摘要：针对水下机械臂的末端轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应快速反正切非奇异终端滑模控制器.首先,基于莫里森方程建立考虑水作用效应的水下机械臂动力学模型;其次,结合非奇异终端滑模控制和反正切函数特性,设计一种快速反正切非奇异终端滑模控制器,并基于径向基神经网络预测系统的未知扰动;然后,通过李雅普诺夫理论验证所提控制方法可在有限时间内收敛到期望位置;最后,通过仿真实验验证所提控制方法的有效性.

摘要：拖曳水池是研究大型结构水动力性能的主要实验设施,为了揭示水下机械臂涡激振动响应,解决传统涡激振动装置调速形式单一、不能连续测试等问题,利用TRIZ和AHP(层次分析法)创新设计了一种适用于水下机械臂涡激振动测试装置。首先,对涡激振动测试装置进行技术成熟度预测、系统分析,确定了现有涡激振动测试装置的发展趋势、存在问题。然后,利用冲突矩阵进行技术冲突求解,获得了3种备选的创新性方案。最后,通过AHP在3种创新设计方案中确定了最佳方案,将一般解转换成特殊解,创新设计了可营造均匀流及剪切流多种流场的水下机械臂涡激振动测试装置,实现了水下机械臂单一装置下多流场涡激振动测试。

摘要：为满足特大型水利水电工程中的大直径超长距离引水隧洞定期检测的重大需求,智能化水下机器人系统成为当前的研究热点。为提高水下机械臂建模的准确性与控制能力的精准性,该文首先提出一种融合Newton-Euler方程、Morison方程与非线性摩擦力的水下机械臂动力学模型建模及参数辨识方法,并在补偿已辨识模型的基础上,设计了一种利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络补偿系统未建模与建模误差的自适应滑模控制方法。通过仿真,该文证明了该方法比传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制和一般RBF网络自适应滑模控制具有更高的控制精度。

摘要：为了保证舰船在航率并提高其水下应急维修的自动化水平,根据某型维修对象船体的结构尺寸设计了一种固定式的水下机械臂载体结构,并对其进行极限环境荷载作用下的强度和刚度校核;利用解析法和数值法对载体结构末端的水下机械臂运动学逆解进行了计算和验证;搭建虚拟仿真实验平台模拟水下机械臂末端切割工具沿着舰船螺旋桨叶片运动,分析并验证水下机械臂的操控稳定性。结果表明:水下机械臂载体结构的强度和刚度均符合结构设计要求,可以输送并搭载水下机械臂及其辅助设备进行水下作业并保证其作业精度;机械臂末端到达目标位置的X向误差为0.5 mm,Y向误差为0.4 mm,Z向误差为0.8 mm,运动学模型及所求逆解正确;水下机械臂运动平稳,其末端作业工具到达预设位置的平均误差为0.49 mm,协调性和操控性较好。所设计的水下机械臂载体结构可以搭载机械臂实现预期的操作任务,操控稳定性较好。

摘要：针对水下复杂工作环境下机械臂控制性能易受影响,而传统控制方法效果不佳的问题,提出了一种基于模糊RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络的智能控制器,用于精确、稳定地控制水下机械臂。考虑到在水扰动环境下,机械臂通常受到附加质量力、水阻力和浮力的影响,运用拉格朗日法和Morison方程,建立包含水动力项的二杆机械臂动力学模型,通过模糊RBF神经网络对水下机械臂动力学方程中的水动力不确定项进行总体识别并拟合,利用模糊系统启发式搜索和RBF神经网络推理速度较快的优点,使水下机械臂系统具有较高的控制精度和较强的自适应性。考虑到水动力项,采用Lyapunov稳定性理论验证了水下机械臂系统的稳定性。最后利用MATLAB对二杆机械臂进行轨迹跟踪控制仿真实验,并对比模糊RBF神经网络与常规RBF神经网络识别方法和传统模糊控制方法的控制效果。仿真结果表明:与常规RBF神经网络识别方法相比,模糊RBF神经网络控制下二杆机械臂关节1的响应时间缩短了91%,相对误差减小了88%,关节2的响应时间缩短了92%,相对误差降低了77%;与传统模糊控制方法相比,关节1的相对误差减小了65%,关节2的相对误差减小了10%。研究结果表明模糊RBF神经网络的控制效果优于常规RBF神经网络识别方法和传统模糊控制方法,可为水下机械臂的控制提供一种精度较高、较有效的方法。

