7、平面机构的动力学分析与轮廓分析法

平面机构的动力学分析与轮廓分析法

1. 动力学力分析

在动力学力分析中,以连杆 1 为例,其受力分析如图所示。

1.1 连杆 1 的力平衡方程

根据牛顿第二定律,连杆 1 的力平衡方程为:
$m_1 a_{C1} = \sum F^{(1)} = F_{01} + F_{21} + G_1$
由此可得:
$F_{01} = m_1 a_{C1} - F_{21} - G_1$

1.2 连杆 1 的欧拉运动方程

根据欧拉运动方程,相对于固定点 A 的力矩 $M_m$ 可通过以下公式计算:
$I_A \alpha_1 = \sum M^{(1)} A = r {C1} \times G_1 + r_B \times F_{21} + M_m$
进而得到:
$M_m = I_A \alpha_1 - r_{C1} \times G_1 - r_B \times F_{21}$

1.3 MATLAB 代码实现

以下是使用 MATLAB 计算关节反作用力 $F_{01}$ 和电机力矩 $M_m$ 的代码:

F21_ = -F12_;
F01_ = m1*aC1_-G1_-F21_;
IA = IC1+m1*(AB/2)^2;
Mm_ = IA*alpha1_-cross(rC1_,G1_)-cross(rB_,F21_);

计算结果如下:
- $F_{01} = [1962.873, -57

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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