进行加载,测量动平台沿X、Y、Z轴方向的输出位移,并绘制了位移输出曲线,如图12所示。
由图12可知,当三个分支同时加载位移时,平台在X、Y、Z轴方向上都有位移输出,且输出位移与输入位移成线性关系,说明该平台是近似解耦的。 其中最大位移量分别为75.213μm、61.000μm和63.733μm;分支1、分支2、分支3位移曲线的斜率的平均值分别为3.761、3.050、3.187。图12的结果与图8的仿真结果有一定差距,这是由实验样机加工对表面氧化发黑处理,使放大机构的放大比有所降低,以及在理论建模时进行近似简化而产生的原理误差,柔性铰链的圆弧半径、宽度、杆件厚度等加工以及装配时产生的误差,外界环境和测量产生的误差等原因造成的。
实验时分支1加载后,平台沿X轴方向输出位移(图11)与理论输出位移(式(6))的偏差角φ1为0.35798″,如图13所示;三个分支加载后,将图12中X、Y、Z轴方向的输出位移合成后,再与理论输出位移(式(6))进行比较,其偏差角φ2为331.56″(0.0921°),如图14所示;在三个分支随机性加载情况下的平均值与三个分支输出位移最大值的偏差为0.98μm,如图15所示,微动平台的重复精度可以达到1μm。这说明平台的精度较好。
因此,实验结果与理论结果和有限元分析结果一致。该微动平台便于实现控制,具有较高的精度。
4 结束语
本文提出并设计了一种新型由压电陶瓷驱动的3-PRC并联精密微动平台;建立了该平台的位置正反解表达式和理论耦合性位移误差结果,并进行了有限元分析。最后制作了实验样机,并进行了实验测试。研究结果表明该并联微动平台可以实现较大的微米级三维移动,具有较高的精度、良好的线性输入-输出关系和运动解耦特性,具有非常好的应用前景。
摘要：基于3-PRC并联机构提出一种由压电陶瓷驱动的新型3-PRC并联微动平台,并进行了构型优化设计;采用矢量法对该平台的位置进行分析,并给出了该平台的理论耦合性误差;采用有限元对其运动解耦性进行了研究。最后制作了实验样机,并进行了实验测试。研究结果表明,该并联微动平台可以实现微米级三维移动,具有较高的精度和良好的运动解耦特性。
关键词：3-PRC,并联微动平台,解耦,三维移动
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并联杂文随笔 第5篇
“切断所有的联系！马上！”教授惊叫着，他失态的样子并不会引起他人的嘲笑，因为此时此刻情况已经足够危机了，没有人会在乎博士在惊叫道这句话的时候，有一半假牙已经从他的嘴里喷了出来，他赶紧塞回假牙，也没有过多的时间能够让他感受到所谓的“尴尬”，他焦急的等待着，等着工作人员的反馈，他原本想补充一句，但是手还没有碰到对讲机的按钮时，对方已经回答道：
“教授，失败了，我们已经关闭了联系，但是灾难还在进一步的扩大！”还好对讲机录完了这句话，不然教授永远都不会知道灾难已经进展到了怎样的地步——不过当这句话说完之后，对讲机就再也联系不上，这件事情恰好又说明了灾难的严重性。此时此刻的场景已经找不到任何可能被用于证明灾难程度尚未扩大到不可收拾的地步，教授仍觉得还有努力地希望，便立马命令道另一个发射台的工作人员：“你们现在还能够关闭联系吗？不用回答我，马上关闭它！”他咆哮的声音让人感到害怕，因为对讲机里面根本没有任何电波的杂音——过去人们总是先电波中的杂音让人恼怒，但是此时此刻他们多么地期待能有一丝的杂音出现。他恶狠狠地盯着正在观测屏幕前的工作人员，用眼神询问着具体的情况。那个年轻的小伙子着急地回答：“教授，高加索山脉的观测站已经……”另一个稍微年长的工作人员打断了他，只是摇摇头，这个年长的工作人员知道教授的喜好，他并不希望听到“不好的事情”，这是对他自尊心的挫伤，虽然此时此刻这套系统已经朝着无法控制的地步进展下去，但是他依旧不肯承认是自己的判断出现了错误——他一定会把责任怪罪给那本所谓的《灾难纬书》的。
屏幕上面，不单单是高加索山脉观测站遭到了严重的暴风雪袭击，环太平洋区域的几个观测站都因为地壳运动而开始了严重的地震和火山喷发，再过不久海啸就会袭击那几个还没有被贡献的观测站才对。教授的手不住地颤抖着，他并不觉得自己错了，因为还有拯救的机会——“赶快排查究竟灾难是从哪一个环节开始的，并断绝它的所有联系！”这个命令实际上十分钟前已经发布过了，只是这十分钟，灾难推进的速度远比他预计的要快太多，几个观测站在修成自然灾难的时候，都不知何中原因反而早就了连锁的极端灾难，更难以琢磨的是，原本以为只需要切断的联系，在切断之后并不能阻止灾难的继续，各地还是爆发了因为修正灾难而带来的恶果。
十五分钟前，最高气象局发布了西太平洋巨型双旋台风的警报，按照此前的操作，只需要控制台接收到信息之后，在爆发灾难前的十分钟通过观测站修正大气层的温度和气旋方向从而消退台风，但是这一次并不如所愿，台风虽然被扼杀在了生成状态之中，但是由于确实了从太平洋进驻欧亚大陆板块的热气流，北下的冷气流瞬间让欧亚大陆板块的东海岸温度骤降，随即而来的是洋流的距离改变，海洋温度的改变又导致了后续的一连串的反应——其实这些都是能够控制的，只需要其他的观测站同时进行灾害修正的功能就可以得到改变，但是显然这一次灾害的发生不是按照《灾难纬书》所认定的方式来进行，他们不再是连锁的关系，而是因为同一个灾难而发生的秉性灾难——所以在教授发布了紧急预案，让全球所有的`观测站及附属的功能站全部进行灾害修正模式，将第一个灾害的后遗症扼杀在串联起来的灾难链条之中。
显然这个决定出现了严重的错误，至少此时此刻所有等着再一次接收到教授指示的工作人员都停滞了手中的工作，因为他们也不明白这一次的灾难发生并不如《灾难纬书》的机算和预计，出现了难以预测的可能性。教授见大家都没有任何的反馈，他有些生气，便严厉地指责道：“你们难道都不会继续切断联系吗？停滞所有观测站的修正工作，想办法让灾害自然消退，同时通知所有国家的气象局，做好灾难预警准备！”教授大发雷霆的样子不是一天两天了，此前这样的时候，也往往是训斥别人的工作怠慢或是思维不灵活，不过今天他大发雷霆的样子，对多少人来说他或许是在自责或是为自己的尴尬找到化解的方法罢了。
他立马打开了《灾难纬书》系统，上面的流程图依旧显示着因为此前的台风灾害所导致的连锁反应的预估，但是按照系统的指示，他已经断掉了所有可能的联系，但是次生灾害仍然在不断的出现，连锁反应就如同是一个正在进化的恶魔一样，在意极快地速度不断的以制造其他灾难的方式迫使自己生存下去，已经超过36%的观测站都已经遭受到了严重的自然灾害影响，人员伤亡情况无法预估不说，这些灾难如果一旦进入到观测站所管辖的区域内，或许就会造成更严重的人员伤亡，那个时候自己不仅要承担犯罪的风险，自己这套通过50多年研究出来的《灾难纬书》系统或许也将被彻底的否定，自己将成为真正意义上的“罪人”。
