机械臂设计论文范文1
Liao Shengwen Wang Yuqin Zhang Xiaoying Wu Na Yang Jian
（ChaoHu University Chaohu city 238000）
Abstract： Fischertechnik model based on the conceptual design of the mechanical arm. Design of the main content including the overall design of the mechanical arm， complete mechanical system scheme design and model making， of mechanical arm in the process of cargo handling the operation parameters of the overall planning， the final preparation of the completed the overall control program and debugging. The experimental results show that the structure of the system is simple and feasible.
Key words： Fischer Technology；mechanical arm；control program
中图分类号：TP24 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2015）10-0270-02
引言
近年来，随着科技发展迅速，人们的生活节奏不断加快，越来越多的人不想从事体力劳动，进而企业出现“用工荒”的问题。在高校教学过程中，由于部分理论知识较抽象，教师讲解较难，学生理解掌握起来也较难，这样就达不到想要的教学效果。本次设计的机械手臂在生活中应用较广，如建筑工地上的旋转升降型机械手臂、吊臂，企业在生产制造过程中使用的机械手臂等。这些机械手臂在结构和控制上都比较复杂，所以我们在教学过程中的讲解就有一定的困难。机械手臂模型方案是基于慧鱼技术进行设计的，它的主要功能是将物品从某一位置移到另一位置，在这个过程中机械手臂共完成了对物品的夹起、移动、升降和旋转等动作。从某方面来说，机械手臂的出现代替了劳动力，进而为现代企业解决用工荒的难题。该模型与常见的机构相比具有体积小且易于移动，故灵活性强，可以在教学中的典型机构与它相结合演示给学生看，通过演示更深入理解各个结构之间是如何运转，采用理论与实践相结合的方法，让学生学习理论课程更具有生动性和形象性，达到掌握该课程理论知识的目的。
慧鱼创意组合模型是一个技术含量很高的工程技术类趣味拼装模型，其主要部件尺寸精确，不易磨损，可以保证反复拆装并不影响模型结合的精确度。它为应用型高校在教学过程中创新教育和创新实验提供了很好的实践平台。总体来说，慧鱼模型的使用，既让学生融汇贯通各学科多领域的综合知识，将其应用于实践过程中，又培养了创新的意识，最重要的是给予学生实现创新的平台。为此设计并制作拼接了机械手臂，文章主要对机械手臂的机械系统与控制系统进行了组装设计讲解。
一、机械系统设计方案
机械手臂的主要功能是将物品从某一位置移到另一位置，即：机械手臂从起始位置到物品所在位置后将物品夹起，再到指定位置把物品放下，最后返回原位准备进行下一动作。根据它的功能目标机械手臂的机械系统主要有旋转机构、伸缩机构、升降机构以及开合机构四大部分组成，模型实物如图1所示，该模型体积较小，各个机构的运转可清楚的看见，方便教师携带，可将其模型展示给学生观看，便于学生理解和巩固。
图1 机械手臂
Fig.1 multi-function robot arm
1.机械手臂的旋转装置
机械手臂的旋转功能在方案中是通过齿轮啮合传动实现的，并在起始位置和终止位置中放置行程开关来控制机械手臂的移动范围和旋转方向的变换。其传动简图如图1.1所示。图中小齿轮是主动轮，便于对旋转速度的控制。
（a）旋转装置简图
1―转盘 2―小齿轮 3―齿轮箱 4―马达箱图
1.1 实际旋转机构图
Fig 1.1 Actual rotating mechanism chart
2.机械手臂的伸缩机构
通过利用蜗轮蜗杆、齿轮之间的传动以及连杆与滑块杆之间的滑动来进行实现机械手臂的伸缩功能。并通过齿轮箱来控制它的速度。实现这一功能的意义在于，可以增大其工作范围，通过它的伸缩功能，机械手臂可以不用移动就能到达指定位置，其传动简图如图1.2所示。
（a）伸缩装置简图
1―马达 2―齿轮箱 3―蜗杆 4―连杆
图1.2 实际伸缩机构图
Fig 1.2 Actual rotating mechanism chart
