Impedance control
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Impedance control Tolerance
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Cartesian impedance control
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Impedance Control PCB
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impedance control
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So, active rehabilitation training method for upper limbs based on joint torque is studied on the basis of impedance control theory.
基于阻抗控制理论研究基于关节力矩信号的上肢主动康复训练方法。
参考来源 -
impendence control
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参考来源 - 工业机器人的力/位置模糊控制策略研究
impedance control
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The medial layer impedance control of TCSC is directly related to the effectiveness of the top layer control strategies.
TCSC中层阻抗控制直接关系到上层控制策略的控制效果。
参考来源 - TCSC动模实验研究与监控系统优化设计
reactance control
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参考来源 - 具有非线性斜率阻抗特征的SVC控制方法
&2,447,543篇论文数据，部分数据来源于
并着重论述了阻抗控制算法的研究进展情况。
And the development of the impedance control is discussed emphatically.
提出一种基于滑模位置控制的模糊自适应阻抗控制策略。
Fuzzy adaptive impedance control strategy is proposed based on sliding mode position control.
可控串补（TCSC）相对于固定串补的优势在于它可以快速灵活地调整线路阻抗以响应系统运行变化且不会引起次同步谐振（SSR），而能否准确地触发TCSC则是实现其阻抗控制的关键所在。
Compared with fixed series compensation, the advantage of TCSC is that it can adjust line impedance swiftly in response to the changes when the system is running without bringing SSR.
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- 来自原声例句
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逆动力学公式的应用：工业机器人拖动示教！
时间： 16:47:12 分类： 编辑：中科国技
动力学应用之一：拖动示教
随着机器人技术的日益成熟以及应用的不断普及，机器人正逐渐融入社会生产、生活的各个方面，并发挥越来越不可替代的作用。在&工业 4.0& 和 &中国制造 2025&的背景下，为了适应现代工业快速多变的特点以及满足日益增长的复杂性要求，机器人不仅要能长期稳定地完成重复工作，还要具备智能化、网络化、开放性、人机友好性的特点。作为工业机器人继续发展与创新的一个重要方面，示教技术正在向利于快速示教编程和增强人机协作能力的方向发展。
工业机器人示教就是编程者采用各种示教方法事先&告知&机器人所要进行的动作信息和作业信息等，有以下几个。
1.机器人位置和姿态信息
2.轨迹和路径点等的信息
3.机器人任务动作顺序信息
4.机器人动作、作业时的附加条件等的信息
5.机器人动作的速度和加速度等信息和作业内容信息等
图1. 机器人示教方法分类
实际应用最多的传统的示教盒示教要求操作者具有一定的机器人技术知识和经验，示教效率较低。与示教盒示教相比，直接示教法可以无需操作者掌握任何机器人知识及经验，操作简单且快速，极大地提高了示教的友好性、高效性。
图2. 机器人示教方法分类
直接示教控制方法　
当前主流的机器人直接示教控制方法可以分为两类：