他在那一天，多么自豪地向人宣布，他的研究机构已经破解了灾难发生的规律，能够通过阻断灾难发生要因的方式来阻断一切灾难的可能，而这种被现代人供奉为新“圣经”的系统，确实在过去的20多年完全的扼杀了所有可能的自然灾难，在最大程度上保护了地球，但是十五分钟前的那场灾难却毫无征兆的成为了将会毁灭这一切可能性和荣耀的契机。他想到这里，更加愤怒，重重地捶在了桌面上，吓得在控制台的其他工作人员又一次停止了手中的工作——说实话，从刚才那个命令到此时，他们根本不知道做任何事情，因为《灾难纬书》系统根本没有给他们任何的提示，系统认为此时此刻的次生灾害还不需要进行灾害修正，这让他们感到疑惑——甚至是恐惧。因为他们信奉的神在今天并没有如他们所愿地帮助他们阻止此时此刻正在总观测屏上面汇报的各地陆陆续续出现的灾难预警。
教授不可能责怪系统，因为这就意味着他要将自己否定，所以他只能不停的念叨，在系统里面不断地翻看灾难一步一步进化的过程，“不可能的，一定有一个至关重要的联系存在……”“不会的，我研发的东西不可能出错……”“怎么可能，我一定要掐断这个联系……”
他在以连锁的串联灾难图之中寻找着，或许他永远都不会参悟，灾难事实上还有另一种发展的可能——并联，这是人类无论如何都阻止不了的——当然他也不需要弄清楚这个概念，因为再过半个小时，全球自然灾害将会因为并联反应而趋于最终的崩溃。
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并联平台 第6篇
一、双轨并联机构实验平台的结构与功能
双轨并联机构实验平台的结构简图如图1所示。主要包括上位机监控软件、控制器、驱动器、位置检测和双轨并联执行机构。
1.上位机监控软件平台提供了路径生成窗口、工作台监视窗口和运动性能观察窗口。主要完成轨迹数据规划与控制数据产生以及相关命令发送与状态监控;是用户控制与监视工作台运动的人机界面。
2.控制器以D S P为主控芯片,提供了与上位机连接的CAN通信接口、编程调试的JTAG接口、驱动器脉冲信号控制接口、光电编码器位置检测信号接口。其主要任务是接收上位机产生的轨迹控制数据和控制指令,通过驱动器控制电机运动,并实时上传运动机构的位置和状态信息。
3.驱动器提供了驱动脉冲控制信号接收接口、两相混合步进电机接口。其主要任务是接收控制器的脉冲、方向和使能信号,驱动两相混合步进电机运动。
4.位置检测环节采用的是E6B3-C W Z6C 5V,1000P/R增量式光电编码器,用来反馈实验工作台电机角位移。
5.双轨并联执行机构完成实验平台的运动。主要包括双轴步进电机、平行导轨、滑块、导杆、执行末端、同步带、张紧机构、机架等。
双轨并联机构实验平台(如图2所示)的基本功能:用户在上位机的路径生成窗口中选择路径生成方式并绘制路径,然后通过软件计算路径,生成路径数据,这些数据既可以仿真也可以下载。当用户选择下载数据时,生成的路径数据将通过CAN总线下载到DSP控制器中;控制器按照控制数据产生P W M脉冲信号、方向信号和使能信号;双轴驱动器接收该信号,通过驱动芯片控制双轨两相步进电机协调动作;步进电机通过同步带带动导轨上的滑块运动;滑块带动与之铰接的导杆运动;通过双轨滑块运动的协调配合就可以控制执行末端按照规划的轨迹运动;在工作台步进电机运动的同时光电编码器向D S P控制器反馈步进电机的角位移,D S P控制器执行反馈调节,并计算工作台的位置信息,再通过C A N总线上传至控制软件,在监视窗口中生成当前工作台实时运行动画,在运动性能观察窗口中生成工作台重要部位的运行速度与加速度曲线。
二、控制器与驱动器的设计与实现
控制器和驱动器是双轨并联机构实验平台的设计核心,其性能直接影响整个实验平台的成败。控制器采用TI公司的TMS320F2812芯片,驱动器使用的核心驱动芯片是三洋公司提供的THB7128。
1. 控制器的设计
THB7128TMS320F2812 DSP是TI公司提供的高性能、低功耗32位定点DSP芯片,该芯片采用Harvard结构,拥有150M I P S/M H z处理速度,片上集成了2个独立的事件管理器EVA/EVB以及一个增强的eCAN模块;其事件管理器有产生P W M脉冲电路以及Q E P正交编码电路,且这些都是可编程的;其e C A N模块完全兼容CAN2.0标准,具有最高1Mbps/40m的通信能力,其可靠性与稳定性能够很好地适应工业控制场合的恶劣环境的要求。控制器采用5V供电,通过TPS70151电源管理芯片产生D S P工作所需的3.3V和1.8V电压;控制器与上位机的通信利用了eCAN模块,其通信收发芯片采用的VP232 3.3VCAN收发器。驱动器接口信号电平转换芯片采用的是74LS245总线通道芯片。
2. 驱动器的设计
实验平台的步进电机选用的是四通公司生产的23HS2003型号的两相混合步进电机,该步进电机最大速度450r/min,步距角1.8º,工作电压24V~40V,电流0.5~3A。驱动器的设计应该能够满足步进电机的要求,其核心驱动芯片选用的是三洋公司的T H B7128大功率、高细分两相混合步进电机驱动芯片。该芯片采用双全桥M O S F E T驱动,导通电阻0.53Ω,最高耐压40V(D C),峰值电流3.3A;具有多种细分可选(1,1/2,1/4,1/8,1/16,1/32,1/64,1/128)、自动半流锁定功能、内置混合式衰减模式、内置输入下拉电阻、内置温度保护及过流保护等功能。
三、HMI的设计与实现
监控软件采用C#编写,内部嵌套M a t l a b算法。监控界面主要由基本工具栏、绘制规划路径或图形窗口、运动观察窗口、运动跟踪窗口、界面功能设置、运动观察设置、通信设置、数据流状态监控构成,其结构如图3所示。
在绘制规划路径或图形窗口提供了用户多种绘图方式,可点击鼠标右键选择,主要包括:用鼠标绘制任意曲线、调用数据文件、通过绘制特征点绘制规则曲线。图3演示的是调用数据文件绘图结果。
运动观察窗口,可以观察运行中机构3个特征点的速度和加速度。运动跟踪窗口是只读窗口,实时跟踪机构,并绘制机构末端点的轨迹。
功能设置,用户可以根据需要使用软件相关功能,如选择“实时”还是“仿真”,是否对比绘制规划的路径和机构末端实际数据,是否允许鼠标操作等。运动观察设置,用于设置运动观察方式,用户可以选择观察机构某个特定的点,默认操作时观察全部的3个特征点,还可以对观察的曲线坐标系进行两自由度缩放等。
通讯设置,用来设置C A N通信参数,如波特率,报文长度,被控节点ID,报文滤波,通信开关等。其中还有一个状态标用于显示监测到的通信状态,当通信正常时显示绿色背景闪烁;通信异常则状态标背景为红色且不闪烁,状态标中注明通信异常原因,如果是不知道的异常则标注“错误”。
数据流监控状态标,用来显示上传、下载或者命令。上传时显示上传状态以及上传的报文数目,下载时显示下载状态以及下载报文数目,传输命令控制时,如果得到响应则状态栏标注相关文字,告知用户命令已经得到响应。