3.机械手臂的升降机构
机械手臂的升降功能则是通过链传动和涡轮蜗杆传动之间的相互连接来进行实现的。它的传动简图如图1.3所示。
（a）链传动机构简图
1―小齿轮；2―链条
图1.3 实际升降机构图
Fig 1.3 Actual lifting mechanism chart
4.机械手臂的开合机构
物品的夹起与放开都是通过机械手臂的开合来完成，在设计过程中，选用涡轮蜗杆的结构作为运转的机构。将涡轮蜗杆固定在机械手臂的中间，通过马达带动蜗杆的转动，涡轮与手臂之间的衔接物会带动手臂向两侧张开或夹紧，实现机械手臂对物品的夹紧和放下的功能。
（a）夹紧机构简图
1-开关；2-销；3-机械手臂；4-涡轮；5-蜗杆
图1.4 实际夹紧机构图
Fig 1.4 Actual clamping mechanism
二、控制系统设计方案
1.总体运行过程
假设机械手臂现处于张开状态，且在最底层，手臂未发生移动，将物品放置于某一位置，高度与机械手臂高度一致。运行过程如下：一开始，先转动转盘至某一角度，由马达M2控制，其位置在小齿轮的齿轮箱旁边， 顺时针为正转。然后将机械手臂向前伸出一定距离，使其恰能触碰到物品，由马达M3控制，其位置在移动机构中远离机械手臂的一侧，顺时针时伸缩装置向前运动。接下来，用机械手臂夹紧物品，由马达M4控制，逆时针为手臂闭合。夹住物品后，利用升降结构将物品升至同货架高度一致的位置，由马达M1控制，逆时针为上升。接着，调节物品与货架之间的距离，通过向前或后退移动一定距离，直至两者之间距离为零，再通过旋转功能，旋转到货架上面，最后控制夹手张开，将物品放置在货架上，完成运输功能。系统的总体运行程序如图2所示。
图2 总体控制程序图
Fig 2 Overall control chart
（1）旋转功能介绍。物品的转移可以通过偏置一定的角度，使物品到达指定的地点，可通过编程控制马达M2实现旋转，顺时针旋转为正转。
（2）伸缩功能介绍。要想精确的定位重物在哪个位置放置，可通过移动装置，实现机械手臂的伸缩功能，编程控制马达M3实现机械手臂的伸缩，顺时针旋转为向前移动。
（3）升降功能介绍。要使物品放到货架上，则需要调节物品的高度不得高于货架且不能过低，装置通过链条传动，利用小齿轮将链条带动，然后控制涡轮蜗杆的升降，从而实现物品的升降，编程控制马达M1实现升降，逆时针旋转为物品上升。
（4）开合功能介绍。物品的夹取是在运输过程中的重要环节，通过涡轮蜗杆机构，编程控制马达M4实现夹手的张开与闭合功能，顺时针旋转为夹手张开状态。
三、结语
机械臂设计论文范文2
关键词：六自由度机械臂 遗传算法 避碰问题 机械臂设计
1.模型分析
首先对模型进行假设，假设已知机器人初始的位姿和目标点，反解机器人在由初始位姿到达目标点的过程中的各个动作？机器人在初始位姿时的各个连杆的相对空间关系是确定的，那么就可以求出连杆坐标系 和连杆坐标系 之间的奇次变换矩阵，本文在这些奇次变换矩阵，设计了另外得求解方法，即利用非线性规划模型求出指尖最接近目标点时的旋转角度，从而可以求出目标点的旋转角度与初始姿态的旋转角度之差 。
假设在初始位置与目标位置之间的区域中有若干个已知大小、形状、方向和位置的障碍物，为了不损坏机器，要求机械臂在运动中始终不能与障碍物相碰（机械臂连杆的粗细自己设定）？由于各个障碍物的大小、形状、方向和位置是已知的，那么就可以确定障碍物的空间范围，只要保证机器人各个连杆滑过的空间范围不与障碍物的空间范围不相交，那么机械臂就不会与障碍物相碰。
2. 模型建立、求解与结果分析
2.1模型建立与求解方法
针对本模型中的六自由度机械臂，可以首先对六个关节点建立了D-H 四点参数坐标系。
图6-1 机械臂初始状态及各个关节点的D-H 四点参数坐标系
然后利用6自由度机械臂的连杆D-H参数，写出各连杆齐次变换矩阵，将各连杆变换矩阵相乘，可得6自由度机器人的总的变换矩阵，由机械臂运动学正解方程可以得出 ，其中 为机械臂指尖坐标
则有：
…………（1-1）
可以看出机械臂指尖坐标 的3个维度上的坐标均是 的方程，若已知机械臂指尖坐标
，根据机械臂运动学逆解方程，就可以反解出旋转角度 。
为了达到精准的目的只能尽可能的接近，为求出最接近的终点处的旋转角度，本文以实际到达点与目标点指尖的距离最小为目标函数，以各个旋转角度的范围作为约束条件，建立模型如下：
…………（1-2）
在Matlab软件下，利用遗传算法就可以求得最接近目标点的终点的旋转角度 ，由于模型（6-2）中目标函数相对较复杂，包含有六个变量的，故本文设计了“转角遗传算法”来求解这个模型。
2.2具体编码过程
1）编码解码
采用等长的十进制进行编码：对可选的关节旋转角的集合进行编码作为一个基因，六个基因组成一个个体。
2）适应度函数
用适应度函数来评价遗传算法时，适应度越大，解的质量越好，本题中以机械臂最终到达点与目标点距离最短的方式最优？
