【摘 要】
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本文以应用于风洞试验支撑系统的绳牵引并联机器人（Wire-Driven Parallel Robot,WDPR）为研究对象。以冗余约束WDPR末端飞机模型位姿和绳索张力的混合控制以及欠约束WDPR运动控制为出发点,系统地研究了运动学正解算法、冗余绳索张力优化分布算法、基于神经网络的绳索张力补偿方法及力/位混合控制策略,并基于绳牵引并联机器人原理样机进行实验验证。首先,描述了 WDPR系统的运动学模
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本文以应用于风洞试验支撑系统的绳牵引并联机器人（Wire-Driven Parallel Robot,WDPR）为研究对象。以冗余约束WDPR末端飞机模型位姿和绳索张力的混合控制以及欠约束WDPR运动控制为出发点,系统地研究了运动学正解算法、冗余绳索张力优化分布算法、基于神经网络的绳索张力补偿方法及力/位混合控制策略,并基于绳牵引并联机器人原理样机进行实验验证。首先,描述了 WDPR系统的运动学模型、动力学模型及刚度模型。基于运动学模型,利用牛顿迭代法求解冗余WDPR运动学正解问题,并进行运动学正逆解精度验证;同时针对欠约束WDPR运动学问题,考虑到几何静力平衡方程的耦合关系,采用全局改进的L-M算法进行正、逆解验证;其次,研究了冗余WDPR张力优化分布算法。针对目前张力优化分布问题求解耗时,不能满足实时控制要求的问题。本文采用一种非迭代的几何多边形算法,并考虑连续性约束,构建了刚度最大的优化目标函数,数值仿真的结果表明了该算法的实时性,其张力优化结果也具有连续性;然后,基于张力测量方式建立绳索-滑轮间的摩擦模型,设计了人工神经网络,并将多种不同运动状态的张力数据作为训练集,得到能够补偿绳索-滑轮间摩擦及不确定项的神经网络模型,并通过实验验证了该神经网络估计结果的准确性;最后,基于系统动力学模型,提出了两种力位混合控制策略,并重点针对运动学控制策略,研制了基于LabVIEW与IMAC的运动控制系统。并在实验平台上分别对战斗机推力矢量模拟、典型俯仰振荡运动轨迹等进行实验验证,分析飞机模型位姿和绳索张力控制结果;此外还进一步对欠约束系统运动控制进行了实验研究,初步探索了其控制性能。
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