系统启停控制按键,不管是在仿真还是在实时监控状态下用户都可以随机启动暂停整个系统。
相关复用按钮已经在软件最底下的说明Label中注明。软件相关联的按键还采用屏蔽处理,如当用户已经正常开启CAN总线,则“开启CAN”按钮将变为不可操作状态,同样其他的也是如此,这样做可以避免用户误操作。
四、双轨并联机构实验平台的调试
按照图1所示连接好并联机构实验平台的各个部分,接通电源,打开上位计算机并运行监控软件,设置好通讯参数,选择好运动轨迹,点击停止按钮,执行机构将按指定轨迹运动,还可以在轨迹窗口实时观察轨迹的运动状况。
调试运行中机构运行平稳,能够响应上位机监控平台的控制,驱动器工作正常,步进电机没有噪声,实验平台一次下载数据能够完成1300点之内的任意复杂程度的一笔图形。通过多次测量,在机构本身就具有误差的情况下位置重复误差与定位误差均小于1m m,且没有累计误差。实验平台机构末端运行轨迹与上位机监控软件规划的轨迹基本一致。图4所示是机构绘制的轨迹与上位机监控软件规划的轨迹对比图。
五、结束语
本文将一种先进的控制系统结构理念:基于PC与CAN总线的分布式控制系统应用于平面2DOF双轨并联机构实验平台的设计中。经过调试,实现了监控计算机与D S P主控制器之间的正常通信,通过驱动器可以稳定控制所选用的步进电机。操作者可以通过监控界面下载控制指令,并可以实时监控运动轨迹。为开展数控技术、现场总线技术等课程的实践教学提供了一个开放式的实验平台。
摘要：本文在介绍了平面2DOF双轨并联机构实验平台结构和功能的基础上,着重阐述了应用TMS320F2812-DSP芯片设计主控制器和用THB7128设计步进电机驱动器的方法,并详细介绍了上位机监控软件的功能和界面布局。监控计算机通过CAN-USB适配器和主控制器进行通信,构成主—从式控制网络,可以实现控制运动指令的解析和下载,还可以实时监控机构的运动轨迹。
关键词：并联机构,DSP,CAN总线,步进电机
参考文献
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并联平台 第7篇
采用Stewart平台结构的并联平台具有刚度大,负荷自重比高,载荷分布均匀,运动平稳的特点,在高精度、大载荷且对工作空间要求相对较小的场合得到了很广泛的应用[1]。
几何精度是并联平台的重要性能指标,也是未能得到妥善解决的难题[2]。并联平台的几何参数误差主要是由于平台的制造和安装过程中,实际几何参数与理论值之间的不一致造成的。几何参数误差使得根据理论之建立起来的并联平台运动学模型不准确,进而造成平台运动精度和定位误差,影响并联平台的精度。受到并联平台自身结构特性和测量设备等条件的约束,直接对并联平台的几何参数进行测量的难度比较大[3]。通过标定并联平台的几何参数,能获得更接近实际值的并联平台的几何尺寸数值。
并联平台的标定一般有自标定法和外部标定法[4]。自标定法的核心思想是利用安装在主动或从动铰链上的内部传感器检测系统内部运动变量,并据此构造相应的标定模型。外部标定法是通过一定的外部测量设备获取并联平台的位姿信息,从而来标定并联平台的几何参数。文献[5]介绍了一种通过在末端执行器安装特殊的方位限制来标定并联机床的方法。为了克服获得完整六自由度姿态信息的困难,文献[6]通过测量部分姿态信息来解决标定问题。文献[7]提出了一种通过激光跟踪仪对并联机构进行运动学标定的方法。文献[8]采用了一种低成本的机器视觉的运动学标定方法。以上方法通常需要能够测量动平台姿态信息的特殊测量设备,对标定的测量设备要求较高,并且解算过程比较复杂。
本文针对并联平台结构几何尺寸测量困难的问题,在并联平台运动学模型基础上提出了一种利用普通传感器并且能够满足要求的外部标定方法,实现六自由度并联平台的几何参数标定。
1 并联六自由度平台及运动学分析
1.1 并联六自由度平台模型
本文的研究对象为6-SPS型六自由度的并联平台,采用Stewart平台结构,主要包括上下平台,六根滚珠丝杆副电动推杆以及分别用来连接上下平台和电动推杆的万向节,如图1所示。下平台固定在基础上,借助六只杆件的伸缩运动,完成上平台在空间六个自由度的运动,从而可以实现各种空间运动姿态。
图1中,六自由度的并联平台上下平台为相似的规则的几何图形。3组上平台万向节中心均匀分布在φ270mm圆周上,两两之间所夹圆心角为120°;3组下平台万向节中心均匀分布在φ445mm圆周上,两两之间所夹圆心角为120°。电动推杆由步进电机与滚珠丝杠组成,其中滚珠丝杠螺旋副为单头螺旋,螺距为4mm,步进电机的步距角为1.8°。
1.2 并联平台的运动学逆解
已知并联平台的位置和姿态,求解六个驱动杆件长度的,即为并联平台的运动学逆解。建立如图2所示的并联平台坐标系,并设上平台的任意一组两边长分别为e1、e2,下平台的任意一组两边长分别为a1、a2,其中A、B、C、D、E、F为上平台万向节的中心,A1、B1、C1、D1、E1、F1为下平台万向节的中心。
为不失一般性,建立静坐标系O-XYZ,建立动坐标系O1-X1Y1Z1。其中,静坐标系原点O为下平台的中心,OX轴与OY轴均位于下平台内,并且OX轴平行于BC边,OY轴垂直于BC边,Z轴由右手螺旋法则确定。动坐标系原点O1为上平台的中心,O1X1轴平行于B1C1边,O1Y1轴垂直于B1C1边,Z1轴由右手螺旋法则确定。则静坐标系中角点A的坐标为,在动坐标系中角点A1的坐标为
从动坐标系O1-X1Y1Z1到静坐标系O-XYZ的旋转矩阵R为:
式(1)中,c=cos,s=sin;α,β,γ为旋转欧拉角[9],坐标轴旋转顺序为Z-Y-X。取上平台上任意一点为A1,则A1点的坐标在动、静坐标之间的坐标变换[10]可表达为:
式(2)中为M在静坐标系中的坐标;为A1在动坐标系中的坐标;为动坐标系O1-X1Y1Z1的中心点O1在静坐标系O-XYZ中的坐标。
点A1在动坐标系中坐标A1’已知,式(2)中O1的坐标和旋转矩阵R未知,若测得O1在静坐标系O-XYZ中的坐标和旋转欧拉角,则上平台的A1点在静坐标系中的坐标可由式(2)求得。驱动杆l1的长度:
同理可得驱动杆的长度l2,l3,l4,l5,l6。
2 并联平台的几何参数标定
2.1 标定理论及方法
针对难以直接测量平台任意点的坐标值的问题,本文提出了一种通过测量动坐标系相对于静坐标系的旋转角度标定并联平台几何参数的方法。本方法不需要复杂测量装置,只需配置测量旋转欧拉角的普通传感器。采集多组欧拉角数据,通过两次坐标变换,根据并联平台运动学逆解算法即式(1)~式(3)建立多元方程组,求解所需未知并联平台上下平台的几何参数,即e1、e2、a1、a2的值。
2.2 并联平台几何参数标定实验设计
2.2.1 标定实验的控制系统
