随着工业智能化的快速发展,高新技术设备对其材料的要求也在逐渐提高。柔性材料因其质量低,阻尼小等优势被广泛应用于各个领域,特别是在航空航天领域中,柔性材料的使用减少了能源消耗,提高了工作效率。但柔性材料在一定干扰下易产生强烈且持久的颤振,影响定位精度及使用寿命,所以对其振动的控制至关重要。为解决柔性材料的振动问题,相关学者进行了大量的研究并取得了丰硕成果,但依然存在诸如机械臂刚柔耦合振动特性分析不全面,接触式测量影响结构特性以及传统PID振动控制算法参数选取过程复杂等问题。针对上述问题,本文选择双关节刚柔机械臂作为被控对象,探究了其刚柔耦合下的振动特性,并利用非接触的机器视觉技术及智能控制算法设计了振动测量及主动控制系统,通过仿真与实验验证了系统具有较高的测量精度及较好的控制效果,主要论文内容如下:首先,为探究刚柔耦合下的机械臂振动特性,利用拉格朗日方程及假定模态法对其进行动力学建模,并考虑关节柔性修正模型。为验证模型准确性并为后续控制奠定数值基础,设计了多变量的振动测量正交试验,并利用小波变换处理实验测量信号,分析了电机细分、转速等对刚柔机械臂振动的影响关系,探究了刚柔耦合下的振动特性,并确定了需要后续控制的参数设置组别。其次,根据工业相机采集标记点振动图像的测量方案,设计并搭建了基于机器视觉的柔性机械臂振动测量装置;针对标记点振动图像特点,根据阈值与目标波峰之间的灰度分布信息,改进了Otsu阈值分割算法,提高了分割准确度;结合改进算法,编写了基于LabVIEW平台的图像采集及处理程序;通过实验测量结果与压电片测量结果及仿真结果的对比,验证了系统的可行性及测量准确性。最后,阐述了PID控制及人工鱼群寻优原理,设计了基于人工鱼群优化的PID控制算法,将PID参数作为鱼群状态,控制误差作为算法适应度,对控制器参数进行了优化,仿真验证了算法的可行性与优越性;搭建柔性机械臂的主动控制实验平台,利用输入为视觉测量位移的优化控制器,输出控制压电作动片抑制振动;实验结果表明此系统平均控制效果为53.90%,实现了有效的振动抑制。图[78]表[10]参[85]