3）遗传算子
a）选择算子
采用比例选择方式：
第一步：先计算出群体中所有个体的适应度的总和；
第二步：其次计算出每个个体的相对适应度的大小，它即为各个个体被遗传到下一代群体中的概率。
b）交叉算子
采用单点交叉算子：
第一步：对每一对相互配对的个体，随机设置某一基因座之后的位置为交叉点。
第二步：对每一对相互配对的个体，依设定的交叉概率pc在其交叉点处相互交换两个个体的部分染色体，从而产生出两个新的个体。
5）运行参数
运用转角遗传算法求出机械臂旋转角度 ，进而可以求出机械臂从初始点到目标点旋转角度的变化量
，机械臂指尖从一个点移动到另一个点可以由不同的动作组合完成，那么本文就可以建立一个数学模型？为了达到快捷目的，本文在建立模型过程中以机械臂动作个数最少为目标函数，约束条件是机械臂经过动作序列控制后，各个关节旋转角度之和为旋转角度的变化量 ，模型如下：
…………（1-3）
以动作幅度 最大为准则求解模型（6-3），得出结果。
3. 结论
（1）在使用四点参数法（D-H法）建立了齐次坐标系的基础上，确定了连杆参数，得到了六自由度机械臂的正运动学方程，并导出其运动学逆解；并设计了具有良好的适应性、较高准确率和障碍处理功能的“转角遗传算法”和“指令系列遗传算法”。
（2）采用“转角遗传算法”解决了机器臂取用工具问题；采用“转角遗传算法”和样条插值解决了沿轨迹焊接问题；采用“指令系列遗传算法”解决了容器内部焊接可能遇到障碍物问题。
参考文献：
[1]机器人控制研究 丁学恭 浙江大学出版社 2006 P19
机械臂设计论文范文3
关键词： 非结构环境； 机械臂； 关节； 自动控制； 系统设计
中图分类号： TN02?34； TP241 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）11?0172?04
Design of mechanical arm′s each joint automatic control
system under unstructured environment
ZHANG Yuannong， ZHANG Xiaofeng
（Beijing Institute of Technology （Zhuhai）， Zhuhai 519088， China）
Abstract： In order to make the mechanical arm bring more benefits to industrial enterprises， a mechanical arm′s each joint automatic control system under unstructured environment was designed to realize the intelligent， low?cost， high?quality and high?safety purpose. According to the design criterion of system performance， the two degree of freedom （2DOF） is allocated for the shoulder， elbow and wrist of the mechanical arm respectively， the D?H parameters of the mechanical arm are given， and the appropriate motor is designed for each joint to realize the mechanical arm movements. The control algorithms are written in FPGA of the system. The master control chip is used to integrate the different joints′ control algorithms in FPGA to determine the movement scheme of mechanical arm and give the control instructions. The 2.5D environment map is constructed to perceive the unstructured environment， and perfect the control instructions. The experimental results show that the system has strong optimization ability of joint trajectory.