并联实验控制系统采用基于PC机+运动控制卡的控制模式,图3为控制系统的框图。硬件包括工业PC、运动控制卡、AC/DC开关电源、步进电机驱动器、位姿传感器、步进电机、控制卡接口板等。鉴于并联实验平台具有6组步进电机,且需要对电机角位移、角速度、角加速度进行控制的工作特性,本文运动控制卡选用DMC2610六轴运动控制卡。
2.2.2 标定实验的传感器
标定实验需要测量并联平台动坐标系相对静坐标系的旋转欧拉角,要保证一定的精度,且旋转矩阵的欧拉角坐标轴旋转顺序为Z-Y-X,故本文选用解算欧拉角时坐标轴旋转顺序与旋转矩阵中坐标轴旋转顺序一致的传感器。传感器采用高精度的陀螺加速度计MPU6050,通过处理器读取MPU6050的测量数据然后通过串口输出。
传感器内部集成了欧拉角解算器,进行欧拉角解算时所使用的参考静坐标系为东北天坐标系。东北天坐标系也称作站心直角坐标系,用于了解以观察者为中心的其他物体运动规律,定义为以站心(本文中为传感器中心)为坐标系原点O,Z轴向上为正(天向),y轴向北为正(北向),x轴向东为正(东向)。
传感器位置随着平台运动而变化,其动坐标系如图4所示。配合动态卡尔曼滤波算法,能够在动态环境下准确输出传感器的当前姿态,姿态测量精度0.01度,可以满足标定实验要求。
2.2.3 辅助坐标系
由于式(2)、式(3)中动坐标系O1-X1Y1Z1的中心点O1在静坐标系O-XYZ中的坐标和旋转矩阵R均为未知,为了求得二者建立了如图5所示的辅助坐标系O2-X2Y2Z2。
图5中,O2为传感器位置,并且O2X2轴平行于O1X1轴,O2Y2轴平行于O1Y1轴,O2Z2轴平行于O1Z1轴,并设O2与并联上平台中心O1点空间水平距离值为m,O2到并联上平台的垂直距离即为d。
传感器所测的角度为传感器坐标系相对于东北天坐标系的旋转角,而式(1)旋转矩阵中旋转角度要求为动坐标系相对于静坐系的旋转角,故需加以转换,如:
式(4)~式(6)中α,β,γ为动坐标系相对于静坐系的旋转欧拉角,α0,β0,γ0为进行角度转换引入的参数,α1,β1,γ1为实验所测的传感器坐标系相对于东北天坐标系的旋转欧拉角。则标定实验依据的旋转矩阵为:
由几何位置关系可得在坐标系O2-X2Y2Z2中O1的坐标,设O2点在静坐标系O-XYZ中的坐标值为(X,Y,Z),O1在静坐标系中的坐标为:
旋转矩阵和上平台中心O1在静坐标系O-XYZ中的坐标均已得知,联立并联平台运动学逆解式(1)~式(3),把式(7)、式(8)代入逆解公式,即可求出上平台各点在静坐标系中的坐标,根据杆长公式可以建立多元方程组。
2.2.4 标定实验步骤
步骤1:实验系统初始化,并将传感器布置于并联实验平台上平台任意一边,如图6所示。
步骤2:利用运动控制软件控制滚珠丝杠副依次伸长一定的长度,并记录每次伸长前后上位机显示的XYZ轴旋转的欧拉角度值。
步骤3:按步骤2,测试上平台处于不同初始姿态下的参数。
3 标定实验的结果处理
设六根杆件初始长度为l1,l2,l3,l4,l5,l6,实验过程用方程的形式表示如下:
根据并联平台逆解算法式(2)、式(3)和式(7)~式(13)可建立多元方程组。滚珠丝杠副依次伸长10mm,将传感器获得的实验数据代入多元方程组,求解多元方程,获得并联实验平台几何结构参数,实验数据如表1所示。
表1中,理论值为并联平台设计时的理论值,标定值为算法求解值。首先依照并联平台设计理论值控制并联平台上平台任意一点运行到10个预设的点位,并记录这些点位的理论值和测量值,计算其误差。然后将标定值替换原来的理论值,运行到相同点位,计算点位理论值与测量值的误差。标定前后各个方向轴上的直线移动和转动误差对比如图7所示。
图7中,经过标定,并联平台各个方向轴上的6个分量误差均有所下降。沿x轴方向的最大位移误差由3.5mm下降为1.0mm,绕x轴方向最大转角误差由0.44°下降为0.09°;沿y轴方向的最大位移误差由3.4mm下降为0.9mm,绕y轴方向的最大转角误差由0.72°下降为0.1°;沿z轴方向的最大位移误差由5.5mm下降为1.0mm,绕z轴方向的最大转角误差0.64°由下降为0.08°,对其他组实验数据处理结果与此类似。
4 结束语
本文对六自由度并联平台进行了数学建模分析,进行了运动学分析和逆解求解,并设计了该平台的运动控制系统。在此基础上,提出了一种通过测量动坐标系相对于静坐标系的旋转角度来标定六自由度并联平台几何参数的方法,为并联平台标定工作提供了一种新的方法与技术,解决了平台结构尺寸测量困难的问题,提高了并联平台的几何精度。
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并联平台 第8篇
并联机器人也常被称为并联运动机床 (Parallel Kinematic Machines) , 由于其具有比刚度大等特点, 因此近三十年来, 面向不同应用场合的各种并联机器人的创新设计与理论研究一直是机器人学领域研究的热点, 并在工业领域里得到了广泛的应用[1~6]。然而并联机器人是一类拓扑结构多样性强、铰链类型众多及部件几何形状复杂的机电系统, 其设计过程涉及的数学模型 (运动学、刚体动力学、弹性动力学、柔体与控制耦合等) 、设计变量 (尺度、结构、材料、驱动器与控制参数等) 以及工艺要求和性能指标等因素众多, 实现完整的真实机器设计是一项较复杂的系统工程。
虽然近年来国内外的高校和科研院所围绕并联机构的基础理论研究均取得了较显著的成果, 并出现了一些面向并联机器人的数字化设计软件平台, 但是仍存在众多问题, 例如:1) 设计理论与企业设计流程结合不紧密;2) 机构学理论设计与真实机器设计之间容易脱节;3) 大部分设计软件缺乏通用CAD平台支持, 而且缺少设计及不同服役环境需求的插件或模块。
本文以天津大学正在开发的并联机器人数字化设计平台为例, 第1节探讨机器人数字化设计方法与流程, 第2结探讨数字化设计软件平台构架, 3节探讨机器人虚拟数控系统, 同时围绕上述关键技术问题和一些机器人企业对数字化设计的实际需求提出若干解决方案, 最后进行总结与展望, 以期为我国企业提升工业机器人设计能力提供重要借鉴。
1 设计方法与流程的研究现状与探讨
