LabVIEW对并行机器人结构进行建模仿真

LabVIEW对并行机器人结构进行建模仿真

为了对复杂机器人结构的数学模型进行建模、搜索、动画和验证，在工业机器人动态行为实验室中，设计并实现了具有五个自由度的单臂型机器人。在研究台上可以区分以下元素：带有直流电机和编码器的机器人;稳定的连续电压源;加速度计;PWM;放大块;屏幕;计算机;万用表;连接器和采集板。该带采集板的支架用于准确确定相对角速度和加速度的特性，加速度时间并验证接头中相对位移的精度。对于平行结构，使用了一个三角形的平台，与该机器人的三条腿相似。在这种情况下，约束是平台所有关节的精度，其中与三个机器人腿耦合以及三角形点之间的距离。为了确保极高的精度和严格尊重所施加的约束，使用了适当的迭代LabVIEW神经网络，具有迭代微积分之前所有三条腿机器人的内部坐标，将触摸精度优于0.001mm的每个终端执行器。

运动学中的数学建模

通过控制位置、速度、加速度、力和力矩来控制机器人所有关节的运动的复杂任务需要一些虚拟仪器（VI）来实现以下目标：（i）在平台的不同欧勒平面中定义所需的空间3D曲线或奇异空间点;（ii）使一般数学矩阵模型适应应用;（iii）使用LabVIEW通过有关机器人尺寸的特定数据来设计机器人结构;（iv）机器人关节根据其内部坐标和前向运动学的空间位置;（v）从已知的外部公共平台空间位置的应用程序中生成平行结构的所有机器人的内部坐标;（vi）为平台强加空间曲线的所有已知外部坐标生成内部坐标;（vii）生成文件，将内部坐标转换为每个并联机器人结构的每个电机的相对和绝对脉冲数;（viii）生成文件，其中包含平行机器人结构的OX、OY、OZ轴的平移和旋转运动以及平行结构的每个机器人关节的内部坐标;（ix）通过读取生成文件来验证所应用的方法，从而对并行机器人的结构进行动画处理。

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 利用LabVIEW神经网络矩阵方法结合神经网络智能模块，展示了一种新型精确解决三角平台不同空间运动运动的平行机器人结构的逆运动学问题。复杂运动的建模、仿真和动画以及实验研究为所提出的矩阵方法提供了高精度。

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