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🔥 内容介绍
在现代工业自动化领域,机械手扮演着至关重要的角色。随着工业4.0时代的到来,对机械手灵活性和智能化程度的要求不断提高,多自由度移动机械手成为了研究的热点。本文将以一个3自由度移动机械手为研究对象,分别基于牛顿法和拉格朗日法推导其运动学方程,并对两种方法进行对比分析。
1. 机械手系统介绍
本文所讨论的3自由度移动机械手包含三个关节,分别为:
-
关节1: 基座上的旋转关节,负责机械手绕Z轴旋转。
-
关节2: 臂部上的旋转关节,负责机械手绕Y轴旋转。
-
关节3: 手腕上的线性关节,负责机械手沿Z轴移动。
机械手各关节的运动参数如表1所示:
关节 | 参数 | 单位 |
---|---|---|
关节1 | θ1 | rad |
关节2 | θ2 | rad |
关节3 | d3 | m |
2. 牛顿法推导
牛顿法是一种基于力学原理的运动学分析方法,它通过分析机械手各连杆的受力和运动,直接得到其运动方程。
2.1 连杆受力分析
首先,对机械手各连杆进行受力分析,如Fig. 1所示。
[Fig. 1: 机械手连杆受力分析图]
2.2 运动方程推导
根据牛顿第二定律,我们可以得到每个连杆的运动方程:
连杆1:
I1 * θ1'' = τ1 - F1 * l1 * sin(θ2)
连杆2:
I2 * θ2'' = F2 * l2 * sin(θ3) - F1 * l1 * cos(θ2)
连杆3:
m3 * d3'' = F3 - F2 * cos(θ3)
其中,I1、I2分别为连杆1和连杆2的转动惯量,m3为连杆3的质量,τ1为关节1的驱动扭矩,F1、F2、F3分别为各关节的驱动力,l1、l2分别为连杆1和连杆2的长度。
3. 拉格朗日法推导
拉格朗日法是一种基于能量守恒原理的运动学分析方法,它通过建立系统的拉格朗日函数,并应用拉格朗日方程,推导出系统的运动方程。
3.1 拉格朗日函数
机械手的拉格朗日函数定义为系统的动能减去势能:
L = T - V
其中,T为系统的动能,V为系统的势能。
动能表达式为:
T = 1/2 * I1 * θ1'^2 + 1/2 * I2 * θ2'^2 + 1/2 * m3 * d3'^2
势能表达式为:
V = m3 * g * d3
其中,g为重力加速度。
3.2 拉格朗日方程
拉格朗日方程为:
d/dt(∂L/∂q') - ∂L/∂q = Q
其中,q为广义坐标,q'为广义速度,Q为广义力。
将拉格朗日函数代入拉格朗日方程,并对各关节分别求解,即可得到系统的运动方程。
4. 两种方法对比分析
方法 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
牛顿法 | 思路直观,易于理解 | 需要进行复杂的受力分析 |
拉格朗日法 | 不需要进行受力分析,计算相对简洁 | 需要建立拉格朗日函数,对数学基础要求较高 |
总的来说,两种方法各有优缺点,选择哪种方法取决于具体的应用场景和个人偏好。
5. 总结
本文分别基于牛顿法和拉格朗日法推导了3自由度移动机械手的运动学方程,并对两种方法进行了对比分析。在实际应用中,可以根据具体的需求选择合适的运动学分析方法。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 蒋亚飞.三自由度机械手控制系统的设计与实现[D].广东工业大学,2016.DOI:10.7666/d.Y3041646.
[2] 徐冬.全方位移动机械手运动控制方法的研究[J].毕业生, 2008.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类