动态称重的关键是动态测量数据的数据处理方法,而数据处理的算法,都有各自的优缺点。本文提出了一种结合两种方法的方案,充分利用了计算机资源,处理过程力求快速简洁,同时又提高了精度。在样机设计中测试证明,该系统测量准确。

根据人手指外骨骼关节结构,提出硅胶多腔体仿人柔性关节,设计了一种用于手部康复机器人的气动软体驱动器,详细阐述了驱动器的制作流程.采用Abaqus软件对软体驱动器进行有限元仿真,给出不同气压下的仿真图形.仿真结果表明,提出的软体驱动器的理论模型与实验数据基本吻合,相对于其他结构,整体的稳定性、抓取能力更强,为以后仿人柔性机械手的应用提供了支撑.

采用橡胶气囊驱动器和弹性元件研制了一种新型空间弯曲柔性关节,该柔性关节具有3个自由度,可以轴向伸长和向空间任意方向弯曲。通过气压传感器和数据采集器获得关节内工作气压信号特性。利用高速相机对空间弯曲柔性关节进行了动态实验,分析了柔性关节在不同激励信号下的动力学特性,为建立柔性关节的控制模型提供了依据。

设计了一种采用伸长型气动人工肌肉的三自由度柔性驱动器,该驱动器的驱动装置与本体复合一体,主要由3根对称分布的人工肌肉并联组成。根据力和力矩分析,考虑了驱动器伸长量、弯曲方向和弯曲角度的综合影响,建立了驱动器伸长量、弯曲方向和弯曲角度的非线性理论模型。通过试验对理论模型进行了验证,获得了柔性驱动器在不同通气方式下的形变性能。结果表明该柔性驱动器弯曲时近似圆弧状,具有较高灵活性,能够实现轴向伸长和空间内任意方向弯曲,可作为执行部件应用于农业机器人和果蔬采摘机械手等仿生机械上。

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。

针对现有机械手柔性不足问题,提出一种新型的气压驱动的多指柔性机械手。采用自主研制的多驱动型单向弯曲柔性关节,设计了柔性气动拟人手指;采用模块化设计,将4个手指安装在拟人手掌上,构成了具有4个自由度的柔性机械手本体结构,达到了用少自由度机械手实现10余自由度机械手抓、握、捏、弹等功能。搭建机械手抓取实验系统,完成了机械手相关抓取实验。实验结果表明:该四指机械手能够对典型的物体形状如球形、圆柱形及异形物体等实现稳定抓取。

采用自主研发的气动柔性关节,仿人手外形研制了一种新型柔性灵巧手。该机械手为人手的1.5倍,每根柔性手指由两个气动柔性关节组成,通过调节关节内气压控制手指形变实现机械手抓取物体。利用三维运动捕捉系统和机械手气动实验平台进行了不同气压下柔性手指的运动学实验,分析了机械手工作空间,并进行了机械手抓取实验。实验结果表明:该机械手具有较好的柔性和物形适应性可实现多种抓取模式和完成不同类型物体抓取;五指握取时可抓持最大物体直径为220 mm,最小物体直径为50 mm,质量为1 kg的物品。

提出了一种精密六维力传感器的标定方法.搭建了实验平台,采用移动滑台搭载测力计对传感器施加外力的方式,得到传感器在不同外力情况下各方向力和力矩输出的电压差值,利用数值分析方法对电压差值和外力、力矩大小之间的关系进行分析,获得了电压差值与外力、力矩大小的关系方程,并应用六维力传感器对气动柔性手指进行了夹持力实验研究.实验结果表明,柔性手指指尖夹持力、所受力矩随气压增加而增大,且指根处受力、力矩均小于指尖夹持力及夹持力所产生力矩,为后续柔性机械手的研究提供了科学依据.

针对龙门铣床垂直滑枕容易发生颤振,导致加工产品精度下降的问题,对多变量龙门铣床振动主动控制的方法进行研究。对垂直滑枕的模态进行分析,观察其结构的模态形状,以研究其动态特性。采用多输入多输出系统中的自动功率谱及交叉功率谱求取其传递函数,并得到多变量传递函数的频域公式。利用多变量传递函数的奇异值信息,获取多变量系统的数学模型。通过H∞回路成形方法求取开环系统的补偿函数,在扰动系统鲁棒裕度值的基础上,求取稳定控制器模型,对龙门铣床垂直滑枕进行振动主动控制。采用所提方法及PID方法对不同激励信号下垂直滑枕产生的振动进行控制,结果表明:在方波及正弦波激励信号下,利用所提方法控制的最大振动幅度较PID方法控制的最大振动幅度分别减小了39.88%和37.21%。该方法对垂直滑枕的振动控制效果较好,能够提高龙门铣床...

仿照蠕虫运动机理,利用自主研发的径向膨胀和轴向伸缩软体驱动器,研制了一种蠕动式气动软体管道机器人。研究了两种驱动器的结构设计和工艺流程;并进行了静力学实验,获得了驱动器静力学特性;依据轴向伸缩软体驱动器的形变原理,建立了机器人的运动学模型,获得了在不同气压、频率和负载情况下机器人的运动性能。结果表明,管道机器人具有较好的灵活性和适应性,可在一定直径范围的管道内自由爬行,爬行最大运动速度可达4.64 mm/s,负载能力为1000 g。