虽然关于并联机器人设计的专著和案例分析日渐丰富[6,7], 但是大部分面向并联机构设计的理论方法和流程存在理论与流程之间脱节或结合不紧密的问题。一方面是工程人员通常跳过尺度综合与结构参数设计阶段, 根据个人经验直接进行结构设计, 在没有合理先验知识时难以获得优化解, 未能体现机构学理论在前期设计阶段的价值;另一方面是一些机器人研究学者在机构分析与综合理论方面取得了研究成果但缺少软件平台的支持, 难以融入实际设计流程。具体来说, 近二十年以来, 国内外研究者对并联机器人的速度、加速度、刚度和精度等性能的建模及分析提出了众多理论和方法。例如, 基于变分原理和增广螺旋理论的一体化建模理论, 完善了许动/受限驱动/约束线性子空间基底和广义雅可比矩阵的计算流程与算法, 可有效地分离影响机器人末端的可补偿/不可补偿位姿误差的来源, 并自动获得无量纲雅可比矩阵以构造合理的性能评价指标, 可系统化地用于并联机器人的构型综合、尺度综合和参数设计[7,8]。然而, 这些成果的主要表现形式仍然是学术论文和私有软件, 广大机器人科研人员难以获取和快速应用。有鉴于此, 我们根据机器人的典型特征和应用进行分类, 提出高速轻载和中速重载两大类并联机器人的数字化设计流程, 并考虑以设计流程导航模块的形式固化在以CAD为中心的集成设计平台中。例如, 高速轻载机器人设计导航主要涉及刚体动力学建模、动力尺度综合、动态设计、轨迹规划、驱动器/减速器参数选型、控制-多柔体系统仿真、精度分析与综合等模块;中速重载机器人的设计导航主要涉及静刚度建模、静刚度优化设计、刚体动力学建模、动特性校验、驱动器/减速器参数选型、控制-多柔体系统仿真、精度分析与综合等模块。更多细节可参见文献[8]和[9]等, 限于篇幅, 在此不进行展开。
2 平台构架的研究现状与方案研究
目前, 基于机器人基础理论的研究成果主要集中在概念设计阶段, 而采用CAx软件进行机器人设计则主要集中在详细设计阶段, 由于从事机器人基础理论与详细设计的研究者之间缺乏共同支撑工具, 导致概念设计与详细设计脱节。此外, 在获得机器人基本设计之后, 如果缺乏后续的高真实度仿真分析流程和知识库管理工具的支撑, 仍难以快速验证真实机构的性能。由于缺乏高度集成的机器人设计平台, 机器人典型设计流程中通常需要采用多种软件, 致使广大科研人员难以掌握机器人设计技术。
国内外研究者针对上述问题开展了若干探索。意大利国科院工业技术与自动化研究所的Bianchi等[10]在欧盟的资助下从1996年开始开发并联设备虚拟设计平台VPE-PKMAD, 并应用于欧盟发展规划框架Manufuture项目中的多种并联设备研制, 此后又在MECOMAT项目中用于机床及重载机器人数字化设计。该平台较好的融合了机器人设计基础理论和CAx软件, 利用Matlab/Maple自编代码实现工作空间和机构学指标计算, 同时基于ADAMS软件的状态矩阵和静力平衡计算功能, 实现刚度预估、工作空间评估、误差分析、灵敏度分析和弹性力学分析, 进一步借助有限元软件进行验证和模态分析。但该平台的误差分类与分析功能尚不完整, 此外存在刚度预估准确性不高和功能扩展不便等问题。德国不伦瑞克理工大学的Stechert等[11]、卡尔斯鲁厄理工学院的Munzinger等[12]分别针对模块化并联机器人提出了通用模型描述方法和设计框架, 利用UG、Matlab、Simpack等软件分阶段实现不同真实度模型的分析, 该设计平台特别适合已具有通用模块的并联设备快速设计, 但开放性和通用性略有不足。德国杜伊斯堡-埃森大学的Pott和Kecskemethy等[13]基于Lie群理论和运动静力学传递单元理论建立了位置、一阶运动学、误差分析等分析任务的与坐标系选择无关化流程, 并开发了可面向对象编程的MOBILE多体系统分析包, 但对工程人员的要求过高, 而且由于分析包为源代码形式, 只适合对少数企业开放。此外, 德国开姆尼斯大学的Neugebauer等[14]基于Octave和ANSYS等软件开发了一个切削加工并联机器人的设计平台, 但考虑的分析流程较为简化。加拿大安大略理工大学的Zhang等[15]采用Java语言开发了基于机构运动学和静力学理论的机器人设计平台, 但缺少标准化开放接口, 不利于扩展。最近, 土耳其多库兹爱吕尔大学的Akdag等[16]提出基于Solidworks、CosmosMotion和CosmosWorks应用编程接口二次开发的机器人设计及仿真分析平台, 并提供控制代码的快速生成与测试。该平台较好地满足了企业对机器人初步设计的一般需求, 但与机器人真实工作性能分析还有一定距离。清华大学等研究单位在国家863项目等资助下从2002年开始进行了并联类装备虚拟设计系统的开发, 主要研究涉及概念设计、运动学设计、整机组合设计、动力学设计、作业仿真和切削性能分析等, 并结合产品数据管理 (PDM) 进行管理, 为并联设备的研制流程提供了重要参考[17]。天津大学的韩海生等[18]利用商业化CAx软件及其接口实现并联机构的较完整分析流程, 但未形成独立平台。
另一方面, 一些面向一般机电产品建模仿真的通用软件在近年来获得了较大发展, 这为机器人设计提供了便利。例如, 基于现代多体动力学理论的Recurdyn软件和Samcef软件等提供了较丰富的机电建模分析和有限元分析功能;基于Modelica建模语言的仿真软件 (如Dymola, SimulationX等) 则提供了丰富的多领域统一能力, 在可重用性和持续性研发方面提供重要支持;更进一步, CATIA和Creo等主流CAx软件也开始集成了Modelica建模分析能力。
鉴于机器人设计平台在高真实度设计和模块化设计方面有着长远需求, 建立一套支持机构学、CAD、多体运动学、有限元分析、多领域耦合等领域专家共同参与的设计框架有着重要的价值。我们认为理想的数字化设计平台应提供从概念设计到详细设计的完整流程。考虑到企业对设计周期的要求和设计人员对设计技巧的认知等方面的因素, 并联机器人设计适宜采用“尺度设计-尺寸设计”分层递阶流程、多目标优化设计方法和功能齐全的数字化设计平台来完成。这首先要求数字化设计平台对相关CAx软件具备很强的系统集成能力, 以便使得设计平台具有很好的通用性、可扩展性和开放性。同时为便于设计人员掌握并联机器人设计的基础理论, 也为了使用过程更加直观和方便, 数字化设计平台应综合采用设计导航和设计案例库的形式, 并根据企业的需求持续补充案例库和相应的分析特征库。
在综合已有数字化设计平台的特点的基础上, 天津大学正在研究的数字化设计平台在软件集成、误差分析和性能评估等方面均有创新和突破。此外考虑到企业对机器人指标的差异, 同时开发两种设计平台:一种是以CAD软件为核心开发的基于现代多体动力学软件的平台, 主要针对包含丝杆导轨等建模因素且要求高真实度建模仿真的机器人应用;另一种是以CAD软件为核心开发的基于多领域耦合建模语言及求解器的平台, 主要面向机械系统非线性因素不突出且对真实度要求相对不高的机器人应用。两种设计平台在CAD软件部分的代码可以共用。如图1所示, 第二种设计平台中包含尺度综合阶段和尺寸综合两个阶段。在尺度综合阶段, 用户根据拓扑结构数据库进行选型, 同时利用Python运动学分析库进行概念设计, 可选自定义运动正逆解等方法;然后基于获得的尺度参数、条件数指标、力传递指标等数据调用零件结构数据库和运动副模型/参数库进行初步结构设计 (包括零部件选型、自动化装配、参数驱动/协调及分析特征等) , 结构设计在国产CAD软件Sinovation中完成;基于初步模型以及任务轨迹、加速度等用户需求, 由虚拟数控系统Virtual CNC驱动进行运动学/动力学仿真和设计, 完成位置/工作空间仿真、运动仿真/干涉检查、速度/加速度分析和轨迹规划等;再由Modelica软件包进行详细动力学仿真和设计, 完成驱动器参数选型和性能仿真;最后, 根据基频、轨迹精度等用户需求, 由动力学仿真计算得到较真实的电机参数、支座反力等数据, 通过Modelica柔性体建模仿真及与CAE集成, 完成整机性能预估 (弹性静力分析和模态分析等) 和真实工作轨迹仿真 (弹性动力学和控制多体仿真) 。