第一类是基于位置控制或者阻抗控制的直接示教方法。
第二类是基于力矩控制的零力平衡的机器人直接示教（有动力学模型）。
以下内容为学术干货，请划重点
基于位置控制的直接示教
传统的拖动示教依赖于外置于机器人的多维操作传感器，利用该传感器获取的信息，牵引机器人末端在笛卡尔空间下做线性或者旋转的运动。
图3. 基于多维传感器的位置控制的直接示教
直接示教工作示意
图4. 基于多维传感器的位置控制的直接示教的控制方法
此类的基于位置控制的拖动示教方法都无法回避两个问题。
一个是由于额外的多维传感器的配置，增加了机器人的生产成本。
另一个是由于多维传感器只能控制机器人末端的笛卡尔空间。
所以无法很好地控制单轴的运动，使得机器人的运动显得十分僵硬，不利于真正的拖动示教变成，尤其是要微调到特定的点的时候，可能还需要传统的遥控示教盒的辅助。
&基于力矩控制的零力平衡的机器人直接示教
&这是一种更为直接的机器人拖动示教方法，借助机器人的动力学模型，控制器可以实时的算出机器人被拖动时所需要的力矩，然后把提供该力矩给电机使得机器人能够很好地辅助操作人员进行拖动。力矩的计算如下列公式所示：
公式中的是通过逆动力学算得的电机所需要的力矩，其计算公式包括惯性力项、&科里奥利力&和离心力项、重力项&以及摩擦力项。而当中的根据选择的摩擦力模型可以分解为粘性摩擦力项、库仑摩擦力项以及补偿。
&不同于传统的基于位置或者阻抗的拖动示教方法，零力控制方法对操作者更加的友好。在精确的动力学模型的帮助下，拖动机器人时要克服的机器人自身重力，摩擦力以及惯性力都的到了相应的电机力矩的抵消，使得机器人能够轻松的拖动。&同时，算法也保证了当外力被撤销时，机器人能够迅速的静止在当前位置，保证设备和操作人员的安全。
&另一个基于零力控制拖动示教带来的优势是，在动力学模型中，各关节的力矩是可以单独控制的，所以机器人的拖动点不再被固定在机器人末端或者多维传感器上，操作者可以在机器人任意位置去拖动机器人，使操作更加灵活多变。
022-（综合管理部）
& & & & & &022- （系统工程部）
&022- （机器人事业部）
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做机器人，关节要实现速度，位置，力矩的控制用什么电机好？
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做机器人，关节要实现速度，位置，力矩的控制用什么电机好？而且电机不能太大
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其实我不懂电机，但是还是要帮你一下，但是一个简单的“帮顶”有点太说不过去了。所以我还是要回答你一下&，你需要的是：大功率电机！但是你又说了电机不能太大，那么综合考虑就是：小一点的大功率电机，答案仅供抛砖引玉，请勿参考，吼吼~&~
开往春天的手扶拖拉机
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回复【2楼】zuozhongkai:
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电机10W左右就行
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伺服电机，闭环步进电机
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有一个东东叫舵机，好控制，大小都有
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回复【5楼】ye781205:
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舵机的加速度和速度好控制吗
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没有价格限制的话，推荐冯哈博直流无刷，
同样做过机器人手臂，非常好使，体积，性能，精度都达标
STM32还是有搞头的..
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你用的啥驱动器，还是电机自带专用驱动
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电机自带驱动，CAN或串口方式，有实时位置反馈
STM32还是有搞头的..
Powered by罗克韦尔自动化集成架构在城市污水处理离心机力矩控制中的应用
O引言污水处理离心机分离效果取决于螺旋推料速率的大小、稳定性和进料浓度。目前，国内离心机厂家采用2种解决方案:①液力差速器方案;②双电机双变频方案〔‘〕。方案①的特点是过负荷能力强，但机械结构复杂，维修困难;方案②的特点是稳定性、可靠性较差，但机械结构简单。液力差速器方案由于液力传动需要对高压液油进行动态密封，因此，金加工精度要求较高，结构比普通离心机复杂;双电机驱动方案中，有些厂家为了降低成本，以普通变频器的输出电流或功率信号代替螺旋的推料力矩信号，控制效果差。1方案的设计方案是:根据螺旋推料力矩自动调整离心机差转速，构成力矩单闭环回路，这一方案实用性强，应用普遍。控制框图如图1所示，控制系统及设备型号见表1，相关电路图如图2所示。圈1控制框图衰1控制系统设备型号规格型号转鼓直径主电机副电机主变颇器副变拓胎PLC巾430 QA200卜4A，30kw QAB卜132SZA配OMRON600线编码品硕定力矩17.5N·m EV20...&
