机器人期末测试含部分答案.doc

工业机器人期末测试
一、 机器人运动学
1. 关节型机器人结构如图所示。已知关节变量值，
。求各关节运动变换的齐次变换矩阵。

解（1）：D-H坐标系的建立
按D-H方法建立各连杆坐标系，如图所示。忽略机器人高度的影响，将 {0o} 系设在关节1的轴线上，{0o}与{01}重合,o0x0代表机器人的横方向，初始位置与肩关节轴线相同，o0y0 代表机器人手臂的正前方，o0z0 代表机器人身高方向。o1x1 轴在水平面内，o2x2 轴沿大臂轴线方向，o3x3 轴与小臂轴线垂直，o4x4∥o5x5∥o6x6。坐标原点o2、o3与o4、o5重合。o6x6y6z6为终端坐标系，该坐标系考虑了工具长度d6。
(2)确定各连杆的D-H参数

（3） 求两杆之间的位姿矩阵Ti

2. 如图二自由度平面机械手，已知手部中心坐标值为。求该机械手运动方程的逆解及。

二、 机器人动力学
1. 如图二自由度平面机械手，已知杆长，相关参数如下表所示。求表中两种情况下的关节瞬时速度和。

2. 已知二自由度平面机械手的雅可比矩阵为。若忽略重力，当手部端点力时，求与此力相应的关节力矩。
解：因为雅可比矩阵为

三、机器人的智能控制
简述机器人人工神经网络控制技术的原理及方法。
答：基本原理：神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型，在人们对生物神经系统进行研究以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，从而产生神经元数学模型。
机器人的神经网络动力学控制方法中,典型的是计算力矩控制和分解运动加速度控制,前者在关节空间闭环,后者在直角坐标空间闭环. 在基于模型计算力矩控制结构中,关键是逆运动学计算,为实现实时计算和避免参数不确定性,可通过神经网络来实现输入输出的非线性关系. 对多自由度的机器人手臂,输入参数多,学习时间长,为了减少训练数据样本的个数,可将整个系统分解为多个子系统,分别对每个子系统进行学习,这样就会减少网络的训练时间,可实现实时控制.

四、 机器人的控制基础
交流伺服电动机有哪几种调速方式，请分别说明其原理。
答:交流电动机的调速方法很多,有调压调速、斩波调速、转子串电阻调速、串级调速、滑差调速、变频调速等。
但是从本质上讲，由异步电动机的转速公式可知，交流电动机的调速方法实际上只有两类；
1. 在电动机旋转磁场的同步速度恒定的情况下调节转差率，属于耗能的低效调速方法。原理是，在电源电压一定时，从电源输入的功率就是一定的，通过电枢中串电阻调速，就是在电阻上产生一部分损耗，使电动机的功率减少，转速降低。
2. 调节电动机旋转磁场的同步速度，属于高效的调速方法。原理是，改变电动机的输入电压，随着电压的降低，输入功率降低，输出功率当然也下降，于是转速下降，这里不断增加损耗，所以是一种高效的调速方法。