46、平面3R机器人的力控制模拟与分析

平面3R机器人的力控制模拟与分析

1. 引言

在机器人控制领域,力控制是一个关键的研究方向,它对于机器人与环境的交互至关重要。本文将聚焦于平面3R机器人的力控制模拟,详细介绍混合力 - 位置控制结构,并深入探讨两种力控制方法:柔顺控制和直接力控制。

2. 混合力 - 位置控制结构

混合力 - 位置控制结构可以通过将位置控制的上层设计和直接力控制的下层设计相结合来实现。在关节空间中设计这种控制结构有助于控制器的设计和实现,但它也可用于任务空间中位置和力控制器的组合。具体步骤如下:
1. 根据每个机器人的测量量确定合适的拓扑结构。
2. 使用选择矩阵进行控制器的组合。

3. 平面3R机器人的参数与动力学方程

平面3R机器人的运动学和动力学参数如下表所示:
| 量 | 单位 | 符号 | 连杆1 | 连杆2 | 连杆3 |
| — | — | — | — | — | — |
| 长度 | m | (a_i) | 1.0 | 0.7 | 0.3 |
| 质量 | Kg | (m_i) | 10 | 7 | 3 |
| 质心 | m | (m_{ci}) | 0.5 | 0.35 | 0.15 |
| 转动惯量 | (Kg \cdot m^2) | (CI_i) | 0.833 | 0.286 | 0.023 |

为了研究系统的非线性行为,忽略执行器动力学的影响,使用以下系统动力学方程进行模拟:
(\tau + \tau_d = M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q})\dot{q} + g(q) + J^T(q)F_

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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