8、单轨Tripteron机器人与新型两肢3R1T并联机器人的运动学分析

单轨Tripteron机器人与新型两肢3R1T并联机器人的运动学分析

单轨Tripteron机器人运动学

单轨Tripteron机器人由3个PRRR支链组成,为简化运动学公式推导,做如下假设:
- 末端执行器尺寸为零,即位于其上的三个转动关节完全重合。
- 每个支链中相邻的移动副(P)和转动副(R)也完全重合。
- 所有连杆长度均为L。

逆运动学

假设独立坐标向量包含三个移动副的位置,末端执行器位置由点E的笛卡尔坐标描述:
[
q =
\begin{bmatrix}
y_A \
y_C \
y_F
\end{bmatrix};
E =
\begin{bmatrix}
x_E \
y_E \
z_E
\end{bmatrix};
]
在XY平面投影中,点A和E的笛卡尔坐标关系为:
[
\frac{x_E}{y_E - y_A} = \tan\alpha
]
可改写为:
[
y_A = y_E - \frac{x_E}{\tan\alpha}
]
同理,对于第三支链有:
[
\frac{x_E}{y_F - y_E} = \tan\beta
]
进而得到:
[
y_F = y_E + \frac{x_E}{\tan\beta}
]
通过分析第二支链在YZ平面的投影,可得点E的Z坐标关系:
[
\frac{z_E}{y_E -

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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