機(jī)器人動(dòng)態(tài)特性及動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)研究

內(nèi)容概要

　　獲取機(jī)械系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性對(duì)其本身的精確運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力控制有著重要的意義和應(yīng)用價(jià)值。本書主要研究以工業(yè)機(jī)器人為典型代表的機(jī)械系統(tǒng)，對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)在提取過(guò)程中的一系列問(wèn)題進(jìn)行了探討。對(duì)現(xiàn)有的時(shí)域法、頻域法及小波方法進(jìn)行了辨析，并研究了適用于機(jī)器人的階躍激勵(lì)下的時(shí)域辨識(shí)方法，同時(shí)對(duì)機(jī)器人操作臂慣性參數(shù)辨識(shí)中的一些相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了研究。本書還研究了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)的方法，并且對(duì)時(shí)變系統(tǒng)的參數(shù)辨識(shí)進(jìn)行了研究。

作者簡(jiǎn)介

　　陳恩偉，1979年生，廣西合浦人，合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械設(shè)計(jì)及理論專業(yè)博士，現(xiàn)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)固體力學(xué)博士后流動(dòng)站工作。合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院教師。研究方向?yàn)椋赫駝?dòng)測(cè)試與控制、結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)參數(shù)識(shí)別、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)及動(dòng)力學(xué)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇。

書籍目錄

總序致謝摘要第1章　緒論1.1 工業(yè)機(jī)器人概述1.1.1 工業(yè)機(jī)器人1.1.2 工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展1.1.3 工業(yè)機(jī)器人的構(gòu)成1.1.4 機(jī)器人用傳感器1.1.5 機(jī)器人機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)分析方法1.2 工業(yè)機(jī)器人動(dòng)態(tài)特性及動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)1.2.1 工業(yè)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模與控制1.2.2 脈沖響應(yīng)函數(shù)辨識(shí)是機(jī)器人動(dòng)態(tài)特性分析的關(guān)鍵1.2.3 階躍激勵(lì)是獲取機(jī)器人動(dòng)態(tài)特性的有效途徑1.2.4 機(jī)器人動(dòng)力學(xué)研究中慣性參數(shù)辨識(shí)是熱點(diǎn)問(wèn)題1.3 系統(tǒng)辨識(shí)的分類及主要研究方法1.3.1 系統(tǒng)辨識(shí)的定義1.3.2 系統(tǒng)辨識(shí)的分類1.3.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)辨識(shí)1.4 本論文的研究?jī)?nèi)容、目的、意義1.4.1 課題來(lái)源1.4.2 本論文的主要研究工作1.4.3 本論文研究的目的、意義1.5 主要內(nèi)容章節(jié)安排第2章　提取脈沖響應(yīng)函數(shù)的小波變換方法與時(shí)域法分析2.1 引言2.2 脈沖響應(yīng)函數(shù)2.2.1 定義和性質(zhì)2.2.2 脈沖響應(yīng)函數(shù)與結(jié)構(gòu)系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)2.2.3 現(xiàn)有提取系統(tǒng)脈沖響應(yīng)函數(shù)方法研究2.2.4 時(shí)域法與頻域法的優(yōu)劣分析2.3 基于小波變換的脈沖響應(yīng)函數(shù)提取方法研究2.3.1 小波分析歷史回顧及其在振動(dòng)工程上的應(yīng)用2.3.2 小波分析理論2.3.3 提取系統(tǒng)單位脈沖響應(yīng)函數(shù)的小波變換方法研究2.4 時(shí)域法與小波變換方法內(nèi)在關(guān)系分析2.4.1 循環(huán)小波方法與時(shí)域法關(guān)系2.4.2 相關(guān)小波方法與時(shí)域法關(guān)系2.5 時(shí)域方法與小波方法數(shù)值仿真及實(shí)驗(yàn)2.5.1 仿真模擬分析2.5.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本章小結(jié)第3章　階躍激勵(lì)下的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性辨識(shí)方法3.1 引言3.2 階躍信號(hào)的時(shí)域特性與頻域特性3.2.1 時(shí)域分析3.2.2 頻域分析3.3 階躍信號(hào)的測(cè)量分析3.3.1 階躍激勵(lì)與力傳感器3.3.2 階躍信號(hào)與矩形脈沖信號(hào)3.4 由階躍響應(yīng)確定階躍力3.5 使用階躍響應(yīng)辨識(shí)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)--面積法3.6 階躍響應(yīng)求脈沖響應(yīng)的時(shí)域方法--差分法3.6.1 原理3.6.2 仿真算例本章小結(jié)第4章　提取系統(tǒng)脈沖響應(yīng)函數(shù)的時(shí)域方法研究4.1 引言4.2 信號(hào)平均方法概述4.2.1 譜的線性平均方法4.2.2 時(shí)間記錄線性平均4.2.3 指數(shù)平均4.2.4 RMS平均及RMS指數(shù)平均4.3 時(shí)域方法病態(tài)問(wèn)題解釋4.3.1 頻域解釋4.3.2 Riemann-Lebesgue引理解釋4.3.3 用矩陣的奇異值解釋4.3.4 病態(tài)問(wèn)題數(shù)值實(shí)例4.4 提取脈沖響應(yīng)函數(shù)的偏差補(bǔ)償方法4.4.1 輸出誤差模型算法4.4.2 輸入誤差模型算法4.4.3 階躍激勵(lì)下的偏差補(bǔ)償算法4.4.4 誤差分析4.4.5 偏差補(bǔ)償算法與傳統(tǒng)時(shí)域法的關(guān)系分析4.4.6 仿真算例4.4.7 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.5 提取脈沖響應(yīng)函數(shù)的誤差偏導(dǎo)數(shù)方法4.5.1 輸出噪聲模型算法4.5.2 輸入噪聲模型算法4.5.3 仿真驗(yàn)證4.6 對(duì)兩種時(shí)域平均方法的討論本章小結(jié)第5章　機(jī)器人操作臂慣性參數(shù)辨識(shí)方法研究5.1 引言5.1.1 慣性參數(shù)5.1.2 機(jī)器人慣性參數(shù)辨識(shí)方法的研究和發(fā)展5.2 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)方程5.2.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)5.2.2 機(jī)器人動(dòng)力學(xué)遞推方程5.2.3 連桿組合體5.2.4 慣性張量的坐標(biāo)系變換5.3 機(jī)器人六維腕力傳感器5.3.1 機(jī)器人六維腕力傳感器簡(jiǎn)要介紹5.3.2 六維腕力傳感器的結(jié)構(gòu)5.3.3 六維腕力傳感器微分運(yùn)動(dòng)影響5.4 末端連桿慣性參數(shù)辨識(shí)5.4.1 算法原理5.4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.4.3 辨識(shí)結(jié)果5.5 操作臂慣性參數(shù)全辨識(shí)方法5.5.1 用慣性力補(bǔ)償連桿重力的方法5.5.2 關(guān)節(jié)摩擦特性5.5.3 辨識(shí)連桿質(zhì)量及質(zhì)心坐標(biāo)5.5.4 辨識(shí)連桿的慣性張量5.5.5 方法的流程圖5.5.6 仿真算例5.5.7 討論本章小結(jié)第6章　基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)方法6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)述6.1.1 人工神經(jīng)元的模型6.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形態(tài)6.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則6.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于系統(tǒng)辨識(shí)6.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識(shí)中的優(yōu)越性6.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)的并聯(lián)模式與串一并聯(lián)模式6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識(shí)方法研究6.4.1 問(wèn)題的提出6.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識(shí)方法6.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識(shí)應(yīng)用實(shí)例本章小結(jié)第7章　總結(jié)與展望7.1 總結(jié)7.2 創(chuàng)新點(diǎn)7.3 有待進(jìn)一步研究問(wèn)題的展望參考文獻(xiàn)攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文