Keywords： unstructured environment； mechanical arm； joint； automatic control； system design
20世o50年代，人口老龄化时代来临，加剧了生产企业招工难、用工成本大的问题，机器的利用率随之提高。一些企业在工业生产中使用机械臂代替人类双手，其特点是加工精度高且速度快，适用于切割、零件安置等简单、任务量小、重复度高的生产活动[1]。目前，机械臂的载重偏低，主要应用于结构化环境中，虽然也有在非结构化环境下进行生产的案例，但往往受限于机械臂各关节的灵活性不足，无法精准完成生产任务。
非结构化环境的地形复杂，包括平地、斜坡、台阶、沟壑等，要求机械臂各关节能够对变化中的地形进行快速感应，并立即选定关节运动位移和角度，智能化是机械臂的控制重点，还要考虑到低成本、小质量和高安全性能等因素，更加大了设计难度[2]。过去设计出的一些非结构环境下机械臂各关节自动控制系统，如文献[3]和文献[4]设计的基于 7R的仿人机械臂逆运动学优化系统和基于随机激励的机械臂关节控制系统，都没能同时兼顾以上几点设计要求，关节轨迹优化能力也需要进一步提高。为了响应生产企业需求，在非结构环境下机械臂各关节自动控制系统的设计过程中充分衡量各项设计要求，通过分析非结构环境特点提出环境感知方法，增强系统对关节轨迹的优化能力。
1 非结构环境下机械臂各关节自动控制系统设计
1.1 系统整体设计
通过衡量智能化、低成本、小质量和高安全性能的设计要求，设计一种具有高度信息集成性能、高速感知和高速反应的非结构环境下机械臂各关节自动控制系统，所设计系统的质量小，可轻松安置在工业加工设备上，并可进行人与系统的有效沟通，表1为系统性能设计标准。
表1 系统性能设计标准
[性能类型 标准值 质量 小于5 kg 自由度 大于6DOF 整体长度 小于0.65 m 整体最大速度 大于3.0 m/s 最大负载 3 kg 定位误差绝对值 小于2 mm ]
一般6DOF的自由度便能够完成机械臂在非结构环境下的正常加工[5]，此时在机械臂各关节自动控制下的定位误差绝对值也满足表1制定的标准，图1为系统自由度划分区间示意图。机械臂肩膀处、手肘处以及手腕处都分别被划分了2DOF的自由度，肩膀负责进行上手臂（包括肩膀和手肘两个重要关节）的角度控制和直线升降控制，手肘负责进行手肘回环控制以及手臂前端的角度控制，手腕负责进行手腕的扇动控制和直线升降控制[6]。以机械臂的肩膀为圆心，以手臂长为半径作圆，得到非结构环境下机械臂各关节自动控制系统控制机械臂运动的范围。
图1 系统自由度划分区间示意图
图1中的表示各关节的运动情况，表2为机械臂在D?H矩阵中的参数统计表，D?H矩阵是一种使用4×4的齐次变换矩阵来表示机械臂相邻关节位置关系的矩阵[7]，从表2中可以准确看出机械臂各关节在所设计系统控制下的运动角范围和极限运动距离。
非结构环境下机械臂各关节自动控制系统为分布式结构，控制算法的容纳元件是现场可编程门阵列（Field?Programmable Gate Array，FPGA），此外，FPGA还负责进行机械臂各关节传感器中数据的采集、处理和系统电流控制[8]。机械臂的上手臂和手腕关节因运动形态有所不同，需要安装不同的电流传感器来感应非结构环境，因此安装于上手臂和手腕关节的FPGA类型也不同，便于准确分辨关节感应信息。FPGA所用的控制线为PCI总线，PCI总线的另一端与主控芯片相连。主控芯片的作用是分析关节感应信息，通过融合不同FPGA中的控制算法，确定出机械臂的运动方案并下达控制指令。
表2 机械臂D?H参数统计表
[运动情况 运动角范围 /（°） 极限运动距离 /m [-80，140] 0 [-140，20] 0 [-50，105] 0.3 [-95，125] 0 [-90，90] 0.35 [-65，65] 0 ]
为提供给各关节足够大的输出力矩，系统使用无刷电机以及谐波减速器共同输出力矩。手腕处的负载虽小，但需要支撑机械臂的整体长度，因而使用差动机构合成力矩。为缩减设计成本，系统只在肩膀和手肘处安置力传感器。
1.2 主控芯片设计
在主控芯片中设计机械臂运动方案时，使用标准地址结构能够减少设计成本。FPGA的32位嵌入式处理器提供C语言编程，提高控制算法的兼容性与智能化。嵌入式处理器与标准地址结构在可编程片上系统中进行集成，构造底层地址文件与主控芯片的连接程序[9]，连接线使用RS 644总线。主控芯片与外部功能设备的连接也使用RS 644总线，便于FPGA采集机械臂各关节的运行状态。
