【摘 要】
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在《中国制造2025》等国家政策背景下,制造业正在经历一个飞速发展的时期。并联机器人凭借自身优势,具有高速、精确、稳定的特点,在产品分拣环节具有及其重要的作用,被广泛应用于医疗、电子、食品等领域。针对并联机器人机械机构较为复杂、三个关节之间相互耦合、运动控制较为复杂,容易出现关节抖动、无法保证动态指标的现象。运用机器人运动学及动力学、神经网络算法、多项式插值函数、线性自抗扰控制策略等,借助Matl
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在《中国制造2025》等国家政策背景下,制造业正在经历一个飞速发展的时期。并联机器人凭借自身优势,具有高速、精确、稳定的特点,在产品分拣环节具有及其重要的作用,被广泛应用于医疗、电子、食品等领域。针对并联机器人机械机构较为复杂、三个关节之间相互耦合、运动控制较为复杂,容易出现关节抖动、无法保证动态指标的现象。运用机器人运动学及动力学、神经网络算法、多项式插值函数、线性自抗扰控制策略等,借助Matlab、Adams软件,对并联机器人进行轨迹规划,优化其正逆学求解过程,提高求解速率和正确性,改善并联机器人轨迹曲线,提高并联机器人的系统稳定性、准确性。论文的主要内容包括以下内容:（1）对机器人本身机械结构进行分析。借助几何法建立机器人运动学模型,给出机器人的正逆解,并且通过大量数据验证其正解、逆解的正确性。其次,在传统的BP神经网络算法求解器基础之上,利用MEA-BP算法进行优化,其求解精度大大提高,加快了机器人运动学求解速率。（2）对机器人的轨迹规划,建立了基于梯形速度策略的门字型轨迹模型。对于3种不同的轨迹插值方法:4-3-4、3-5-3、4-5-4。进行仿真分析,其结果表明4-3-4多项式插值方法具有最优轨迹。在此基础上,增加关键点,构成4-3-3-4次多项式。运用改善的多目标的粒子群算法,利用线性递减的方式,对惯性权值改善,用于优化插值多项式关节系数,从而得到机器人运动轨迹的最优解。（3）构建Matlab与Adams的联合仿真。通过Matlab给出机器人控制参数,传递给Adams中的机器人模型,实现联合控制。随后Adams输出机器关节的速度及加速度曲线。数据表明,经过优化后的机器人轨迹,在运行速度和加速度上有较大的提高,其系统整体稳定性大幅度提升,运行效率大大提高。
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