章節(jié)摘錄

　　第1章　緒論　　科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，誕生了機(jī)器人。機(jī)器人是20世紀(jì)人類的偉大發(fā)明之一。它作為人類的新型生產(chǎn)工具，在減輕勞動(dòng)強(qiáng)度、提高生產(chǎn)效率、改變生產(chǎn)模式，把人從危險(xiǎn)惡劣的工作環(huán)境中解放出來(lái)等方面，顯示出極大的優(yōu)越性，對(duì)人類的生產(chǎn)和生活方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)成為21世紀(jì)先進(jìn)制造技術(shù)的重要組成部分?！　?.1　工業(yè)機(jī)器人概述　　1.1.1　工業(yè)機(jī)器人　　20世紀(jì)中期，隨著計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化技術(shù)和原子能技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代機(jī)器人技術(shù)開始得到了研究和應(yīng)用。由聯(lián)合國(guó)采納的美國(guó)機(jī)器人協(xié)會(huì)對(duì)機(jī)器人的定義為：機(jī)器人是一種可重復(fù)編程的多功能操作手，用以搬運(yùn)材料、零件、工具等，或者是一種用于完成不同操作任務(wù)，具有多種程序流程的專門系統(tǒng)。工業(yè)機(jī)器人是工業(yè)生產(chǎn)中使用的機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人與其他專用操作機(jī)的區(qū)別在于：專用操作機(jī)是一種適用于大量生產(chǎn)的專用自動(dòng)化設(shè)備；而工業(yè)機(jī)器人則是一種能適應(yīng)產(chǎn)品種類變更，運(yùn)動(dòng)具有多自由度的柔性自動(dòng)化設(shè)備。機(jī)器人技術(shù)是由多學(xué)科理論與技術(shù)集成的機(jī)電一體化技術(shù)，是一門多學(xué)科交叉的先進(jìn)技術(shù)。機(jī)器人學(xué)涉及機(jī)械學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程、控制論與控制工程學(xué)、電子工程學(xué)、人工智能、仿生學(xué)等眾多領(lǐng)域，引起了許多具有不同專業(yè)背景的人們的廣泛興趣和深入研究，從而獲得了快速發(fā)展。

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無(wú)

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

---

    機(jī)器人動(dòng)態(tài)特性及動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)研究 PDF格式下載

---