發(fā)布時(shí)間：2020-12-04 17:08

　　在工業(yè)生產(chǎn)之中Stewart平臺(tái)被廣泛應(yīng)用。由于上平臺(tái)得位姿不易得到測(cè)量,又需要監(jiān)控機(jī)構(gòu)的運(yùn)行位置。因此對(duì)Stewart平臺(tái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)正解分析是十分必要的。本文利用牛頓-泰勒法建立Stewart平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)學(xué)正解模型,求解出位置逆解、速度逆解。并利用模擬退火算法與初值無(wú)關(guān)并且具有概率突跳性和Newton-Raphson迭代法精度高的特點(diǎn),提出了模擬退火算法和Newton-Raphson迭代法相結(jié)合的Stewart平臺(tái)位置正解方法。通過(guò)MATLAB編制了運(yùn)動(dòng)學(xué)正解和運(yùn)動(dòng)學(xué)反解的程序。利用SolidWorks進(jìn)行建模,并且在Adams上進(jìn)行運(yùn)動(dòng)仿真驗(yàn)真了算法的準(zhǔn)確性,為下一步的研究提供理論依據(jù)。 

【文章來(lái)源】：軟件. 2020年06期 第247-252+256頁(yè)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

Stewart平臺(tái)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型Fig.1KinematicsmodeloftheStewartplatform

邵云龍等：基于模擬退火算法的Stewart平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)學(xué)正解分析249《軟件》雜志歡迎推薦投稿：cosoft@vip.163.com圖2速度矢量圖Fig.2SpeedvectorJ－輸入速度對(duì)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)位姿速度的一階影響系數(shù)矩陣。J=111222333444555666e(R)()()()()()TTBTTBTTBTTBTTBTTBeeReeReeReeReeRe式中：BiR—為上平臺(tái)鉸結(jié)點(diǎn)Bi相對(duì)于體坐標(biāo)系原點(diǎn)的位矢；ei—為第i個(gè)支桿的單位向量。2模擬退火算法—Newton-Raphson正解算法為了解決Stewart平臺(tái)傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)正解求解問(wèn)題中的對(duì)于初值依賴性較大的情況，將模擬退火算法與Newton-Raphson迭代法結(jié)合起來(lái)，在簡(jiǎn)化求解步驟的同時(shí)，既保證原本數(shù)值迭代法的高速運(yùn)算，又發(fā)揮了模擬退火算法具有概率突跳性的特點(diǎn)。提高了運(yùn)動(dòng)學(xué)正解的計(jì)算精度。2.1模擬退火算法模擬退火算法是由S.Kirkpatrick，C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年根據(jù)物理退火過(guò)程發(fā)明的。它是一種非線性反演算法[7]。模擬退火算法的一般步驟是：首先根據(jù)具體情況給定算法所需的初始值，接著再利用新解的求娶接收準(zhǔn)則等，對(duì)產(chǎn)生的新解進(jìn)行不斷地迭代，直到目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)度達(dá)到當(dāng)前命題所規(guī)定的的要求。2.1.1初始值的選取初始值的選取偏差大小，對(duì)模擬退火算法的收斂速度有著深刻的影響[8]。為了確定初始值的數(shù)值范圍，首先將虛擬樣機(jī)成功運(yùn)行的數(shù)據(jù)作為選值空間，并將初選的上平臺(tái)的位姿變化作為輸入，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)反解的計(jì)算，并將計(jì)算的后的結(jié)果與預(yù)計(jì)算的六個(gè)驅(qū)動(dòng)桿的長(zhǎng)度數(shù)值進(jìn)行比較。如若兩者比較誤差的數(shù)值沒(méi)有超過(guò)預(yù)先規(guī)定閾值時(shí)，則采用此時(shí)的初始值。反之，若超過(guò)閾值，則拋棄此時(shí)的?

第41卷第6期軟件《軟件》雜志歡迎推薦投稿：cosoft@vip.163.com252圖10上平臺(tái)繞Y軸旋轉(zhuǎn)角度變化曲線Fig.10CurveofrotationangleofupperplatformaroundYaxis圖11上平臺(tái)繞Z軸旋轉(zhuǎn)角度變化曲線Fig.11CurveoftherotationangleoftheupperplatformaroundtheZaxis圖12任意液壓缸的位移變化Fig.12Changeofdisplacementofanyhydrauliccylinder將上述六個(gè)液壓缸的位移變化曲線離散成坐標(biāo)，然后制成樣條曲線。并將其作為驅(qū)動(dòng)，可以得到符合上平臺(tái)目標(biāo)函數(shù)的軌跡，有效地加快了模擬平臺(tái)的設(shè)計(jì)和建立的速度。4基于MATLAB的Stewart平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)學(xué)正解實(shí)驗(yàn)將上述算法寫(xiě)成程序，并將六個(gè)液壓缸的長(zhǎng)度變化作為輸入，求出以下六組數(shù)據(jù)。圖13求解的上平臺(tái)位姿數(shù)據(jù)圖Fig.13Posedataoftheupperplatform圖14求解的上平臺(tái)位姿數(shù)據(jù)誤差變化圖Fig.14Thevariationoftheposedataoftheupperplatform（下轉(zhuǎn)第256頁(yè)）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于混合模擬退火算法的陣列側(cè)向測(cè)井實(shí)時(shí)反演研究[J]. 馮進(jìn),倪小威,楊清,管耀,劉迪仁.  石油鉆探技術(shù). 2019(05)
[2]基于模擬退火算法的船舶航向PID控制器參數(shù)優(yōu)化研究[J]. 邵文超.  科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(22)
[3]七支鏈Stewart并聯(lián)機(jī)構(gòu)位置正解的半解析算法[J]. 朱俊豪,尤晶晶,葉鵬達(dá).  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程. 2019(07)
[4]基于多目標(biāo)遺傳算法的Stewart平臺(tái)運(yùn)動(dòng)學(xué)正解解算[J]. 胡啟國(guó),駱艷麗,王宇謙.  機(jī)械傳動(dòng). 2019(03)
[5]六自由度Stewart平臺(tái)運(yùn)動(dòng)學(xué)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正解[J]. 李晶.  艦船科學(xué)技術(shù). 2017(04)
[6]船舶運(yùn)動(dòng)仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)[J]. 林智宏,曾震宇,朱鈺,宮瑞.  自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用. 2016(12)
[7]六自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)變搜索原點(diǎn)迭代正解方法[J]. 楊恒,薛開(kāi).  應(yīng)用科技. 2016(02)
[8]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Stewart平臺(tái)位姿正解算法研究[J]. 張宗之,秦俊奇,陳海龍,劉平松.  機(jī)械傳動(dòng). 2015(06)
[9]基于ADAMS的六自由度液壓動(dòng)感平臺(tái)建模及運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真[J]. 林礪宗,潘大亨,傅招國(guó),倪小鵬.  機(jī)床與液壓. 2012(13)



本文編號(hào)：2897954