图2为系统控制框图，虽然主控芯片与FPGA已通过PCI总线实现了连接，但考虑到定位误差限制，系统只利用PCI总线进行控制算法的传输，对于数据精度要求高的各类传感器信息仍需通过标准地址结构进行集成后再进行主控芯片与FPGA的交互。按照功能结构来分，图2中左侧为控制板，右侧为驱动板，为减轻系统质量，控制板和功能板需要分开设计。由于机械臂各关节传感器与控制板的距离存在差异，在设计过程中应依据实际需要选择控制线以减轻系统质量、降低成本。
1.3 机械臂各关节电机设计
为保证非结构环境下机械臂各关节自动控制系统有效、安全的进行控制，考虑到机械臂的最大负载为3 kg，机械臂各关节的电机质量应尽可能缩减。肩膀处的电机选择了质量为0.885 kg的50 A电机，手肘处的电机采用50电机，质量为0.735 kg。50 A电机与50电机都是由哈尔滨工业大学提供的，两者的相同点是质量轻、力矩大、安全性好，最大输出力矩分别为26 Nm和18 Nm。50 A电机的体积偏大一些，因此安置在结构相对简单的肩膀处。
图2 系统控制框图
机械臂手腕处的活动强度最大，设计要求相对高一些，如表3所示。为了实现表3中规定的设计要求，手腕处的控制方案采取差动机构合成手腕运动。
表3 机械臂手腕关节控制指标
[类型 值 质量 小于0.45 kg 最大角速度 小于0.65 m 最大输出力矩 大于7 Nm 定位误差绝对值 小于0.8° ]
差动机构的输出力矩由无刷电机和谐波减速器汇合而成，如果用和表示手腕关节在系统控制下的回环角度和直线运动偏移角度，主控芯片在机械臂两个齿轮上的输出控制角度为和则有：
（1）
（2）
2 非结构环境感知设计
若想让所设计的机械臂各关节自动控制系统能够在非结构环境下进行高速、高精度的控制，必然要预先提取出非结构环境信息。系统将视觉传感器安置在工业企业的生产车间，对非结构环境进行采集，视觉传感器安置得越多，采集结果就越精准[10]，但为了缩减成本，考虑使用3D旋转视觉传感器，在节省传感器开支的基础上避免传感器视觉死角。
将3D旋转视觉传感器采集到的非结构环境信息构造成环境地图，由于非结构环境存在的视觉过渡差异颇高，而直接构造3D仿真地图的时间过长，因此构造规格为6 mm×6 mm的正方形2.5D环境地图，既保留了3D仿真地图的显示效果，又减少了地图容量和运算量，保证了系统的实时控制效果。图3为2.5D环境地图构造流程，非Y构环境信息先以视差图的形式进行显示，再对应写入6 mm×6 mm的正方形栅格中，同时定位到机械臂各关节的管控区域中，以实现对非结构环境中障碍高度和弯曲度的实时显示。
图3 非结构环境的2.5D环境地图构造流程
图4是系统对2.5D环境地图中非结构环境的感知流程，非结构环境的特征点主要包括坡度、障碍物边长与体积、沟壑边长与表面积以及平地距离等。系统使用量化分析方法对从2.5D环境地图中提取出来的特征点进行感知，量化分析的感知技术靠支持向量机支撑。支持向量机将非结构环境特征点训练成范围在[-1，1]之内的感知系数，感知系数的作用是在非结构环境地形中选择一个能够规避障碍的机械臂角度，并提供给系统主控芯片，从而完善控制指令。
3 实验结果分析
点对点运动是机械臂在生产任务中使用最为普遍的方式，本文采用点对点的运动方式对设计的非结构环境下机械臂各关节自动控制系统的关节轨迹优化能力进行分析。设机械臂各关节所处的最初角度分别为-30°，-90°，90°，90°，60°，30°，在不安装自动控制系统的情况下进行一次生产任务，机械臂各关节的归一化运动角度如图5所示。
在机械臂上安装本文系统进行生产任务，所得结果如图6所示。为了增强实验结果的说服力，本文还对基于7R的仿人机械臂逆运动学优化系统和基于随机激励的机械臂关节控制系统进行了同条件下的实验分析，实验结果如图7，图8所示。
通过对比图5～图8可得：基于随机激励的机械臂关节控制系统的实验结果曲线与实验前的归一化运动角度无明显差别，表明系统对机械臂各关节的控制几乎无效，关节轨迹优化能力非常差；基于 7R的仿人机械臂逆运动学优化系统将原始关节轨迹优化成了各个细小分支，这对机械臂提高生产任务的效率和准确率具有推动作用，表明系统的关节轨迹优化能力比较强；本文系统的实验结果曲线比图7曲线更加平滑，而且曲线位置更贴近于图5曲线，拥有更强的关节轨迹优化能力。
4 结 论
本文设计了分布式结构的非结构环境下机械臂各关节自动控制系统，系统的主要配件包括PFGA、PCI总线、主控芯片、电流传感器、力传感器、无刷电机、谐波减速器、RS 644总线和3D旋转视觉传感器等，组成了一个更加适用于工业生产、拥有超强关节轨迹优化能力的系统。
参考文献
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[3] 霍希建，刘伊威，姜力，等.具有关节限位的7R仿人机械臂逆运动学优化[J].吉林大学学报（工学版），2016，46（1）：213?220.
