16、软机器人气动弯曲执行器与柔性角位移传感器的设计与应用

软机器人气动弯曲执行器与柔性角位移传感器的设计与应用

1. 软机器人与气动执行器概述

软机器人近年来备受关注,它通常由超弹性材料制成,能大范围改变形状和尺寸,理论上具有无限自由度。软机器人因可连续弯曲和扭转,具备运动灵活、环境适应性好、结构柔性和任务兼容性强等优势,在抓取不规则或易碎物体、可穿戴设备、野外机器人、微创手术、骨科康复设备或假肢人造器官等领域有广泛应用。

软机器人的驱动方式主要分为三类:气动或液压驱动、肌腱或电缆驱动以及智能材料驱动。其中,弹性体执行器重量轻、成本低且易于制造,软气动执行器在实现柔顺运动、简单精确控制和低成本方面表现出色。不过,以往的气动执行器大多只能沿固定轨迹或方向运动,且存在建模困难的问题,因为其内部气室在驱动过程中会膨胀,引发非线性问题。

2. 气动弯曲执行器的设计与制造

2.1 材料与制造工艺

选用硅弹性体(HY - E610)来制造执行器,将其 A/B 组按 1:1 的质量比混合,倒入 3D 打印模具(光敏树脂)中,在室温下固化 24 小时,脱模后得到成型的气动软执行器。

为获取 HY - E610 硅弹性体的力学性能,对该材料进行单轴拉伸试验。结果表明,材料的应力和应变之间存在显著的非线性关系。为更好地利用其应力 - 应变关系,采用 Yeoh 模型进行描述。对于纯均匀应变,应变应力与应变能的关系如下:
[
\frac{\partial W}{\partial \lambda_{t}}=\frac{\partial W}{\partial I_{1}}\left(2 \lambda_{t}-\frac{2}{\lambda_{t}^{2}}\right)+

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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