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摘要：通常在机械手臂为介质之中运动性与灵活性的机能评判之中，用来表达机械手臂的灵动性能的标准非常之多，然而不相同的标准之间通常具有程度不一的关联性，在其之中有很多关联性很明显，这种情况给他们提供的信息有了重叠的可能性。如果想要产生新的指标可以实用主份量解析全面分析，然而产生的新标准相互补缺同时又可以全面的表示机械手臂灵动机能的状况。凭借使用主份量解析依次降解全面处理的相对特性与相同构造不一样的度量的平面构造 2R 与3种不为相同构造的区域 3R 机械手臂相对流动灵动性能做全面评判，取得各种各样的流动灵动性能标准之中的关联性。解析答案表示，相对平面的 2R 与 PUMA 类型区域 3R 機械手臂的五个灵动性能标准关联，优质低劣变化形势一样的情况，要使用一个全面灵动性机能标准表示五个简单机能标准的信息。其余两类空间区域 3R机械手臂五个简单灵动性标准和正有关，和负有关，可以用一个具有变化的量表示机械手臂各种具有相通性标准的信息，一个变化的量表示机械手臂活动能力标准信息。
关键词：灵活性能 机械手臂 综合分析
0 前言
机器人拥有的活动灵动性是人类在机器人活动学科方面的着重调研方面，其映照了全面系统对活动的大局变化能力。在活动灵动性的调研之中，最重要的是灵动性标准的调研。各大国家的科学家已经发布了很多关于机器人灵动性的标准，最核心的有条目数、可使用度、目标可操作性、各项同性指标等，条件数、各向同性指标作为可操作度椭球方向一致性的评价指标，可操作度、方向可操作度当作机器人活动技能的评判标准。 中外学者已经对综上所述简单灵动性标准评判机器人活动灵动性机能做很多的调研，对于活动灵动性做了数字化的表述，给予机器人活动支配与优量简化供给了重要标准。但因为工程进行中的麻烦问题的难度性和多变性，机器人的各样见到那灵动性标准是互相相关的，进行灵动性机能评判时候不但但要思考特别的技能的需求，还需要极其强调它全面活动灵动性机能的好坏。现在，实用全面灵动性技能标准对机器人的活动灵动性进行机能评判的调研比较少，对于各种简单灵动性标准之间的关联性调研也比较少。
1 综合分析评价
在其之中全面评判机器人灵动性机能主题上涵盖两种状况：第一种，在人类已了解的机器人之中的构造和度量，全面评判此机器人在运作区域中不一样的点或者不一样的区域之中的灵动性机能；第二种，已经了解的机器人的使用任务，全面评判不相同构造机器人又或一样的构造不一样的度量的机器人完结此任务当时的灵动性机能。使用现在已有的方案还完全不可以完结上边所述的两种状况下机器人机能的全面评判，在定量算法之中，主分量解析（Principal component analysis， PCA）方案为一种十分重要的评判方案，能实现同步数据基于平面并且保证初始数据丢失最小的状况之下凭借少量的全面变量代替原始的多维度变量，让数据架构大大缩减，能完结以上所述的两种状况的机器人机能全面评判。本文章试用 PCA 方案针对相同构造不相同度量的平面 2R 与三类不一样构造的区域 3R 机械手臂的各种相对单一的活动灵动性标准的数据用数学进行解析，来提取各种活动灵动性机能中的关联性，并且简历机械手臂全面机能标准评估方案，为了机械手臂完结同样操作任务的时候，并提供科学的参考依据。
2主份量解析法
主份量解析法在机械手臂活动灵动性机能的评估中实用大致有两种：第一是建造全面评估标准，评判不一样的度量的机械手臂活动灵动性机能，并且针对不相同的度量机械手臂活动灵动性机能进行排列数序；第二是凭借联系的系数矩列确认各种较为单一的指标之间的关联性。
大致步骤如下。
1对于标准数据的标准解析。并且使其度量单位不相同、度量大纲不相同的标准为能进行更先进的评估的标准化测评。 设定标准数据组成的矩形阵列，由a个不一样大小的机械手臂的 b 个活动灵动性标准组成。
2 运算关联系数矩形阵列 z 。应为较为单一灵动性标准之间有可能具有一定关联性，从而使得数据具有一定程度的数据叠加，使用相关联的系数矩形阵列能充分的映照灵动性标准之间的关联性，这也可以说是降维的核心条件。
3 确认主份量数量。机械手臂灵动性机能主份量数量是凭借机能标准的积累方差储存率来确认的，就是按照现有的部分方差占据全面方差的大致比例。
3主份量解析法的实际使用