3 虚拟数控系统研究现状与方案研究
3.1 虚拟数控系统现状
尽管已出版不少关于机器人轨迹规划与运动控制的著作[19~23], 也有大量论文和专利介绍面向新问题或复杂问题的数学原理和解决方法[24~27], 但是很少有论著对机器人控制器进行透彻的介绍, 而可供人们剖析的控制系统尤其缺乏。因此在数字化设计平台中将提供一个较开放的机器人控制器仿真接口, 便于国内中小机器人企业了解真实应用中机器人控制系统方案地选择。
事实上, 欧洲的学者很早就意识到“虚拟制造”的重要性[28]。虚拟制造涵盖了单台机器真实性能仿真、工艺仿真以及工厂生产线数字化仿真, 同时包括相应的建模技术以及集成设计与优化技术。在当前阶段, 数字化设计平台重点研究单台机器的运动控制仿真。虚拟数控系统 (Visual CNC) 可用来在设计阶段对机器人动力学特性进行预测和优化。虚拟数控系统还能够在不占用实际机器的生产时间的情况下调整伺服控制和插补参数。一旦理想的响应和加工精度在虚拟模型中实现, 得到的参数可以直接应用于实际的机器。在工序规划阶段, 虚拟数控系统能够计算不同部分程序的轮廓误差, 对进给率和轨迹进行必要的调整, 以避免因伺服误差造成超差。现阶段的典型虚拟数控系统可分为三大类:
1) 完全独立的虚拟数控系统。主要是各种面向特定企业产品的机器人或机床数控系统仿真软件, 如ABB RobotStudio、德国西门子公司开发的虚拟数控内核VNCK、以及Altintas等开发的CutPro数控加工仿真系统等[29,30]。
2) 基于数字化工厂仿真软件及标准接口的虚拟数控系统, 例如KUKA、ABB、FANUC等企业都先后开发了符合RRS (Realistic Robot Simulation) 接口标准和VRC (Virtual Roobot Controller) 接口标准的虚拟控制器, 可以集成在Delmia、eMPower等数字化工厂仿真软件中[27,28]。其中RRS侧重运动控制功能, 而VRC接口增强了软PLC功能和用户界面功能。
3) 采用开源平台或开放式接口的虚拟数控系统。例如支持用户自定义控制器的软件有VisualComponents、SoftMotion等;此外开源机器人控制包有RCCL、ZERO++、OROCOS、PyMoCo等[31]。从理论上来说, 这些控制包都可以实现虚拟数控系统, 但是由于涉及的实时系统类型多种多样, 代码构造差异大, 因此需要进行整合。
对于下一代机器人数字化设计平台, 由于重点功能在于机电耦合动力学仿真分析, 若采取前两类虚拟数控系统存在诸多不便, 因此本文主要介绍如何整合与集成第三类数控系统。
3.2 虚拟数控系统方案研究
实现虚拟数控系统的关键在于虚拟时间管理和多任务之间的同步。我们选取如下方案:在数字化设计平台中建立虚拟时间管理器, 而虚拟数控系统则有两种方式:在当前操作系统中采用多线程方式实现多任务;在虚拟机软件中建立数控系统, 通过时间令牌实现同步, 其中计时器可以通过时间令牌计数器进行等效。该方案的优点在于:1) 软件框架和控制代码可以利用已有成熟操作系统和软件, 例如ROS机器人操作系统、TwinCAT系统等及相应的机器人软件包。2) 主要代码可以同时在虚拟控制器和真实控制系统中得到重复使用, 减少了学习和维护工作量, 有利于机器人项目的长期发展。因此本研究拟定两种方案:1) 基于Python语言并参考PyMoCo包开发, 该虚拟控制系统可以运行在Windows和ROS上;2) 基于C++语言及IEC61131-3逻辑及控制编程语言标准开发[32], 运行在LinuxCNC或TwinCAT系统上, 通过以太网通信 (例如OPC和UDP) 等方式实现虚拟数控系统与数字化设计平台的协同仿真。本文主要介绍第一种方案。
现有虚拟数控系统的功能只限于运动控制, 采用类似RRS的基本原理, 即在CAD软件中, 启动虚拟数控系统提供的一个虚拟时钟线程, 该线程根据虚拟时间和线程优先级发布时间令牌通知其他线程, 其他线程则收到对应令牌后执行。其中, 线程1实现G代码解释, 线程2实现工作空间插补, 线程3实现运动学逆解、加减速计算, 线程4实现精插补。
为便于理解, 以经典的“插补后加减速控制” (ADCAI) 为例介绍机器人虚拟控制器的工作流程, 如图2所示。具体的实现过程为:用户首先定义基准长度单元 (BLU) 、精插补周期、加减速形式 (如梯形、S型加减速) 等参数。然后, 用户在CAD软件中绘制运动轨迹 (或定义起始位姿) 或者通过虚拟人机操作界面输入G代码。当用户执行虚拟数控程序时, 运动程序由解译器解析成数控系统内部指令, 并放入运动指令序列缓冲区, 再由粗插补模块按给定轨迹类型 (直线、圆弧、螺旋线等) 、进给速度和粗插补周期计算沿着工作空间轨迹的插补点, 将插补点坐标放入粗插补环形缓冲区, 再由运动学逆解模块根据插补点生成各关节轴的运动脉冲直方图。对粗插补得到的脉冲直方图与所选加减速形式相应的卷积函数进行卷积得到新的运动脉冲直方图。再对直方图进行平滑化精插补。可以对速度进行积分, 得到每个精插补周期的关节转角, 放入共享内存环形缓冲区。在每个运动控制周期读取共享内存中的数据进行控制, 并可以进行运动学正解误差评估。若出现进给速度波动较大, 则可能是由于插补线段过短或粗插补周期过长, 可以考虑采用NURBS插补或者更高级的“插补前加减速控制” (ADCBI) 进行改善, 在此不再展开。
4 结论
并联平台 第9篇
气动人工肌肉[1](pneumatic artificial muscle,
PAM)是一种新型的气动执行器。当对气动人工肌肉充气时,其收缩产生的拉力与外力达到平衡,实现被连接物体的准确定位。由于结构原因,气动人工肌肉只能产生拉力。与其他气动执行器相比,气动人工肌肉具有柔顺、结构简单、经济和拉力重量比大等众多优点,其应用也日益广泛[2]。笔者着眼类人机器人腰部应用,设计了一种气动人工肌肉三自由度并联平台[3]。3根气动人工肌肉向下的拉力与中心立柱滑杆弹簧向上的推力共同作用于上平台圆盘。当达到平衡时,可实现上平台圆盘某一确定的姿态,从而达到协调上下肢的目的。
