教学机器人多功能控制系统设计（全套含CAD图纸）
收藏
资源目录
压缩包内文档预览：
编号：6118049
类型：共享资源
大小：7.46MB
格式：ZIP
上传时间：2017-11-22
上传人：机****料
认证信息
个人认证
高**（实名认证）
河南
IP属地：河南
12
积分
- 关 键 词：
-
教学
机器人
多功能
控制系统
设计
全套
cad
图纸
- 资源描述：
-
- 内容简介：
-
毕业设计论文开题可行性报告姓名： 学号： 1一、项目的立项依据和意义（说明国家有关产业技术政策，国内外相关领域技术发展水平和趋势等）课题名称：教学机器人多功能控制系统设计1. 课题的研究目的及意义当前，我国的制造业在迅速发展，而在大多数工厂中自动化的程度还很低，这导致工人的劳动强度大，工作效率低，已经满足不了工业的发展趋势。因此为顺应现代机械行业自动化的生产要求，利用机械手技术，设计多功能自动化机械手臂。而仅用PLC控制机械手臂，会使系统具有不确定性，为了使机械手臂能准确实现各个动作，运用神经网络法对机械手臂控制系统进行研究，从而保证了系统的稳定性，改善了系统的动态性能。2. 国内外研究综述当今社会，机械手被普遍用作机床或其他机器的附加装置，如在自动机床或自动生产线上装卸和传递工件，在加工中心中更换刀具等，一般没有独立的控制装置。有些操作装置需要由人直接操纵，如用于原子能部门操持危险物品的主从式操作手也常称为机械手。这些工业机器人主要由类似人的手和臂组成，它可代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，能在有害环境下操作以保护人身安全，因而广泛应用于机械制造、冶金、电子、轻工和原子能等部门。 目前国内外正在研究反应速度更快，更可靠的机械手，同时也正在研究用人脑来代替程序控制的机械手。在这个进程中仿生机械手也正在慢慢的被人类所重视。随着网络技巧的发展，机械手的联网操作问题也是以后发展的方向。工业机器人是近几十年发展起来的一种高科技自动化生产设备。工业机械手的是工业机器人的一个重要分支。它的特点是可通过编程来完成各种预期的作业任务，在构造和性能上兼有人和机器各自的优点，尤其体现了人的智能和适应性。机械手作业的准确性和各种环境中完成作业的能力，在国民经济各领域有着广阔的发展前景。2工业制造领域：主要让机器人在机械制造业中代替人完成大批量、高质量要求的工作，如汽车制造、舰船制造及某些家电产品（电视机、电冰箱、洗衣机）的制造等。化工等行业自动化生产线中的点焊、弧焊、喷漆、切割、电子装配及物流系统的搬运、包装等工作，也有部分是由机器人完成的。军事领域：主要让机器人执行一些自动的侦察与控制任务，尤其是一些相对较为危险的任务，比如，无人侦察机、拆除炸弹的机器人及扫雷机器人等。机器人还可以代替士兵去完成那些不太复杂的工程及后勤任务，从而使战士从繁重的工作中解脱出来，去从事更加重要的工作。娱乐领域：机器人在娱乐领域的应用十分广泛，比如，机器人足球大赛、机器人弹钢琴和机器人宠物等。医疗领域：机器人主要用来辅助护士进行一些日常的工作，比如，帮助医生运送用药品及自动监测病房内的空气质量，等等。医用机器人还可以协助医生完成一些难度较高的手术，例如，眼部手术、脑部手术等。美国还发明了一种可以进入人体血管的微型机器人，帮助医生在病人的血管内灭杀病毒。参考文献1陆祥生，杨绣莲.机械手.中国铁道出版社,1985.1 2张建民.工业机械人.北京：北京理工大学出版社,1992 3史国生.PLC 在机械手步进控制中的应用.中国工控信息网,2005.14李允文.工业机械手设计.机械工业出版社,1996.45王世斌.外骨骼式（康复）机械手臂技术研究.沈阳理工大学，20136靳雷,王建跃.组态王和 PLC 在机械手臂控制系统的应用.化工自动化及仪表,20107关新平,唐英干,段广仁.机械手臂基于神经网络动态补偿的自适应控制.控制理论与应用,20038 Baiyan H. A DYNAMIC MODEL OF THE MECHANICAL ARM WITH JOINT CLEARANCE. Journal of Dynamics and Control, 2004.9 He B, Wang S. Study on the dynamic model and simulation of a flexible mechanical arm considering its random parameters. Journal of Mechanical Science and Technology, 2005310 杨国军,崔平远,哈尔滨工业大学等.一种神经网络方法在机械手控制中的应用 .电机与控制学报, 200011 孙好章.基于神经网络的机械手控制系统的研究.