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工业机器人期末测试一、机器人运动学1.关节型机器人结构如图所示。已知关节变量值12345690,0,90,90,22431.8,149.09,ammdmm46433.07,56.25dmmdmm。求各关节运动变换的齐次变换矩阵iT。解(1):D-H坐标系的建立按D-H方法建立各连杆坐标系,如图所示。忽略机器人高度的影响,将{0o}系设在关节1的轴线上,{0o}与{01}重合,o0x0代表机器人的横方向,初始位置与肩关节轴线相同,o0y0代表机器人手臂的正前方,o0z0代表机器人身高方向。o1x1轴在水平面内,o2x2轴沿大臂轴线方向,o3x3轴与小臂轴线垂直,o4x4∥o5x5∥o6x6。坐标原点o2、o3与o4、o5重合。o6x6y6z6为终端坐标系,该坐标系考虑了工具长度d6。(2)确定各连杆的D-H参数(3)求两杆之间的位姿矩阵Ti1101010100-1000001csscT2222220222020010001csacscasTd33030303001000001csscT44404040400-100001csscTd55050505000100001csscT66660066000010001csscTd2.如图二自由度平面机械手,已知手部中心坐标值为11,xy。求该机械手运动方程的逆解1及1d。二、机器人动力学1.如图二自由度平面机械手,已知杆长120.5llm,相关参数如下表所示。求表中两种情况下的关节瞬时速度1和2。2.已知二自由度平面机械手的雅可比矩阵为112222112222sinsinsincoscoscoslllJlll。若忽略重力,当手部端点力10TF时,求与此力相应的关节力矩。解:因为雅可比矩阵为112222112222sinsinsincoscoscoslllJlll三、机器人的智能控制简述机器人人工神经网络控制技术的原理及方法。答:基本原理:神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型,在人们对生物神经系统进行研究以探讨人工智能的机制时,把神经元数学化,从而产生神经元数学模型。机器人的神经网络动力学控制方法中,典型的是计算力矩控制和分解运动加速度控制,前者在关节空间闭环,后者在直角坐标空间闭环.在基于模型计算力矩控制结构中,关键是逆运动学计算,为实现实时计算和避免参数不确定性,可通过神经网络来实现输入输出的非线性关系.对多自由度的机器人手臂,输入参数多,学习时间长,为了减少训练数据样本的个数,可将整个系统分解为多个子系统,分别对每个子系统进行学习,这样就会减少网络的训练时间,可实现实时控制.四、机器人的控制基础交流伺服电动机有哪几种调速方式,请分别说明其原理。答:交流电动机的调速方法很多,有调压调速、斩波调速、转子串电阻调速、串级调速、滑差调速、变频调速等。但是从本质上讲,由异步电动机的转速公式可知,交流电动机的调速方法实际上只有两类;1.在电动机旋转磁场的同步速度恒定的情况下调节转差率,属于耗能的低效调速方法。原理是,在电源电压一定时,从电源输入的功率就是一定的,通过电枢中串电阻调速,就是在电阻上产生一部分损耗,使电动机的功率减少,转速降低。2.调节电动机旋转磁场的同步速度,属于高效的调速方法。原理是,改变电动机的输入电压,随着电压的降低,输入功率降低,输出功率当然也下降,于是转速下降,这里不断增加损耗,所以是一种高效的调速方法。
本文标题:机器人期末测试含部分答案
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