串联机器人机构分析和综合同步方法的应用

被引:15
作者
孙志娟
赵京
李立明
机构
[1] 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
关键词
串联机器人; 机构分析; 机构综合; 主成分分析; 核主成分分析;
D O I
暂无
中图分类号
TP242 [机器人];
学科分类号
140102 [集成电路设计与设计自动化];
摘要
为揭示机器人机构综合性能与机构类型和尺寸之间的映射规律,基于机器人机构单一性能指标的相关性和多样性,引入统计学原理,依据线性降维与非线性降维原则,应用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA),对典型串联机器人——不同构型和不同尺度的平面串联机械臂进行综合性能评价,从而选择综合性能最优的机构构型和尺度.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果,更能有效地处理多个单一性指标间的非线性关系,提供更多的综合性能评价信息,可为建立机器人机构综合性能与其机构类型和尺寸之间的数值计算关系,并进行机构构型和尺度同步综合提供科学的参考依据.
引用
收藏
页码:321 / 327
页数:7
相关论文
共 10 条
[1]
机器人运动灵活性问题研究概述 [J].
谢碧云 ;
赵京 .
机械科学与技术, 2011, 30 (08) :1386-1393
[2]
主成分分析法与核主成分分析法在机械噪声数据降维中的应用比较 [J].
梁胜杰 ;
张志华 ;
崔立林 .
中国机械工程, 2011, 22 (01) :80-83
[3]
PCA与KPCA在综合评价中的应用 [J].
李朝荣 ;
刘扬 ;
李春明 .
宜宾学院学报, 2010, 10 (12) :27-30
[4]
核主成分分析的参数优化及其在水资源可持续利用综合评价中的应用 [J].
李磊 ;
金菊良 ;
梁忠民 .
水利水电科技进展, 2009, 29 (04) :36-38+66
[5]
基于KPCA-PNN的复杂工业过程集成故障辨识方法 [J].
薄翠梅 ;
王执铨 ;
张广明 .
信息与控制, 2009, 38 (01) :98-104+109
[6]
核主成分分析方法在船型方案综合评价中的应用 [J].
李冬琴 ;
王丽铮 ;
王呈方 .
船海工程, 2007, (02) :1-3
[7]
分块PCA及其在人脸识别中的应用 [J].
陈伏兵 ;
杨静宇 .
计算机工程与设计, 2007, (08) :1889-1892+1913
[8]
并联机器人机构综合方法比较研究 [J].
郭盛 ;
方跃法 .
北京交通大学学报, 2007, (01) :41-45
[9]
基于小波变换的二维独立元在人脸识别中应用 [J].
甘俊英 ;
李春芝 .
系统仿真学报, 2007, (03) :612-615+619
[10]
Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem [J].
Scholkopf, B ;
Smola, A ;
Muller, KR .
NEURAL COMPUTATION, 1998, 10 (05) :1299-1319