常温气体的易压缩性、阀口处气体流动的强非线性以及气体流动过程中常见的气压波动等导致气动系统高精度控制有很大的难度。气动人工肌肉的静动态特性也具有极强的非线性和迟滞力等强不确定性因素,而且并联平台的3个驱动器之间也存在强烈的耦合。上述特性使得气动人工肌肉并联平台的姿态控制难度更高。
众所周知,智能系统在强非线性和强不确定性系统的控制策略设计中被广泛采用。采用人工神经网络、模糊系统在理论上可以对任意复杂的系统进行建模,且可以避免繁琐的建模分析和控制器设计。小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)是一种基于神经生理学且简单快速的神经网络[4],与BP网络之类的全局逼近方法相比,它具有局部逼近能力、连续(模拟)输入输出能力和一定的泛化能力,而且结构简单,学习速度快,特别适合于实时控制。模糊逻辑与CMAC两者结合即构成模糊CMAC神经网络[5],可进一步提高CMAC的逼近能力和自适应能力。
本文采用自适应模糊CMAC(adaptive fuzzy CMAC,AFCMAC)控制器对气动人工肌肉并联平台进行姿态控制,通过合理规划AFCMAC输入空间的变量选择,实现了AFCMAC对气动人工肌肉迟滞力和气压波动等不确定因素以及耦合特性的感知。用离散抗饱和PID控制器并行监督AFCMAC的运行。最后,采用定点转动参考输入信号,进行气动人工肌肉并联平台的姿态控制实验。
1 AFCMAC
1.1 模糊CMAC
图1所示为一种气动人工肌肉三自由度并联平台。本文将CMAC神经网络应用于该并联平台的姿态控制。下面以二维CMAC(图2)为例说明一种模糊CMAC的结构原理。定义输入矢量(a1,a2),分量a1、a2在其取值范围上做7个等分划分,每个划分又有3层结构,每层又分成3个块(block),每个块最多包含3个划分。设m是n维CMAC的层数,Nb为每层所包含块的数目,则每维的等分划分数目为m (Nb-1)+1;每块最多包含m个划分。为了提高常规CMAC的逼近能力和自适应能力,本文设计出一种模糊CMAC,即在每层的各个块中定义联想度函数。本文中的联想度函数为高斯基函数。
输入变量(x1,x2,…,xn)∈Rn。第k层各输入变量被激活的块组合为联想域ψk(k=1,2,…,m),每层的联想度函数定义为
式中,j*为第k层中输入变量xi被激活的块的索引,j*=1,2,…,Nb。
ψkij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,Nb)为输入变量xi对应第k层中各块的联想度函数:
ψkij=exp[-(xi-zij)2/a2ij] (2)
式中,zij、aij分别为对应块上的联想度函数(此处为高斯函数)的中心值和宽度。
与每个被激活的联想域ψk相对应,存在一个存储单元,每个存储单元存储一个权值wk,则模糊CMAC的输出为
1.2 自适应算法
模糊CMAC的自适应能力主要体现为控制过程中不断学习调整CMAC的网络权值。CMAC的网络权值也就是其存储单元的数据。设第s时刻,模糊CMAC的实际输出为ys,期望输出为
在实时控制时,理想输出
式中,e为位置跟踪误差;K为PID控制器的比例系数,文中取为常数。
2 AFCMAC在线学习
如果控制运行过程中的跟踪误差比较大,则很可能会引起剧烈的气压波动,导致CMAC的在线自学习效率极大地降低,甚至会使在线自学习无法收敛。为了保证控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动现象,使模糊CMAC在线实时学习调整成为可能,本文将离散抗饱和PID控制器(discrete anti-Saturation PID,DASPID)作为并行监督控制器。运行程序根据跟踪误差|e|的大小,决定采用DASPID还是AFCMAC作为主控制器:当|e|≥1mm时,采用DASPID;当|e|<1mm时,采用AFCMAC。AFCMAC的结构如图3所示。首先,被跟踪的姿态信号通过一个逆解器,转化为并联平台3根气动人工肌肉的位置跟踪信号;再由DASPID与AFCMAC的并联结构实现并联平台的姿态跟踪控制;经在线实时自学习调整,AFCMAC的控制性能逐步提高,单根气动人工肌肉位置跟踪误差逐步减小,最终取代DASPID而完全过渡到AFCMAC控制。
AFCMAC的输入空间变量如下:被控气动人工肌肉的内压为p(k);被控气动人工肌肉长度为L1(k),另外两根气动人工肌肉的长度为L2(k)、L3(k);下一采样时刻,被控气动人工肌肉长度变化量ΔL1(k)=L1(k+1)-L1(k);当前采样时刻,被控气动人工肌肉长度变化量ΔL1(k-1)=L1(k)-L1(k-1);被控高速开关阀在采样间隔内的充放气时间ΔTon与采样周期T之比为ΔTon/T。
p(k)、L1(k)、ΔL1(k)、ΔL1(k-1)这4个变量组合选择的目的,在于有效感知气动人工肌肉的迟滞特性。L1(k)与L2(k)、L3(k)组合选择的目的,在于使AFCMAC控制器具有一定的解耦能力。在输入空间中选取ΔTon/T的目的,在于感知开关阀流体脉冲控制特性所形成的气体波动。
气动人工肌肉的迟滞特性是气动人工肌肉三自由度并联平台系统最重要的不确定因素,为了成功感知气动人工肌肉这一独特迟滞特性, 每个AFCMAC采用2个模糊CMAC的并联结构。2个并联CMAC的切换以气动人工肌肉的收缩方向为判断依据,如图4所示。
为保证每个AFCMAC对强非线性强不确定系统控制器的逼近能力和控制性能,对输入空间进行了适当地细化,即将每个模糊CMAC的输入变量有7层结构,每层分成5块。在采样时刻t(k),自适应模糊CMAC输入以上7个参数变量(p(k)、L1(k)、ΔL1(k)、ΔL1(k-1)、L1(k)、L2(k)、L3(k)),通过式(1)~式(3)产生输出,输出变量为下一采样时刻气动人工肌肉的内压p(k+1)。将Δp、p、ΔL、L作为PWM信号生成器的输入,由生成器输出采样周期内开关阀充气或者放气的开启时间,实现对气动人工肌肉的控制。
3 实验装置
建立了一种气动人工肌肉三自由度并联平台实验系统,如图5中左侧装置所示。实验系统的气动回路、测量和控制回路如图6、图7所示。
4 实验过程、结果及分析
在图5所示的实验平台上进行姿态控制实验。首先,将3根气动人工肌肉同时充气至某一气压值,达到初始平衡;然后,以初始平衡位置为参考起点,跟踪参考输入信号;实验时长20s。实验中,DASPID的比例系数取0.4,积分系数取0.3,微分系数取0。参考输入信号取为定点转动,即上平台姿态的偏转角α(°)的被跟踪曲线为3sin(2πt/10),俯仰角β(°)的被跟踪曲线为3sin(2πt/10),中心立柱滑杆高L保持不变。