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机械臂设计论文范文4
关键词：飞机数字化装配；定位系统；设计
1.机身壁板类零件装配定位的特点
本文中的壁板零件装配只考虑蒙皮零件和长桁零件，其装配定位的特点如下：
（1）一套工装对应一套零件，装配工装不具有柔性。从而加大了飞机的生产周期，且提高了飞机的制造成本。
（2）使用模拟量工装，由于模拟量工装是靠实物来传递尺寸，增长了装配过程的误差尺寸链，降低了装配定位的精度，装配的准确度比较低。
（3）装配定位过程大多靠手工完成，自动化程度低，效率低。
2.飞机数字化装配定位系统的工作原理
基机机身壁板零件装配的数字化装配定位系统的定位过程分为：蒙皮的定位和长桁的定位。蒙皮依靠定位平台的内型卡板和蒙皮挡件来定位；长桁依靠机械随动定位装置，配合光学测量设备来定位。
图2.1数字化装配定位系统的工作原理D
由图2.1可以看到定位系统平台包括内型卡板的定位部分，还有机械随动定位装置的定位部分。在进行壁板零件装配时，首先控制模块控制机械随动定位装置运动，使其带动末端执行器移动，在末端执行器接近长桁的空间坐标位置时停止，然后人手工将长桁夹持到末端执行器上并进行蒙皮的定位，将蒙皮贴紧内型卡板，蒙皮的下端靠在蒙皮挡件上，然后用帆布带机械式压紧装置将起固定在内型卡板上，但不拉紧；旋转蒙皮挡件上的销，调整蒙皮在内型卡板上的位置，进行蒙皮的精确定位，再将帆布带拉紧，使蒙皮紧贴在内型卡板上。最后控制模块再次控制机械随动定位装置运动，末端执行器带动长桁精确移动，同时光学测量仪器采集长桁运动的数据，误差补偿模块将数据进行运算，并与长桁定位设计数据比较，得到长桁实时定位的补偿数据，并将补偿数据反馈到控制模块，这样控制模块继续控制机械随动定位装置运动，最终完成长桁和蒙皮的定位。
3.定位系统平台的总体设计
通过对数字化装配定位方法及装配准确度、数字化装配定位原理的分析、数字化装配工装技术等几项关键技术的研究，下面进行数字化装配定位系统平台的开发设计。
3.1装配定位平台基础框架概述
数字化装配定位系统平台型架基础框架和内型卡板。其中内型卡板是用来定位壁板的蒙皮零件，保证蒙皮的外形准确度。
该装配型架的主要功能和特点如下：
（1）提供零件装配的基础平台，零件的定位都要在该平台上完成；
（2）提供数字化装配定位的开发平台，机械随动定位装置的开发都要在型架骨架上完成，提供机械随动定位装置和内型卡板的连接接口。
3.2机械随动定位装置的设计
综合以上分析，装配过程中将实现长桁的数字化装配定位。而在空间中要实现物体的定位，则要控制物体上一点的空间位置，并控制物体在空间中的姿态。本文采用能够实现上述功能机械随动定位装置来进行长桁的定位。该装置主要包括竖直机械臂、水平机械臂和末端执行器，各部分的详细设计如下：
1）竖直机械臂的设计
如图3.1a为竖直机械臂的结构图。
图3.1a竖直机械臂的机构设计图中
①外壳②滑块③原点开关安装座④伺服电机⑤电机驱动器（带抱闸）⑥丝杠⑦限位开关⑧原点开关
竖直机械臀的工作原理为：电机通电后，产生旋转运动，电机通过联轴器与丝杠相联，带动丝杠旋转，丝杠的旋转运动再转化为滑块的直线运动，滑块带动通过连接块与其相联的水平机械臂产生竖直方向的运动。竖直机械臂上的原点开关为滑块在竖直方向运动的零点，限位开关防止滑块超出其行程运动。
图3.1 机构设计图
2）水平机械臂的设计
水平机械臂的结构图，如图3.1b所示。水平机械臂的结构和竖直机械臂非常相似，只是长度上没有竖直机械臂长，另外水平机械臂的驱动电机的驱动器没有抱闸。水平机械臂通过连接块与竖直机械臂相联在竖直方向运动，同时水平机械臂的滑块不动，电机转动时水平机械臂自身在水平方向运动。水平机械臂再通过连接块与末端执行器相联，带动其再水平方向和竖直方向运动。
图3.1b为水平机械臂机构设计图其中
