20、机器人运动学与动力学分析:逆运动学与奇异性处理

机器人运动学与动力学分析:逆运动学与奇异性处理

1. 引言

在工业应用中,并联机器人凭借高精度、高刚性以及高负载率等优势得到了广泛应用。然而,由于其闭环结构,并联机器人也存在工作空间小和奇异位形多等缺点。逆运动学分析在机器人的轨迹规划和运动控制中起着至关重要的作用,它可以在位置、速度和加速度三个层面上进行求解。同时,动力学分析也吸引了众多研究者的关注,但多数研究未充分考虑奇异区域的逆动力学问题。

2. 7 - DOF 协作机器人逆运动学分析

2.1 方法结合

将基于雅可比矩阵的方法与解析方法相结合,用于冗余拟人机械臂的逆运动学求解。把腕部等效为球形关节,可实现末端执行器位置和姿态的解耦。基于雅可比矩阵的方法用于求解位置的逆运动学问题,通过用更简单的 $J_5$ 矩阵替代 $J_7$ 矩阵,降低了计算复杂度,同时保留了避免奇异的优点。

2.2 仿真验证

数值模拟验证了该方法的可行性。以下是位置与关节变量随时间变化的示例数据(表格形式):
| t [s] | 0 | 1 | 2 | 3 |
| — | — | — | — | — |
| [m] | -0.4 | -0.2 | 0 | 0.2 | 0.4 |
| x5 | | | | |
| y5 | | | | |
| z5 | | | | |
| [rad] | -2 | 0 | 2 | 4 |
| 1 | | | | |
| 2 | | | | |
| 3 | | | | |
| 4 | | | | |
| 5 | | | | |

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值