使用DASPID对实验平台进行姿态跟踪控制实验,并采集相关实验数据。使用上述实验数据,采用离线辨识的方法,自适应算法初步确定了AFCMAC的结构参数。DASPID并行监督的设计和离线辨识方法保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,从而使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能。
图8~图10所示为经离线辨识后,在DASPID的并行监督作用下,AFCMAC控制运行10次,每次运行20s后,再一次运行的实验结果。通过在线实时学习调整,AFCMAC的性能逐步提高,单根气动人工肌肉的位置跟踪误差已经完全小于1mm。此时,DASPID不再启动,气动人工肌肉已经完全处于AFCMAC的控制之中。由图8b、图9b、图10b可见,跟踪误差分布较为分散,没有特别的明显特征。偏转角α和俯仰角β的跟踪误差基本都在±0.3°范围之内;中心立柱滑杆高L的最大跟踪误差仅为±0.3mm。
(b)跟踪误差
并联平台实验系统的上平台质量为4.03kg。
(b)跟踪误差
为了检验在干扰情况下AFCMAC神经网络控制器的鲁棒性和在线学习调整能力,通过改变上平台质量的方式对实验系统施加外在干扰。上平台质量的改变采用以下方式:在跟踪运行过程中,在靠近某一气动人工肌肉一侧突然放置一个质量为5.04kg的突变偏心质量块。突变偏心质量块的安放位置如图11所示。由图12~图14可见,在大约4s的时刻施加一个突变偏心质量块,使得俯仰角β和中心立柱滑杆高L的跟踪误差较之未加干扰时跟踪误差增加一倍多;俯仰角β的跟踪误差达到0.5°~0.6°;中心立柱滑杆高L的跟踪误差达到了0.5~0.6mm;偏转角α的跟踪误差增加20%左右,达到0.3°~0.4°。经过大约5~10s的在线学习调整,各个姿态参数的跟踪误差逐渐恢复到未加干扰的水平。体现出AFCMAC较强的在线学习调整能力。
(b)跟踪误差
(b)跟踪误差
(b)俯仰角β的跟踪误差
(b)滑杆高L的跟踪误差
5 结语
本文针对一种气动人工肌肉三自由度并联平台,首先介绍一种自适应模糊CMAC (AFCMAC);通过规划输入空间,实现了AFCMAC对气动人工肌肉迟滞力和气压波动等不确定因素和耦合因素的感知;两个并联的CMAC神经网络结构保证了对迟滞特性的把握;对输入变量结构进行了合理细化,保证了AFCMAC的控制性能。离线辨识的方法和DASPID并行监督的设计,避免了在控制运行初期出现较大的跟踪误差和气压波动,从而使AFCMAC在线实时的学习调整成为可能。随着运行次数不断增多,AFCMAC的控制性能逐步提高,最终使三自由度并联平台完全处于AFCMAC的控制之下。当参考输入信号为定点转动,并在AFCMAC控制下时,上平台偏转角α和俯仰角β的最大跟踪误差只有±0.3°,中心立柱滑杆高L的最大跟踪误差只有±0.3mm。当施加突变偏心干扰时,即上平台质量由4.03kg突变为9.07kg,AFCMAC体现出较为出众的快速在线学习调整能力,只经过大约5~10s就使跟踪误差达到未加干扰的水平。实验结果表明了AFCMAC较好的姿态控制性能和在线学习调整能力。
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并联平台 第10篇
根据主动视觉平台的视觉跟踪要求,设计了一种基于六自由度Stewart并联机构的主动视觉平台虚拟样机,该样机能够在摄像头的光学参数一定的情况下,实现大角度旋转,并且结构小巧。具有快速响应、能够适应较大工作空间的视觉跟踪、视觉定位,使设计的主动视觉平台能更逼真的模拟人的头、眼功能。
1、虚拟样机结构实现及装配
1.1 并联机构模型描述
Stewart平台的几何模型及运动向量图如图1。
1.2 多自由度主动视觉平台结构参数优化
Stewart平台的设计一般为类对称的结构,图2所示,那么结构参数有6个,分别表示为:
上、下平台各铰链联接点所在圆的半径r、R;上、下平台各铰链联接点短边的长度ΔLP、ΔLB;杆长的上、下限Lmax、Lmin。
在平台的结构参数中,杆长限制Lmax、Lmin一般为约束来考虑。因此取设计变量
1.3 优化模型
本文为遗传算法借助数学模型,我们可以得到如下的优化模型:
其中u,v,w为给定的权重系数。
采用MATLAB进行程序设计:
我们首先给定部分参数:下平台各铰链联接点所在圆的半径R=150mm,杆长最小值为:Lmin=275 mm,杆长最大值为:Lmax=370mm
设计中设计下虎克铰径向角极限为35°就可以保证在工作空间内无干涉;上虎克铰径向角极限考虑到承载能力的约束不能设计太大,取为500。上下虎克铰的切向角极限取为55°。
这样设计变量就成为
取权重系数u=1,v=1,w=0.8
求解的优化结果:
计算出平台在空间的最大转角为:
1.4 多自由度主动视觉平台的机构设计
所设计的主动视觉平台主要是在并联机构的动平台上安装一个摄像机或摄像头,所以要求的承载能力不大,给定机构单杆的载荷为80N。这时关节铰链的几何约束占优。要求杆的移动速度大于1m/s。
在计算中,首先给定了部分参数R、Lmin、Lmax,剩余参数通过用遗传算法对优化数学模型求解,在MATLAB环境下进行计算,最后的机构特征尺寸参数如下:
下平台各铰链联接点所在圆的半径
上平台各铰链联接点所在圆的半径
下平台各铰链联接点短边的长度
上平台各铰链联接点短边的长度
杆长的上限
杆长的下限
在Pro/E环境下对主动视觉平台的各个零部件进行建模,并进行装配,图3为所设计的主动视觉平台虚拟样机图样,
2、虎克铰的设计、计算以及安装
2.1 虎克铰的立体图
样机采用的关节为虎克铰。图4是虎克铰的立体图:
2.2 虎克铰与动、定平台的联接
(1)图5为虎克铰安装角度示意图:
(2)虎克铰与上下平台联接
通过计算,在Pro/E环境下对上、下平台及虎克铰建模,上下平台形状及虎克铰和平台的安装位置关系分别如图6、7所示。
(3)虎克铰模型
设计下虎克铰径向角极限为35°就可以保证在工作空间内无干涉;上虎克铰径向角极限取为50°。上下虎克铰的切向角极限取为550。
虎克铰模型示意图如图8所示:
2.3 虎克铰的安装
在设计当中将下关节的关节极限设安全角度,即在运行的整个范围内,动平台无论以何种姿态运动,下关节铰链的两个关节极限均在允许的运动范围内。此时的工作空间的几何约束仅为上关节的角度约束和杆长约束,杆之间的干涉问题通过设计参数即短边的尺寸取得保证。下关节的摆角极限为350,而上关节的摆角极限为500。同时虎克铰的装配采用倾斜安装,上下平台的倾斜角度分别是8和16.5度。并且虎克铰的安装不是沿着平台中心辐射装配的,而是短边两两相邻平行安装。
3、结束语
论文对样机中的铰链结构虎克铰进行设计,在约束条件的分析设定中,充分考虑了虎克铰关节的摆角范围,为系统的稳定性和运动准确性提供了保障。
参考文献
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