①外壳②滑块③原点开关安装座④伺服电机⑤电机驱动器⑥丝杠⑦限位开关⑧原点开关
3）末端执行器的设计
如图3.1c所示，末端执行器结构图。末端执行器一端通过花键与电机轴连接，由电机带动作旋转运动；另一端用来夹持长桁，用旋紧螺丝将长桁压紧，然后动长桁在竖直方向、水平方向运动以及绕电机轴的旋转运动。
如图3.2所示，机械随动定位装置的结构图。机械随动定位装置的工作原理为：系统加电时，竖直机械臂带动水平机械臂在竖直方向运动，水平机械臂带动末端执行器在水平方向作直线运动，末端执行器联结块上的电机带动其作旋转运动，矫正长析在空间中的姿态，实现长析的精确定位。
图3.2机械随动定位装置结构图
①竖直机械臂②水平机械臂③末端执行器④伺服电机⑤限位开关⑥原点开关安装座⑦原点开关⑧电机驱动器⑨减速器⑩滑块11水平机械臂与竖直机械臂的连接块12水平机械臂与末端执行器的连接块。
结论
本文分析了数字化装配定位平台的总体设计思路和原理。结合数字化装配定位平台的开发需求及现有的基础条件，设计了系统平台的定位机构以及机械随动定位装置的总体结构。使得装配定位系统能够实现壁板零件的数字化装配定位；并且是该平台具有较高的柔性，提高了系统的装配定位准确度和系统的效率。
机械臂设计论文范文5
[关键词] 井下开拓； 横摆机械； 数学模型
引言
随着我国矿井开采巷道断面的增大，重型化、大功率悬臂式掘进机受到煤矿企业青睐。国内关于悬臂式掘进机研究主要集中在提高截割效率、增加截割功率上，却很少研究机械设备的可靠性、能耗以及开采成本等问题。纵轴悬臂式掘进机的截割效率是由横摆速度决定的，该参数也决定着掘进机回转台寿命和掘进能力。笔者采用虚拟样机技术对掘进机横摆性能进行分析，提出了经济截割最优伸缩速度，为煤矿机械设备的性能优化提供了参考。
1 数学模型
由上述计算和图例可以看出，液压杆缩进速度要比伸出速度慢，而且随着悬臂式掘进机截割头摆动角度的增加这个速度差会越来越大。按照掘进机的机械设计需求，截割头液压组件不能超过35度的最大摆角。因此，按照图2可计算出液压杆的缩进量为398.7毫米、伸出量为431.6毫米，按照一定的单位时间可测量出图2中液压杆的伸缩速度。按照该款纵轴悬臂式掘进机设计参数可以利用上述公式计算出横摆在单侧摆动时的参数，如表1所示。
2 截割头载荷计算
在煤矿井下掘进机开拓过程中，按照国外学者的研究成果可以计算出单个截齿在截割过程中收到的截割阻力，牵引阻力和截割阻力分别为：
按照煤矿工程力学分析，利用数值模拟软件结合上述两个公式可以将开拓时每个截齿的受力情况绘制出来，如图3和图4所示。
按照上述两图可以计算出截割头在工作过程中的最高截割功率和转速及瞬间力矩的相关性，由此看出，截割电机额定功率非常接近截割有的最高截割功率。可以推断，按照第一章数学模型反向求出的单位功耗和数值模拟软件求出的截割载荷是相同的。
3 机械性能优化
笔者利用Pro/E三维实体建模软件配置虚拟样机里模型，利用无缝接口软件在ADAMS中导入虚拟样机模型，并配备有限元分析软件。最终建立了具有刚柔耦合特性的纵轴悬臂式掘进模型。
通过软件对悬臂式掘进机进行横摆速度优化可以降低机械生产成本、提高单位时间内的开采效率、缩短截割头设计时间、提高回转台的机械性能质量。例如，将表1中液压杆伸出速度作为机械优化核心，利用步骤函数得到五次序列值，可以比照五次不同截割功率下液压杆的伸出速度、回转台疲劳性、液压杆寿命以及截割头受到的应力，以此来获得最佳的优化方案。通过机械性能优化得到如图5所示的横摆机械性能报告和表2所示的机械性能关联参数。
4 结论
煤矿开采中，纵轴悬臂式掘进机发挥着巨大功效，在截割头横摆开拓中，液压杆伸出量和缩进量差值是随着横摆摆动角度的增加而增大的，呈现出非线性关系。利用数学模型反向求解推到出的截割头单位时间功耗和数值模拟软件绘制出的截割头最高功率基本相符，为横摆机械性能的模拟优化奠定了理论基础。采用虚拟样机建立了截割头工作模型并得出了最佳伸缩速度。该优化方法的提出为较少煤矿机械能耗、提高悬臂式掘进工作效率提供了新的改进手段。