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随着电网企业信息系统数量成规模的增长,运维管理的安全问题越来越凸显。利用信息化的手段管理大规模的设备资源,提升企业信息运维工作的自动化水平,是目前电网企业安全生产及经营管理者特别关心和亟须解决的问题[1]。为解决上述难点问题,国内外学者对此进行了一些前瞻性的研究,如厦门大学王蔚青设计了一套企业信息系统运维的综合监督平台[2],取得较好的效果,可以很好地应用到电力企业的信息管理中。之后,文献[3-5]基于电力调度问题,针对电力调度自动化综合运维平台的建设问题,对其数据建设、运维模式,以及系统架构进行了思考,特别是辽宁省电力公司以两级三线运维模式为基础建立的调度运行信息运维体系,取得了很好的效果。这些研究工作及系统实现的场景主要集中在调度上,针对国家电网大系统而言,缺乏有效的运维监控系统及可推广的标准化操作模式来实现整体运维的效率提升[6-8]。为此,国家电网计量中心和国内相关院所合作开展校企合作,吸纳高校的研究成果,以企业的实际需...&
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马来西亚政府在构建跨领域合作的电子政务系统中,发现最大的问题是各机构间的失调,他们认为这是由于不同机构职责范围的自我保护造成的,各机构间对于数据的所有权、控制权互不信任,因此无法很好的协同合作。对此马来西亚政府构建了“集成架构框架”。通过集成架构框架,...&
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1引言企业的组织结构、产品研发和业务流程需要适应市场竞争的激烈变化,旨在实现企业活动中三要素(人、经营、技术)和四流(物流、商流、信息流、资金流)的集成与优化,从而改善企业的T(时间)、Q(质量)、C(成本)、S(服务),提高竞争能力。随着信息时代的来临,信息技术成为企业变革与创新的有力武器,它的迅速发展加快了企业信息化的进程。现在的计算技术实现了从以机器为中心、以应用为中心到以企业为中心的转变,信息系统的建设也由技术驱动向战略驱动转变,企业信息化也开始改变过去“重项目,轻架构”、“重建设,轻规划”的传统观点。当前烟草行业正经历着用信息化全面带动业务流程化、管理规范化和决策科学化的过程,烟草商业企业的组织结构和业务流程等都需要适应市场竞争的激烈变化,从最初业务的电算化、管理的规范化到集成的数字化阶段,在实现“数字烟草”的过程中,怎样实现由信息集成、过程集成以及到企业间的集成?同时,伴随着应用系统关联度加大而导致的应用集成范围的不...&
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引言与两级业务运营模式相适应,电信运营商构建了集团、省两级IT运营支撑系统。过去几年,面向带宽型业务、移动业务等全网性业务运营需求,电信运营商采用ESB(Enterprise Service Bus,企业服务总线)实现了两级业务系统的纵向集成,形成了全网两级运营体系。基于ESB服务总线的两级业务集成架构,改变了传统的点对点整合的蜘蛛网化的IT集成架构,一定程度上实现了业务系统的服务集成和能力整合,满足了过去业务发展的需求,但未从根本上解决省与省之间的互联互通、全网服务与数据共享、数据和应用紧耦合等问题。2013年,国家推进电信市场向民营资本开放,移动转售的IT支撑过程表明,当前的两级IT支撑体系、通信网络分级以及省公司差异化的业务开通激活网络环境难以满足移动及固网业务转租转售、客户自助业务开通等面向移动互联网的实时服务响应需求。为此,迫切需要设计灵活、可扩展的业务集成架构,快速整合内部资源和能力,简化开发,既满足当前业务发展的需...&
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传真：010-内容介绍/机器人智能控制
本书系统地介绍了机器人运动学、动力学、轨迹规划、位姿控制、柔顺控制和智能控制的内容。不仅对目前机器人中常用的控制方法进行了讨论，同时也介绍了目前正在研究的许多典型方法。智能控制是一门正在兴起的新的理论和技术，本书着重介绍了神经元网络在机器人控制中的应用以及机器人分层递阶的智能控制方法本书可作为计算机、自动化、电子、机械等有关专业的大学生或研究生教材，也可供有关的教师及科研人员学习参考。
作者介绍/机器人智能控制
孙增圻，1913年生。1966年毕业于清华大学自控系留校任教1981年在瑞典获博士学位 现为清华大学计算机系教授，IEEE高级会员。主要从事智能控制、机器人、计算饥控制及控制系统CAD等的研究和教学。共鉴定成果6项，获奖两项，发表论文80多篇，编著书6本。