江南大学, 200812 Paredis C J J, Benjamin Brown H, Khosla P K. A rapidly deployable manipulator systemJ. Robotics and Autonomous Systems, 199713 Wang Q Y, Zou H, Zhao M Y, et al. Design and Kinematics of a Parallel Manipulator for ManufacturingJ. CIRP Annals - Manufacturing Technology, 199714 张铁异,何国金,黄振峰.基于 PLC 控制的混合型气动机械手的设计与实现.液压与气动,200815 L. Acho Y O &, Solis V. Non-linear measurement feedback H8-control of time-periodic systems with application to tracking control of robot manipulators. International Journal of Control, 200116 Chaoui H S P G W. ANN-Based Adaptive Control of Robotic Manipulators With Friction and Joint Elasticity. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, 200917 Korayem M H, Ghariblu;A. Basu H. Dynamic load-carrying capacity of mobile-base flexible joint manipulators. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 200518 T.O.Ekinci,J.R.R.Mayer. International Journal of Machine Tools and Manufacture ，200719 CHIRIKJIAN GKinematics of a metamorphic robotic systemProcIEEEICRA，199520 T.Ramayah and Noraini Ismail,Process Planning Concurrent Engineering,Concurrent Engineering,201021 陈荷娟.机电一体化系统设计（第二版）.北京理工大学出版社，201322 濮良贵，纪名刚.机械设计（第七版）.高等教育出版社，20004二、项目创新点、主要研究开发内容及目标（实施方案、技术关键、技术路线和技术经济指标等）一、本项目的研究内容及目标：设计基于神经网络法的多功能自动化机械手臂，人工神经元是神经网络操作的基本信息处理单位，是对生物神经元的一种模拟和简化。通过这个方法消除控制系统在复杂情况下的不确定性，使信息能够快速处理，机器人能通过学习，记忆程序完成指定任务，并且通过改变能完成不同任务。二、拟解决的关键技术问题：1.运用神经网络法对控制系统进行升级，提出基于神经网络的自适应系统。2.确定动臂系统的轨迹，减小运动误差。三、 拟采取的研究方案及可行性分析：1.确定动臂系统各铰点位置测量尺寸，利用 SolidWorks 绘制三维图，从而确定各铰点的位置。2.手部运动轨迹曲线利用 SolidWorks 对三维图形进行仿真，得到手部运动轨迹曲线。3.控制系统设计随着工业水平的进步，在自动化控制技术中单片机和 PLC 扮演重要角色。而本课题的控制系统设计采用单片机或 PLC 均可实现功能。（1） 基于单片机的控制系统单片机控制系统具有体积小、成本低、效益高的优点。单片机的开发使用 C 语言，编程软件使用 Keil，虽然在硬件方面单片机较为廉价，但是 C 语言指令繁多、格式僵硬，在程序开发上难度比较大。5（2） 基于 PLC 的控制系统PLC 主要用来代替继电器实现逻辑控制，随着技术的发展，PLC 的功能已经大大超过了逻辑控制的范围。PLC 具有高可靠性、丰富的 I/O 接口模块、编程简单易学、安装简单维修方便等特点。该课题控制系统设计采用西门子 S7-200PLC 对机械手进行控制，编程软件选择西门子公司的Step7 Micro/win32 V4.0 版本。根据对以上两种控制系统比较和分析，单片机控制系统适合用于大批量重复生产的民用产品；PLC 更适合用于工程过程控制和单项工程或重复数极少的项目。综上所述，本课题选择基于 PLC 的控制系统。4.神经网络法 21基于人工神经网络的控制简称神经控制。神经网络是由大量人工神经元（处理单元）广泛互联而成的网络，它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的，具有很强的自适应性、学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力。