吊车租赁,   吊车出租公司,    吊车出租     ✅  君子弱白丁,  良马畏黄鼠    ✅   吊车的液压柔性机械臂的国内外研究现状??      折臂式吊车的机械臂,   吊车的机械臂与传统固定机械臂相比，由于载荷较大引起末端弯曲变形，液压伺服系统耦合等特点，使这一类问题受到广泛关注。与刚性机械臂相比，柔性机械臂具有质量轻、消耗能量少、负载大等特点。与电动驱动的机械臂相比，液压缸驱动的机械臂具有较大的驱动力矩、较大的功率/重量比、耐用性好等特点，但同时也是一个复杂地、强耦合非线性系统。针对工业应用中的吊车的柔性机械臂的自重和负重的问题，采用液压驱动，由于液压动态和柔性振动的存在，使机械臂的建模与控制存在很多问题。目前针对于液压柔性机械臂控制的相关研究还不是很全面，其中大部分相关内容的研究还只是在试验阶段。如今国内外对电驱动的机械臂轨迹跟踪控制的文章相对比较多，而对液压驱动的机械臂的轨迹跟踪控制研究较少。因为液压机械臂是由液压部分和机械3部分组成的，在低速运行过程中需要考虑执行器的动态，另外对控制精度的影响因素还包括：重负载、液压油压缩率、液体体积模量、摩擦力等，而这些问题是电机驱动机械臂不需要考虑的问题；对于液压机械臂系统，机械臂的自身质量大，从而导致其重力大，在刚开始举升时候的速度增加的运动和举升即将结束时候的速度减小的运动会给整个工作系统带来较大的振动，也会影响到系统的轨迹跟踪的性能的控制。通常来说，依据电机驱动的机械臂中设计的控制器用在液压驱动机械臂系统中一般是不起作用的，或者是无法满足跟踪控制的性能指标，甚至无法达到工程中预期的轨迹跟踪的目的。因此对吊车的液压柔性机械臂的轨迹跟踪及振动抑制的控制方法研究具有一定的科研价值和工程应用前景。

                  对于吊车的液压柔性机械臂系统运动学主要从正运动学和逆运动学两个方面开始研究：正运动学是通过给出系统关节变量值，通过系统的关节变量值求出系统末端执行器的位置和姿态，逆运动学是给出系统末端执行器的位置和姿态求解出系统各个关节的变量值。在正运动学的求解过程中是比较简单的，求出的结果是唯一的不会出现多解的情况。正运动学的求解推导过程相对逆运动学求解过程很简单，并且结果是唯一的。对于推导正运动学的方法中，目前主要采用齐次变换矩阵（D-H参数）法。假设系统中的连杆、关节和机械臂末端负载为刚体，通过研究各刚体在驱动力或者驱动力矩的作用下相互之间的运动关系，分析各个刚体结构的运动。首先在系统的连杆上固定一个参考坐标系，而4系统中相邻连杆的空间几何关系会采用一个齐次变换矩阵来描述，采用这种方法可以逐步推导出末端连杆的位置相对于参考坐标系的空间几何关系，机械臂的正运动学方程就可以采用这种方法得到。但是逆运动学的求解过程是非常复杂的，一般情况下其逆运动学会有多个解，通常会根据需要选择一个最优的逆运动学解，此最优解通常利用模糊逻辑法、和声搜索法、神经网络法以及粒子群算法等智能算法得到。在二十世纪五十年代的时候，关于推导机械臂连杆相对位姿的关系提出了一种D-H参数法的矩阵方法，这种D-H参数法的提出为机械臂运动学的建模研究奠定了基础。针对五自由度的移动机器人系统，采用了D-H参数法建立了其运动学模型。为了获取移动机器人的关节速度和空间的位姿关系，选用了D-H参数法创建了移动机器人的运动学模型，在获取移动机器人的精确运动学模型后从而达到获取移动机器人的关节和空间的关系的目的。运用D-H参数法为智能服务机器人创建了运动学模型，并为后续的轨迹控制研究奠定了基础。

