第一章 绪论 1
1.1 并联机构的发展及应用现状 1
1.2 并联机构的理论研究概况 4
1.2.1 运动学分析研究 4
1.2.2 机构性能分析 5
1.2.3 动态性能研究 7
1.2.4 控制方法研究 10
1.2.5 并联机构的创新设计方法研究 11
1.2.6 并联机构的静刚度及承载能力研究 11
1.3 进行并联机器人机构研究的意义及本书的主要内容特点 12
第二章 2自由度并联机构的运动学分析与仿真 14
2.1 混合驱动平面五杆机构正运动学分析 14
2.1.1 位移分析 15
2.1.2 正运动学速度分析 16
2.1.3 正运动学加速度分析 17
2.2 混合驱动平面五杆机构逆运动学分析 18
2.2.1 实现轨迹输出的位置分析 18
2.2.2 实现轨迹输出的速度分析 19
2.2.3 实现轨迹输出的加速度分析 20
2.3 运动学逆问题求解 20
2.4 运动仿真及相关分析 25
2.4.1 原动件输入运动规律对输出轨迹的影响 26
2.4.2 原动件初始位置对输出轨迹的影响 29
2.5 基于Solidworks的运动仿真 30
2.6 小结 32
第三章 2自由度并联机构的动力学优化设计 33
3.1 基于Kane方法的混合驱动平面五杆机构动力学分析 33
3.1.1 Kane方法简介 33
3.1.2 混合驱动五杆机构的动力学模型 34
3.2 实现“8”字形轨迹的优化设计 35
3.2.1 给定杆长时实现“8”字形轨迹的研究 35
3.2.2 优化设计算例 38
3.3 实现椭圆轨迹优化设计研究 40
3.3.1 工作空间与轨迹设计准则 40
3.3.2 实现一个椭圆轨迹的优化设计算例 41
3.3.3 实现一组椭圆轨迹的优化设计算例 46
3.4 小结 51
第四章 混合驱动6自由度并联机构运动学位置正解分析 52
4.1 概述 52
4.2 混合驱动6自由度并联机构的结构及性能特点 52
4.2.1 结构特点 52
4.2.2 动作原理及性能特点 53
4.3 混合驱动五杆机构不出现奇异位置的构型 53
4.4 混合驱动6自由度并联机构正运动学数学模型 53
4.5 基于改进遗传算法的6自由度并联机构正运动学求解 58
4.5.1 基于改进遗传算法的求解方法 58
4.5.2 实例计算验证 59
4.5.3 混合驱动6自由度并联机构正运动学求解 64
4.5.4 混合驱动6自由度并联机构运动学位置正解分析 67
4.6 混合驱动6自由度并联机构的逆运动学模型 69
4.6.1 逆运动学数学模型 69
4.6.2 逆运动学求解步骤 69
4.7 小结 69
第五章 混合驱动6自由度并联机构的工作空间及奇异性分析 71
5.1 概述 71
5.2 工作空间的形成及制约因素 71
5.2.1 工作空间的形成 71
5.2.2 工作空间的制约因素 72
5.3 工作空间的确定及其截面形状分析 75
5.3.1 基于边界极值搜索法的工作空间的求解 75
5.3.2 工作空间的截面形状分析 76
5.4 工作空间内有效圆柱体及其影响因素分析 80
5.4.1 有效圆柱体空间 80
5.4.2 影响工作空间的因素分析 81
5.5 奇异性分析 86
5.5.1 雅可比矩阵与机构的奇异性 86
5.5.2 基于遗传算法的并联机构奇异性分析 87
5.6 小结 90
第六章 混合驱动6自由度并联机构的实体建模与运动仿真 91
6.1 概述 91
6.2 并联平台机构的杆件制作及装配 91
6.2.1 五杆闭链各杆件的制作 91
6.2.2 制作空间并联平台的上、下平台 95
6.2.3 含五杆闭链的空间并联机构的装配 96
6.3 运动仿真与干涉性检验 97
6.3.1 建立伺服发动机 97
6.3.2 运动仿真过程 97
6.4 并联平台机构运动干涉性分析 98
6.4.1 上平台上下平动时的干涉性分析 98
6.4.2 上平台既有平动又有转动时的运动干涉性分析 105
6.5 小结 107
第七章 6自由度并联机器人机构的位姿精度综合及智能控制 108
7.1 概述 108
7.2 基于模糊自适应遗传算法的并联机器人机构精度综合 108
7.2.1 精度分析的数学模型 108
7.2.2 精度优化综合的数学模型 110
7.2.3 模糊遗传算法的基本操作 110
7.2.4 精度综合实例 112
7.3 Stewart并联机器人机构及其控制模型 114
7.4 Stewart并联机器人的神经PID控制 116
7.5 Stewart并联机器人的模糊控制 118
7.5.1 用Matlab工具箱构造FIS模糊控制器 118
7.5.2 并联机器人模糊控制仿真框图与程序调用 121
7.6 Stewart并联机器人的ANFIS神经模糊自适应控制 122
7.7 Stewart并联机器人的控制仿真 124
7.7.1 传统PID控制、神经网络PID控制和模糊控制对阶跃信号仿真比较 124
7.7.2 ANFIS神经模糊自适应控制器对模糊控制仿真效果比较 125
7.7.3 ANFIS神经模糊自适应控制器排除干扰效果分析 127
7.8 小结 130
参考文献 132