充分地将这些神经网络特性应用于控制领域，可使控制系统的智能化向前迈进一大步。神经网络不具有显式表达知识，它具有很强的逼近非线性函数的能力，即非线性映射能力。将神经网络用于控制正是利用了该优点（下图所示，即为神经网络控制） 。由于神经网络的特性，决定了它在控制系统中应用的多样性和灵活性。本课题中，将人工神经网络技术与传统的控制理论综合使用。6随着被控系统越来越复杂，人们对控制系统的要求越来越高，特别是要求控制系统能适应不确定性、时变的对象与环境。就神经网络的主要连接形式而言，前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。从学习的观点来看，前馈网络是一种强有力的学习系统，其结构简单而易于编程，它们的分类能力和模式识别能力一般都强于反馈网络，但是缺乏丰富的动力学行为，典型的前馈网络有感知器网络、BP 网络等。反馈性神经网络结构，所有节点都是一样的，它们之间可互相连接，其中也包括神经元输出信号引回到本身输入构成的自身反馈。反馈神经网络是一种反馈动力学系统，需要工作一段时间后才能稳定。对两者进行比较，多功能自动化机械手臂研发中选择前馈型神经网络。基于神经网络的机械手控制，根据其智能程度不同可分为三代：第一代，只要是指只能以“示教再现”方式工作的机器人，这种控制方式的前提是运动学模型必须是已知的；第二代，是指具有一定感觉的装置；第三代，及智能机器人，是指具有多种感知功能，具有高度适应性的机器人。从控制观点，可以将神经网络看做一个具有 m 维向量输入和 n 维向量输出的非线性动力学系统，并通过一组状态方程和一组学习方程加以描述。由于神经网络可以通过若干实例学习，所以，将它用做控制器时，无须被控对象数学模型，也不需要人们事先为它设计好控制算法。综上可知，神经网络特别适用于机器人控制。7四、本项目的特色与创新之处:设计的多功能自动化机械手臂控制系统简单，操作方便，能更好的实现所需要的动作，精度高，在实际生产中能够降低生产成本，具有较强的适应性。（1） 与传统控制系统比较，神经网络的加入显著地提高了系统的跟随性能。（2） 外部的声控信号，光控信号，传感器信号和通信电子电子设备等不同方式能使机械手实现相同动作，简化了控制程序，实现多功能自动化。（3）由于网络技术的发展，基于网络的远程控制也可以使用在机械手的研发中。8四、项目合作开发情况（省外合作、国外合作、产学研合作等）无9五、实施本项目已具备的条件（说明已具备的试验手段、技术力量、管理水平、前期研究基础、中试后接产单位及专利获得等情况）引言工业机械手最早应用在汽车制造工业，常用于焊接、喷漆、上下料和搬运。工业机械手延伸和扩大了人的 手足和大脑功能，它可替代人从事危险、有害、有毒、低温和高温等恶劣环境中工作：代替人完成繁重、单调重复劳动，提高劳动生产率，保证产品质量。目前主要应用与制造业中，特别是电器制造、汽车制造、塑料加工、通用机械制造及金属加工等工业。工业机械手与数控加工中心，自动搬运小车与自动检测系统可组成柔性制造系统和计算机集成制造系统，实现生产自动化。随着生产的发展，功能和性能的不断改善和提高，机械手的应用领域日益扩大。已完成的研究情况：1.控制系统硬件设计。2.机械手驱动方式的选择。3.机械手运动轨迹初步设计。10六、项目的预期经济、社会和环境效益引言 随着工业自动化程度的提高，工业现场的很多易燃、易爆等高危及重体力劳动场合必将由机器人所代替。这一方面可以减轻工人的劳动强度，另一方面可以大大提高劳动生产率。1. 经济效益分析多功能自动化机械手臂能够保证生产的效率，相同的工作，如果是工人操作会因为情绪、熟练程度、身体状况、节假日等因素而干扰工厂的正常生产。使用机械手后，工人工作的安全性得到更好地保障同时，也能降低废品率，保证量产。对于多功能自动化机械手臂的生产，机械手臂结构简单紧凑，便于批量生产，从实际生产中实现功能的角度来考虑，价格合理。2. 社会效益分析随着多功能自动化机械手臂投入使用，提高我国自动化生产线的水平，加快产品的更新换代，为工人提供良好的工作环境，从而更有利于社会的稳定发展。与此同时，提高企业竞争能力，在面对全球化竞争的形势下，利用机械手技术帮助生产优质产品，打开国际市场。作为教学机器人，能帮助学生对智能
- 温馨提示:
1: 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
2: 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
3.本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
人人文库网所有资源均是用户自行上传分享，仅供网友学习交流，未经上传用户书面授权，请勿作他用。
川公网安备: 51019002004831号