基于深度学习的单自由度机械臂定位可靠性估计
2021-08-11侯保林
振动与冲击 2021年15期
鲍 丹,侯保林
(南京理工大学 机械工程学院,南京 210094)
随着机器人技术的发展,机械臂被广泛应用于工业制造、航天航空、医学治疗和军事等各个领域,比如物流系统中用于搬运、包装的机械手;航空航天的空间自由漂浮机械臂;火炮自动装填系统中的弹药传输机械臂。机械臂定位可靠性是动作可靠性的一种,它表示机构在规定的实用条件下,在规定的使用期内,为实现其规定功能,而使其性能保持在允许值范围内,能精确、及时、协调地达到目标位置的能力。但是,由于受工作环境的影响,在运动过程中的机械臂系统受到不确定性参数和外部扰动等因素的影响,使其定位可靠性的估计很困难。因此,研究机械臂在参数不确定以及存在外部随机扰动的情况下的定位可靠性具有重要意义。
国内外目前也有大量对系统中存在不确定性参数的可靠性问题研究。例如,Rao等[1]使用概率方法对机械手运动学和动力学进行建模,在此基础上提出计算可靠性的方法;Kang等[2]基于概率多椭球凸集混合模型,提出了在参数不确定或载荷不确定情况下结构安全可靠度指标的数学定义;姜潮等[3]针对系统中既有概率变量又有区间变量的混合不确定问题提出了一种概率-区间混合结构可靠性的高效计算方法;孟广伟等[4]提出了借助降维方法将功能函数利用泰勒展开,推导结构功能函数的前4阶中心距,利用四阶矩法分别获得失效概率上界和下界;……
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