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         对机械臂运动学内容研究的主要目的是探究机械臂的运动方式，而在实际的使用过程中，对于机械臂的运动轨迹往往需要根据环境和工况的要求运动，以此满足操作者的需求。因此，一些研究者们针对机械臂系统轨迹规划的问题进行了探究。采用一种基于迭代和分布式的算法，依据分布式人工智能，求出了具有6自由度机械臂运动学逆解的全部解。把求解机器人逆运动学的思想运用在求解工作区速度输入的控制问题，从而提高了水下远程操作机器人的工作效率。利用求解逆运动学的解来解决二次约束的问题，从而针对操作性和运动任务相结合的整体关节的协调问题，同时考虑了主要任务的等式约束和额外冗余的不等式约束，最终这种方法经过验证可以提高机器人完成任务时的可达性。在处理并联机械臂控制问题的时候，提出了一种基于遗传算法的优化方法，把求解非线性方程的问题转化为优化的问题，建立了系统清晰的逆运动学模型。对于吊车的液压柔性机械臂系统建立动力学模型的问题，由于本文研究对象中的机械臂系统是由液压驱动的刚性机械臂与柔性机械臂共同组合而成的，所以在本文的机械臂的系统建模主要还是研究柔性机械臂的动力学建模。能否准确描述系统柔性的变形是影响动力学建模和控制算法实现的关键因素，柔性变形的描述方法主要分四类：有限元法、有限段法、模态综合法和集中质量法。

                对于刚柔机械臂的动力学建模主要有两类，一个是矢量力学法，另一个是分析力学法。通常被使用的动力学建模的具体方法有：Newton-Euler公式、Lagrange方程或Hamilton原理、变分原理、虚位移原理以及Kane方程。在对柔性机械臂的动力学建模中主要还是采用Newton-Euler公式作为主要的研究方法。该方法的理论核心是通过运用牛顿第二定律原理，根据质心运动定理和相对质心的动量矩定理列写出系统的数学动力学模型，系统的数学模型中包括作用在物体上的所有主动力或力矩，约束力或约束力矩。为了更加清晰的表示作用在物体上的外力与物体的运动状态之间的关系，通常采用以约束条件为依据去除理想约束力或力矩。所以采用Newton-Euler方法在解决柔性多体问题上并不是很简单。Lagrange方程的原理是以虚拟位移和达朗伯原理为基础的，主要特点是标量力学的理论作为支撑系统研究的主要理论，通过引入动力学函数建立系统的动力学方程。在采用Lagrange方程对柔性机械臂系统数学模型的推导过程中，不需要考虑系统受到的复杂约束力，简化推导过程，对多关节的柔性机械臂的动力学模型的推导更加方便使用，从而会被广泛应用在柔性连杆系统或者包含柔性连杆系统的动力学建模过程当中。Kane方法是以相对能量的原理为基础，从质点系的D’Alembert原理出发，将个体的主动力（矩）和惯性力（矩）乘以偏速度、偏角速度矢量，然后进行求和。对于整个系统而言，可以获得具有相同自由度数的方程组。方程的特点可以消除方程中的内力项，可以避免复杂的微分运算。针对三维助力机械臂系统动力学的研究过程中，主要是采用Lagrange方法完善了系统的动力学方程。基于Kane方程的原理，从而得到了刚柔机械臂系统的精确动力学数学模型。对机械臂系统的各个连杆部件进行了受力分析，运用了基于矢量法、假设模态法和拉格朗日方程等方法，从而建立了系统的动力学模型。基于Newton-Euler迭代动力学算法，对机械臂进行了逆向动力学分析与建模，得到机械臂的逆向动力学方程的一般形式。在对移动的机器人的分析研究过程中使用了Lagrange方程，最终得到了该机器人的精确动力学模型。同样是基于Lagrange方法，得到了二自由度并联机械人的动力学方程。在对于柔性机械臂的研究过程中主要是使用了Newton-Euler公式，首先得到柔性机械臂的动力学方程，其次依据Lagrange方程完善整个系统的动力学方程。采用了假设模态法和Kane方程的原理建立了机械臂柔性连杆的动力学方程，仿真验证了基于Kane方程建立的系统动力学方程具有足够的精度，可以得到很好的控制效果。

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