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SCARA机器人

SCARA机器人的相关文献在2002年到2022年内共计351篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、机械、仪表工业、金属学与金属工艺 等领域,其中期刊论文131篇、会议论文2篇、专利文献318395篇;相关期刊78种,包括科技风、科学技术与工程、组合机床与自动化加工技术等; 相关会议2种,包括第十二届中国体视学与图像分析学术会议、中国系统仿真学会2006年学术年会等;SCARA机器人的相关文献由632位作者贡献,包括白瑞林、蒋凯、刘培超等。

SCARA机器人—发文量

期刊论文>

论文:131 占比:0.04%

会议论文>

论文:2 占比:0.00%

专利文献>

论文:318395 占比:99.96%

总计:318528篇

SCARA机器人—发文趋势图

SCARA机器人

-研究学者

  • 白瑞林
  • 蒋凯
  • 刘培超
  • 张铁
  • 杨林
  • 邓毅
  • 吉峰
  • 吴伟峰
  • 孔令超
  • 李新
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 钟佩思; 刘金铭; 吕文浩; 张振宇; 宋庆军
    • 摘要: 激励轨迹的选取和优化是机器人动力学参数辨识的重要基础。为了提高机器人动力学参数的辨识精度,以SCARA机器人为研究对象,设计了基于双层自适应遗传算法的机器人激励轨迹优化方案。运用Newton-Euler法建立了机器人的动力学模型,并对机器人的动力学模型进行线性分离,得到了机器人的最小惯性参数集和对应的观测矩阵。分析机器人的参数辨识方程,确定了观测矩阵条件数最小的优化目标。针对传统遗传算法进行改进,提出了双层自适应机制,提升了算法的全局搜索能力和搜索效率。最后利用MATLAB和ADAMS进行联合仿真实验,使用递推最小二乘法计算机器人的最小惯性参数集。实验结果表明,使用改进的双层自适应遗传算法得到的激励轨迹可以保证机器人动力学参数的辨识精度。
    • 王远; 陈晔
    • 摘要: 以酒盒包装的实际生产线为生产背景,对生产线上SCARA机器人的动作过程进行了阐述。以该机器人为研究对象,通过ADAMS对机器人进行了运动学分析。根据D-H参数法对机器人的T矩阵进行了推导,并通过该机器人机械臂的位移、速度及加速度曲线讨论了机器人的运动性能,结果表明该机器人具有良好的运动学性能,在酒盒生产线上具有良好的应用前景。
    • 邵建浩; 张婷
    • 摘要: 以SCARA机器人为研究对象,在ADAMS软件中建立SCARA机器人模型,进行仿真。采集SCARA机器人大臂前后端、小臂前后端及底座等容易出现裂纹部位的加速度数据;在MATLAB中运用BP神经网络建立SCARA机器人故障诊断模型,实现利用BP神经网络对SCARA机器人故障进行智能识别与分类。结果表明:BP神经网络的计算结果与期望输出基本一致,验证了其准确性及可靠性。
    • 连学军
    • 摘要: PCBA测试是电子产品生产过程中必不可少的环节,但专用的在线测试设备(ICT)价格昂贵,人工测试又无法保证效率和质量。文章基于SCARA工业机器人并结合测试仪器、视觉检测技术,设计了一种PCBA硬件测试系统。该系统能够对PCBA上的测试点进行电压和电阻测量,并判断是否符合标准,具有效率高、柔性高、成本低的特点。
    • 饶建红; 邬荣飞; 杨庆华
    • 摘要: 针对锂电池涂胶工艺的研究,提出了一种基于激光线扫传感器锂电池动态涂胶方案,包括激光线扫传感器的内参与外参标定原理、系统的硬件及软件设计,硬件部分主要包括SCARA机器人、激光线扫传感器以及点胶机,软件部分分为机器人控制以及传感器控制。传感器提前预先扫描一部分轮廓数据并生成机器人运动轨迹发送给机器人,机器人在涂胶的同时传感器在采集下一部分的点云数据,这样便实现了边扫描边涂胶的功能。
    • 张良安; 王祥; 谢胜龙
    • 摘要: 目的针对传统四自由度SCARA机器人末端灵活性不足的问题,设计一种新型的六自由度SCARA机器人。方法首先在传统四自由度SCARA机器人结构特点分析的基础上,通过改进其末端结构以增加机器人的自由度,从而提高其末端的灵活性。然后分别采用D–H参数法与代数法建立该机器人的运动学正解模型与逆解模型。在此基础上,采用对比法在Matlab的Robotics Toolbox工具箱中对该机器人开展仿真分析,验证机器人运动学模型的正确性。最后,基于五次多项式插值算法对机器人开展轨迹规划研究。结果实验结果显示该机器人的运动轨迹、速度与加速度曲线光滑连续,没有任何断点与突变点。结论表明该机器人运动平稳,具有良好的运动学性能,从而为后续该机器人的运动控制奠定了良好的基础。
    • 摘要: ABB机器人的第五趟进博之旅圆满落幕。无论是新一代协作机器人的创新应用,还是最新SCARA机器人的进博初秀,都让ABB展台吸睛十足,再次成为大众与媒体关注的焦点。没能达到现场的朋友们不要叹气,本文带您亲临现场,让精彩永不落幕!
    • 郑雪芳; 林意
    • 摘要: 研究SCARA工业机器人在关节空间内的轨迹跟踪控制问题.实际应用中,系统的未建模特性、关节摩擦间隙和未知负载等因素将引起机器人动力学性能的变化,从而影响其轨迹跟踪控制;并且外界扰动也会增加机器人轨迹跟踪控制的难度.针对上述问题,提出一种基于布谷鸟算法优化的快速连续非奇异终端滑模控制策略.该方法利用布谷鸟算法寻优机制规划机器人的参考轨迹;控制策略在李亚普诺夫稳定性理论的支撑下,采用连续非奇异终端滑模面来补偿与抑制系统的不确定性与外界扰动,引入快速终端滑模趋近律来加快系统的响应速度,并结合Anti-Windup技术来补偿系统中死区等其他非线性因素.通过李亚普诺夫稳定性理论,证明机器人系统的轨迹跟踪误差全局稳定.最后,通过轨迹跟踪试验验证了此方法的有效性.
    • 李家铮; 张禹; 赵文川; 王富民
    • 摘要: 为了提高SCARA机器人在工业场合中的工作精度,对其动力学模型进行分析是有效途径之一.建立机器人拉格朗日动力学方程并进行线性化处理,得到一组关节力矩和待辨识参数的线性表达式.选取有限项傅里叶级数作为激励轨迹模型,并使机器人启停时关节角速度和角加速度为零,确保机器人运行平稳.再将线性表达式中观测矩阵的条件数作为优化指标,并结合MATLAB优化工具箱,获得关节最优激励轨迹系数.最后通过递推最小二乘法获得待辨识参数,并代入关节力矩表达式中,并与实际采集力矩值进行比较,确定两者变化趋势.结果表明:实验能够获得较为理想的效果,经过辨识计算所得关节力矩可用作相关领域的动力学控制.
    • 叶勇
    • 摘要: 1前言随着“中国制造2025”的有序推进,信息技术与制造技术深度融合的数字化、网络化和智能化制造成为行业趋势,这也推动了中国智能机器人在制造业的广泛应用。SCARA机器人作为一种快速、高效、安装方便和成本低廉的方案,得到很多产业的青睐,特别是计算机、通信和消费性电子等产业尤其注重。
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