PCA 方案在各全面评判方案之中经常使用，其实对于机械手臂全面机能进行全面解析与评估是一种基于在机械手臂各种简单机能标准进行 PCA 运算过程。在工程项目的实际运营之中，机械手臂的各种类型与任意个的机械手臂的较为具体的尺寸数据是已经知晓的，而本文章中的机械手臂的类别和不一样的尺度机械手臂的相对具体的尺度数值是任意确定的，但两种状况下相对具体的主份量解析过程大致相同。
只思考机械手臂尾部区域从而不思考尾部状态，让机械手臂尾部到达工作区域的某和固定目标点，具有很多不一样度量的机械手臂能完结任务。
由于全面评估函数能运算全面主份量标准值，并且能对它进行数列排序，上边选定的规定参数都是映照机械手臂灵动性的标准，所以全面标准值越大证实机械手臂的灵动性机能越优秀，这样能取得机械手臂灵动机能的多方面参数的全面评估排序。
4 结论
综上所述，已使用了主份量解析法对一样的构造不一样的度量的机械手臂完成一种任务的时候的灵动性机能做了全面评估，然而主份量解析法还能全面评估以下两种状况下的机械手臂机能。第1种状况是已经知晓的机械手臂的构造和度量，全面评估此机械手臂在它工作区域中的不相同的目标点或者不相同的区域中的灵动性机能。第2种状况为已经知晓的机械手臂的运动任务，全面评估不一样的构造机械手臂完结此任务当时的灵动性机能。在后来的运作之中即将对于两种状况进行较为深的调研。 主份量解析法不但但能全面评估机械手臂活动灵动性机能，也能全面评估机械手臂的容错机制性能、避免障碍物、避开关节活动范围越限与关节之间的力矩最小化、系统空间动能最小化等等诸如此类的动力学之中的机能，并能将多种机能糅合进行全面评估，从而取得各中机能之间的关联性。
参考文献 ：
[1] KLEIN C A，BLAHO B E. Dexterity measures for the design and control of kinematically redundant manipulators[J]. International Journal of Robotics Research，1987，6（2）：72-83.
[2] YOSHIKAWA T. Manipulability of robotics mechanisms[J]. International of Robotics Research ，1985，4（2）：3- 9.
[3] 姚建初，丁希仑，战强，等. 冗余度机器人基于任务的方向可操作度研究[J]. 机器人，2000，22（6）：501-505.
[4] 谢碧云，赵京. 基于条件数约束的方向可操作度[J]. 机械工程学报，2010，46（23）：8-15.
[5] 曹惠玲，牛军，涂迅来，等. 一种基于主成分分析法的发动机性能评估方法[J]. 中国民航大学报，2011，29（6）：8-11.
关键词：灵活性能 机械手臂 综合分析
0 前言
机器人拥有的活动灵动性是人类在机器人活动学科方面的着重调研方面，其映照了全面系统对活动的大局变化能力。在活动灵动性的调研之中，最重要的是灵动性标准的调研。各大国家的科学家已经发布了很多关于机器人灵动性的标准，最核心的有条目数、可使用度、目标可操作性、各项同性指标等，条件数、各向同性指标作为可操作度椭球方向一致性的评价指标，可操作度、方向可操作度当作机器人活动技能的评判标准。 中外学者已经对综上所述简单灵动性标准评判机器人活动灵动性机能做很多的调研，对于活动灵动性做了数字化的表述，给予机器人活动支配与优量简化供给了重要标准。但因为工程进行中的麻烦问题的难度性和多变性，机器人的各样见到那灵动性标准是互相相关的，进行灵动性机能评判时候不但但要思考特别的技能的需求，还需要极其强调它全面活动灵动性机能的好坏。现在，实用全面灵动性技能标准对机器人的活动灵动性进行机能评判的调研比较少，对于各种简单灵动性标准之间的关联性调研也比较少。
1 综合分析评价