作品目录/机器人智能控制
目 录前 言第一章 绪论1.1机器人的发展1.1.1名称和定义1.1.2发展概况1.2机器人的基本组成1.3机器人的分类1.3.1按功能1.3.2按控制的类型1.3.3按动作机构1.3.4按用途1.3.5按负载能力及工作空间范围1.3.6按自由度的多少及类型1.4机器人的应用1.4.1应用机器人的益处1.4.2机器人在工业上的主要应用1.4.3机器人的非工业应用1.5机器人的技术指标第二章 位姿运动学2.1齐次变换2.1.1刚体的位置和方位2.1.2坐标变换2.1.3欧拉角2.1.4齐次变换2.1.5变换的相对性2.1.6逆变换2.2正运动学2.2.1开环运2.2.2D－H表示法2.2.3正运动学问题求解2.3逆运动学2.3.1概述2.3.26RPUMA560机械手的逆运动学解2.3.35R1P斯坦福机械手的逆运动学解2.3.4逆运动学问题求解方法讨论2.4计算方面的考虑练习第三章 微分运动学3.1坐标系的线速度和角速度3.1.1刚体运动的描述3.1.2坐标变换的导数3.1.3微分旋转3.1.4工具速度与工具位姿导数的关系3.2速度正运动学方程3.2.1雅可比 （Jacobian）矩阵3.2.2雅可比矩阵的计算3.3速度逆运动学3.3.1求逆雅可比矩阵法3.3.2冗余度3.3.3优化法3.3.4解析法3.3.5查表和插值法3.4加速度运动方程3.4.1刚体的加速度3.4.2机械手的加速度运动方程3.5小结练习第四章 静力学4.1力和力矩分析4.1.1力和力矩的平衡4.1.2等效关节力矩4.1.3对偶性4.1.4力和力矩的变换4.2刚性4.2.1机械手的刚性和变形4.2.2末端柔性分析4.2.3柔性矩阵的主轴变换练习第五章 动力学5.1.牛顿－欧拉法建立动力学方程5.1.1单刚体的动力学方程5.1.2机械手动力学方程的封闭形式5.1.3动力学方程的物理解释5.2拉格朗日法建立动力学方程5.2.1拉格朗日动力学5.2.2机械手的惯性张量5.2.3拉格朗日运动方程的推导5.2.4广义坐标的变换5.3逆动力学计算5.3.1概述5.3.2基于牛顿－欧拉方程的递推算法5.3.3改进的递推算法5.4正动力学计算5.5小结练习第六章 轨迹规划和生成6.1问题的描述6.2关节空间法6.2.1三次多项式函数插值6.2.2抛物线连接的线性函数插值6.3直角坐标空间法6.3.1线性函数插值6.3.2圆弧插值6.3.3与关节空间法的比较6.4轨迹的实时生成6.4.1采用关节空间法时的轨迹生成6.4.2采用直角坐标空间法时的轨迹生成6.5路径的描述6.6进一步的规划研究6.6.1利用动力学模型的轨迹规划6.6.2任务规划练习第七章 关节驱动与测量部件7.1驱动部件7.1.1液压驱动装置7.1.2电动驱动装置7.2测量部件7.2.1位置测量7.2.2速度测量7.3机器人关节控制系统举例第八章 位姿控制8.1位姿控制问题的描述8.1.1两种基本的控制形式8.1.2机器人的动力学模型8.1.3控制问题描述8.1.4控制器的计算机实现8.2独立关节PID控制8.2.1控制规律设计8.2.2稳定性分析8.3分解运动速度控制8.3.1控制框图8.3.2控制规律设计及稳定性分析8.3.3s的计算8.4分解运动加速度控制8.4.1控制方法8.4.2系统分析8.4.3鲁棒控制8.5计算力矩控制8.5.1控制方法8.5.2系统分析8.5.3鲁棒控制8.6变结构控制8.6.1变结构系统的基本概念8.6.2具有滑动态的变结构控制8.6.3一般非线性系统的变结构控制8.6.4平滑控制量的变结构控制8.6.5机器人的变结构控制8.7自适应控制8.7.1概述8.7.2基于参数优化的MRAC8.7.3基于李雅普诺夫方法的MRAC8.7.4基于超稳定性理论的MRAC8.7.5基于直接离散模型的STAC8.7.6基于摄动模型的STAC练习第九章 柔顺运动控制9.1力传感器9.1.1力传感器的不同类型9.1.2腕力传感器的工作原理9.1.3腕力传感器标定矩阵的确定9.2柔顺运动控制的基本概念和方法9.2.1柔顺坐标系的建立9.2.2自然约束和人为约束9.2.3被动柔顺和主动柔顺9.2.4柔顺控制任务描述9.2.5.柔顺控制的基本方法9.3阻抗控制9.3.1控制方法9.3.2位置控制功能分析9.3.3柔顺控制功能分析9.3.4基于分解位置的阻抗控制9.3.5基于分解加速度的阻抗控制9.4混合控制9.4.1单纯的力控制9.4.2基于运动学的混合控制9.4.3基于计算力矩方法的混合控制9.4.4基于分解加速度的的混合控制练习第十章 智能控制10.1概述10.1.1智能控制的基本概念10.1.2智能控制的发展概况10.1.3智能控制理论的主要内容10.2神经元网络在机器人控制中的应用10.2.1神经元网络控制概述10.2.2神经元网络运动学控制10.2.3神经元网络动力学控制10.2.4神经元网络路径规划10.3机器人分层递阶智能控制10.3.1一般结构原理10.3.2组织级10.3.3协调级10.3.4执行级参考文献
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