7、机器人多自由度平衡及其应用

机器人多自由度平衡及其应用

1. 不同类型CBM的比较

在机器人设计中,平衡机构(CBM)起着至关重要的作用,不同类型的CBM具有各自独特的优缺点。以下是四种常见类型CBM的详细比较:
| 类型 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| 拉伸弹簧型 | - 设计简单直观
- 无屈曲问题
- 无需弹簧导向装置 | - 需要多个弹簧以提供足够的补偿扭矩
- 体积相对较大 |
| 钢丝型 | - 完美的平衡效果
- 体积小、重量轻 | - 钢丝耐久性问题
- 难以调整弹簧预紧力 |
| 连杆型 | - 耐久性好
- 结构紧凑、纤细 | - 平衡效果不完全理想 |
| 齿轮型 | - 完美的平衡效果
- 耐久性好 | - 体积和重量相对较大
- 需要齿轮润滑 |

连杆型和齿轮型CBM基于压缩弹簧,而拉伸弹簧型CBM则利用拉伸弹簧。一般来说,压缩弹簧的刚度比拉伸弹簧大。由于拉伸弹簧的特性,在相同线圈直径下,其最大力和变形较小,因此难以增加补偿扭矩的大小。为了解决这个问题,需要并联使用多个拉伸弹簧,这会导致CBM的体积增大。不过,拉伸弹簧不会发生屈曲,因此不需要像压缩弹簧那样使用弹簧导向装置来防止在压缩过程中发生屈曲。

2. 多自由度平衡

大多数机器人手臂具有6或7个自由度,其中2或3个自由度会受到重力的影响。简单独立地在受重力影响的连杆上实现两到三个单自由度平衡机构(CBM),并不能提供完美的平衡效果。因此,对于具有多个关节的机器人手臂,需要引入多自由度平衡的新概念。

2.1 连续俯仰关节CB
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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