摘要：为了解决有缆水下机器人(ROV)上搭载的机械臂作业范围不大、水下作业能力有限的问题,对六自由度(6-DOF)水下机械臂进行了研究,设计了一种带有平动开合功能夹持手爪的六自由度水下机械臂,实现了主手对从手的关节驱动器(液压缸或摆动缸)进行位置控制的目的。首先,基于多目标优化规则对夹持手爪进行了计算,求解出液压缸最短行程在20 mm时即可实现手爪的120 mm平动开合范围目标;然后,建立了六自由度机械臂活动关节的D-H数学模型,对机械臂的正、逆运动学进行了求解;最后,采用Solid works软件对设计的机械臂进行了干涉检查,并利用MATLAB软件仿真分析了6个活动关节的运动轨迹,采用蒙特卡洛法求解了机械臂的工作空间范围,并进行了样机测试和水下实验。研究结果表明:机械臂的仿真模型位姿与三维模型位姿一致,机械臂的6个活动关节速度和加速度曲线都是光滑平顺的、无突变点,不存在超调现象;设计的六自由度水下机械臂夹持手爪可以按照预定指令进行120 mm开合运动,ROV上的从机械臂能够跟随主机械臂运动,加减速性能良好,各关节转角范围满足设计要求,可为下一步机械臂的结构优化奠定基础。

摘要：水下机械臂可为航天员中性浮力训练提供转运和定点支持功能,提高训练过程的连贯性和效率。针对水下密封、中性浮力配平和防腐蚀3项水下机械臂关键技术,提出了采用多重冗余密封、浮力块与关节外壳赋形设计的技术方案,选用钛合金和双相不锈钢材料提升了机械臂的防腐蚀性能。研制的水下机械臂产品参与出舱活动训练已超过2年,最长在水下连续使用超过226天,工作状态良好,保证了空间站出舱活动水下试验的质量与有效性。

摘要：为了代替人类在水下进行作业,设计了一种具有三自由度的可以在水下200m工作的机械臂。该机械臂采用硬铝合金作为本体制作材料,壳体设计为圆筒型,充分利用了内部空间又减小运动阻力,同时提高了整体结构的耐高压性。对肩部、肘关节和手爪进行静力分析及计算,并对其驱动模块进行选型;利用SolidWorks创建三维实体模型,并对手爪进行有限元仿真分析;机械臂的密封方式分为两种:静密封采用O型圈密封,动密封采用磁密封。仿真结果表明,设计满足指标要求,结构可靠。

摘要：采用水下机械臂来对航行器进行捕获是实现水下无人航行器回收的重要作业方式。但由于水下环境的复杂性,水下机械臂存在末端跟踪精度低、稳定性差以及抗干扰能力弱等问题。文中对以上问题进行分析,以简化的三自由度机械臂为研究对象,首先建立了机械臂的数学模型,在此基础上提出一种自适应快速终端滑模的控制方法,进行了控制器的设计和稳定性分析。最后,利用MATLAB进行了机械臂轨迹跟踪控制仿真实验,并横向对比了基于RBF(径向基)神经网络分块逼近的控制方法,仿真结果表明,该控制方法具有控制稳定、末端跟踪精度高、抗干扰能力强的特点。

摘要：针对水下机械臂动力学模型不确定和未知外界干扰问题,采用基于HJI理论的径向基函数神经网络自适应控制算法对水下机械臂进行控制。首先,以水下六自由度机械臂为例,基于D-H法则对水下机械臂的运动学进行分析,通过仿真验证该方法的正确性;接着,基于蒙特卡洛法构建水下六自由度机械臂的运动空间云图,真实反映水下机械臂的运动空间;然后,以二自由度水下机械臂为例,设计基于HJI理论的RBF神经网络自适应控制器,利用神经网络的万能逼近原理逼近不确定干扰项,考虑到神经网络逼近存在误差,将逼近误差看作外界干扰项并通过HJI理论对逼近误差在线评价,评价系统对干扰项的抑制能力,并采用自适应算法在线估计网络权值,加快系统收敛;最后,通过仿真可知,该机械臂能较好地完成轨迹跟踪。