4、基于全笛卡尔坐标的 2RRR 平面并联机械手力平衡控制

基于全笛卡尔坐标的 2RRR 平面并联机械手力平衡控制

1. 引言

工业机器人在高速运动时,会向固定框架传递振动,这主要是由不平衡惯性力导致的,进而增加了振动力和振动矩。因此,机器人动力学平衡的主要目标是消除或减少传递到基座和周围结构的可变动载荷。

传统的动力学平衡方法有以下两种:
- 质量重新分布 :目的是使运动连杆的总质心保持静止,通常通过添加配重和反惯性装置来实现,但这会显著增加机器人的质量、整体尺寸以及关节处的作用力。
- 使用辅助结构 :如平行四边形和缩放仪等,同样是为了使机构的总质心保持静止,但会导致机械系统较为复杂,增加机器人的尺寸。

近年来,提出了一种基于机器人质心优化控制的新方法。该方法通过规划运动连杆总质心的位移,使其轨迹为具有“bang - bang”运动轮廓的直线,从而降低质心加速度的最大值,减少振动力,同时能确保末端执行器的初始和最终位置。本文将采用全笛卡尔坐标(也称为自然坐标)来实现这一方法。使用全笛卡尔坐标的优点是可以直接计算系统的总质心、振动力和振动矩,使基于质心优化控制的方法更易于编程和快速实现。

2. 使用全笛卡尔坐标对 2RRR - PPM 进行建模

一个通用的 2RRR - PPM(五杆机构)如图 1 所示,所有连杆均视为刚体,运动旋转关节用点 A 到 E 表示,点 A 和 E 固定在框架上,连杆长度用 $l_i$($i = 1, 2, 3, 4$)表示,各连杆的质心用 $g_i$ 表示。

使用全笛卡尔坐标建模的思路是将理想集中在质心的质量分配到“基本点”(即点 A 到 E 这些关节

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出预测、电负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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