3、机器人驱动与精密定位及振动控制技术解析

机器人驱动与精密定位及振动控制技术解析

1 机器人差动驱动系统特性

机器人领域中,差动机构具有独特的功能。通过位移关系,它能实现关节位移的坐标变换和运动约束等看似复杂的功能。同时,有观点指出,利用运动不确定的不定链可实现环境自适应机制,而本文关注的差动机构就具备这一特性。

根据力的关系,如果将三个端口中的一个作为输入,另一个作为输出,输出就可以根据输入到最后一个端口的环境刺激而改变。例如,摇臂转向架机构利用这一原理实现地面适应,再生离合器则利用它构建控制系统。

不过,该系统本身不一定稳定,实际应用中需要通过其他方法来稳定。比如,摇臂转向架机构通过重力使所有车轮着地的结构来确保稳定性;再生离合器也有类似特点,自身无法产生反向扭矩,因此在关节的伺服控制中,需要使用两套装置,或者用弹簧持续施加反向力。

通过有效利用差动机构,可以设计出能机械实现高级功能的机器人,差动机构可被视为一种智能机构。

1.1 差动机构应用举例

应用场景 应用原理 稳定措施
摇臂转向架机构 利用差动机构输出随环境刺激改变的原理实现地面适应 通过重力使所有车轮着地的结构确保稳定性
再生离合器 利用差动机构原理构建控制系统 使用两套装置或用弹簧持续施加反向力进行关节伺服控制
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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