6、远程操作与上肢外骨骼技术:从力传递到创新设计

远程操作与上肢外骨骼技术:从力传递到创新设计

1 远程操作与力传递技术发展

在远程操作放射性材料的场景中,力传递技术至关重要。早期的电动主从式机械手通过弹性耦合定律和比例关节控制来模拟机械传动。由于电机单位质量的扭矩有限,早期设计者需在减少扰动(如摩擦和惯性)的前提下放大扭矩,他们采用了精确的可逆齿轮和多个小型电机。

闭环关节扭矩控制概念虽常被讨论,但开环机械放大结合电流测量因其简单、可靠和高性能,仍广泛应用于触觉设备等。

从 1954 年到 1974 年的开拓期,以 J. Vertut 团队发明的 MA23 机械手结束,它首次仅通过滑轮组和电缆实现扭矩放大。SCS 执行器则是线性扭矩放大的新方案,还能让纵向电机驱动横向关节,避免了锥齿轮的诸多缺点。

2 机械可逆性与扭矩传递

2.1 机械可逆性概念

机械可逆性是不可逆性(自锁)的互反属性,可通过接触点在有干摩擦的斜面上滑动的理论来理解。输入 - 输出扭矩传递定律能综合体现可逆和不可逆机制的特性。

可逆机制在输出扭矩超过一定阈值时,会将扭矩传递到输入;不可逆机制则无论输出扭矩大小,都不会传递扭矩到输入,即自锁。

透明机制具有严格线性的扭矩传递特性,不受速度和加速度影响。使用扭矩传感器可对不可逆机制进行闭环控制,使其具有可反向驱动性。

2.2 术语总结

<
机械类型(结构特性) 行为
可逆
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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