在其之中全面评判机器人灵动性机能主题上涵盖两种状况：第一种，在人类已了解的机器人之中的构造和度量，全面评判此机器人在运作区域中不一样的点或者不一样的区域之中的灵动性机能；第二种，已经了解的机器人的使用任务，全面评判不相同构造机器人又或一样的构造不一样的度量的机器人完结此任务当时的灵动性机能。使用现在已有的方案还完全不可以完结上边所述的两种状况下机器人机能的全面评判，在定量算法之中，主分量解析（Principal component analysis， PCA）方案为一种十分重要的评判方案，能实现同步数据基于平面并且保证初始数据丢失最小的状况之下凭借少量的全面变量代替原始的多维度变量，让数据架构大大缩减，能完结以上所述的两种状况的机器人机能全面评判。本文章试用 PCA 方案针对相同构造不相同度量的平面 2R 与三类不一样构造的区域 3R 机械手臂的各种相对单一的活动灵动性标准的数据用数学进行解析，来提取各种活动灵动性机能中的关联性，并且简历机械手臂全面机能标准评估方案，为了机械手臂完结同样操作任务的时候，并提供科学的参考依据。
2主份量解析法
主份量解析法在机械手臂活动灵动性机能的评估中实用大致有两种：第一是建造全面评估标准，评判不一样的度量的机械手臂活动灵动性机能，并且针对不相同的度量机械手臂活动灵动性机能进行排列数序；第二是凭借联系的系数矩列确认各种较为单一的指标之间的关联性。
大致步骤如下。
1对于标准数据的标准解析。并且使其度量单位不相同、度量大纲不相同的标准为能进行更先进的评估的标准化测评。 设定标准数据组成的矩形阵列，由a个不一样大小的机械手臂的 b 个活动灵动性标准组成。
2 运算关联系数矩形阵列 z 。应为较为单一灵动性标准之间有可能具有一定关联性，从而使得数据具有一定程度的数据叠加，使用相关联的系数矩形阵列能充分的映照灵动性标准之间的关联性，这也可以说是降维的核心条件。
3 确认主份量数量。机械手臂灵动性机能主份量数量是凭借机能标准的积累方差储存率来确认的，就是按照现有的部分方差占据全面方差的大致比例。
3主份量解析法的实际使用
PCA 方案在各全面评判方案之中经常使用，其实对于机械手臂全面机能进行全面解析与评估是一种基于在机械手臂各种简单机能标准进行 PCA 运算过程。在工程项目的实际运营之中，机械手臂的各种类型与任意个的机械手臂的较为具体的尺寸数据是已经知晓的，而本文章中的机械手臂的类别和不一样的尺度机械手臂的相对具体的尺度数值是任意确定的，但两种状况下相对具体的主份量解析过程大致相同。
只思考机械手臂尾部区域从而不思考尾部状态，让机械手臂尾部到达工作区域的某和固定目标点，具有很多不一样度量的机械手臂能完结任务。
由于全面评估函数能运算全面主份量标准值，并且能对它进行数列排序，上边选定的规定参数都是映照机械手臂灵动性的标准，所以全面标准值越大证实机械手臂的灵动性机能越优秀，这样能取得机械手臂灵动机能的多方面参数的全面评估排序。
4 结论
综上所述，已使用了主份量解析法对一样的构造不一样的度量的机械手臂完成一种任务的时候的灵动性机能做了全面评估，然而主份量解析法还能全面评估以下两种状况下的机械手臂机能。第1种状况是已经知晓的机械手臂的构造和度量，全面评估此机械手臂在它工作区域中的不相同的目标点或者不相同的区域中的灵动性机能。第2种状况为已经知晓的机械手臂的运动任务，全面评估不一样的构造机械手臂完结此任务当时的灵动性机能。在后来的运作之中即将对于两种状况进行较为深的调研。 主份量解析法不但但能全面评估机械手臂活动灵动性机能，也能全面评估机械手臂的容错机制性能、避免障碍物、避开关节活动范围越限与关节之间的力矩最小化、系统空间动能最小化等等诸如此类的动力学之中的机能，并能将多种机能糅合进行全面评估，从而取得各中机能之间的关联性。
参考文献 ：
[1] KLEIN C A，BLAHO B E. Dexterity measures for the design and control of kinematically redundant manipulators[J]. International Journal of Robotics Research，1987，6（2）：72-83.
[2] YOSHIKAWA T. Manipulability of robotics mechanisms[J]. International of Robotics Research ，1985，4（2）：3- 9.
[3] 姚建初，丁希仑，战强，等. 冗余度机器人基于任务的方向可操作度研究[J]. 机器人，2000，22（6）：501-505.
[4] 谢碧云，赵京. 基于条件数约束的方向可操作度[J]. 机械工程学报，2010，46（23）：8-15.
[5] 曹惠玲，牛军，涂迅来，等. 一种基于主成分分析法的发动机性能评估方法[J]. 中国民航大学报，2011，29（6）：8-11.