[参考文献]
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机械臂设计论文范文6
1 引言
在现代机械制造领域中，随着工厂机械制造机器人的普及，机械臂已经变得越来越重要。与传统的工业机械臂相比，未来的机械臂要能够完成更加复杂的机械加工任务。在实际的机械制造机器人应用中，衡量机械臂的工作性能主要是工作效率和工作可靠性指标。
机械臂是一个开链式的多连杆机构，用固定基座来进行固定，机械臂可以根据需要在自由端安装执行器来实现工厂生产操作，关节之间的运动可以带动连杆运动，使得机械臂运动来达到不同的姿态。本文主要针对这个问题展开研究，探讨机械臂的路径规划问题。
2 径向基函数神经网络介绍
神经网络具有分布式存储、并行协同处理和对信息具有自组织自学习等优点，所以广泛应用在人工智能方面。神经网络的大量神经元之间的连接权值和分布分别代表着特定的信息，当网络受损时可以保证网络的输出正确，这种信息处理方式大大提高了网络的容错性和鲁棒性。
径向基函数神经网络是基于函数逼近理论的，是根据系统的海量样本数据来选择隐含层神经元的径向基激活函数，可以用基函数来表示，能够无限的逼近真实的算法表达，它选择合理的隐含层单元个数和作用函数，能够把原来的非线性不可分问题映射成线性可分问题，把不好处理的非线性问题方便的简化为线性问题。径向基函数神经网络在训练时，在给定训练样本后学习算法要解决的核心问题是：设计神经网络的网络结构和求解相关的参数。网络结构设计主要包括网络的输入、网络的输出个数，隐含层节点数目。相关的参数主要包括涉及的参数有径向基函数的中心值、以及函数宽度和权值。
径向基函数神经网络属于一种性能较优的前馈型神经网络，它具有多维度非线性的映射能力和并行信息处理的能力，以及强大的聚类分析能力。与BP神经网络相比，径向基函数神经网络的网络拓扑结构采用的是径向对称的核函数，这样可以大幅提高神经网络的学习速度，同时能够避免陷入局部极小，具有较好的全局寻优能力，同时也具有较好的逼近任意非线性映射能力。
3 机械臂路径规划设计
机械臂轨迹规划主要研究的是机械臂在多维空间中的运动路线，即给定一个初始状态位姿，一个期望的末端执行器的位姿，根据规定的要求来寻找连接初始状态和期望状态的最优有效路径，然后把最优路径转变为机械臂各个关节的空间坐标，进一步转化为机械臂的各个关节的位移、速度和加速度，就形成了机械臂的路径。
机械臂的动力学状态模型为：
其中：D（q）为对称正定的惯量矩阵，为哥式力与离心力矩阵，G（q）为重力项矩阵，q为机械臂关节角位移矢量，为机械臂的角速度矢量，为机械臂的角加速度矢量，为机械臂各关节控制力矩输入矢量。
机械臂的动力学参考模型为：
其中，y为2n+1的参考模型状态矢量，r为n×1的参考模型输入矢量。
径向基函数神经网络包括一个输入层、一个隐层和一个输出层。隐层由一个径向基函数组成，和每个隐层节点相关的参数为网络中心向量和半径。本文选择高斯函数作为径向基函数。本文选择的神经网络训练方法为：输入层到隐层用无导师的聚类算法来训练，常用的是K-均值算法和模糊聚类算法，来确定神经网络的中心向量和半径，隐层和输出层的权值调整用有导师指导算法，来确定权重向量。
算法流程如下：首先对样本数据进行聚类，然后确定神经网络的隐层节点的中心的初始值，将这些样本进行分组，然后将训练样本按照距离的远近向隐层节点的中心聚类，完成后计算样本的均值，将样本均值赋值给隐层中心作为下一次迭代的聚类中心，下一步要判断聚类过程是否结束，聚类结束标志是当划分的每个聚类的样本中心不再变化。然后再计算下宽度半径，宽度半径等于每个聚类中心与该训练样本之间的平均距离。
通过算法验证，对机械臂的路径规划验证了算法的合理性和可行性，规划后支反力和扭矩等动力性能较好，完全满足工程需求。
