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第一章　绪论1

1.1　并联机构的发展及应用现状1

1.2　并联机构的理论研究概况4

1.2.1　运动学分析研究4

1.2.2　机构性能分析5

1.2.3　动态性能研究7

1.2.4　控制方法研究10

1.2.5　并联机构的创新设计方法研究11

1.2.6　并联机构的静刚度及承载能力研究11

1.3　进行并联机器人机构研究的意义及本书的主要内容特点12

第二章　2自由度并联机构的运动学分析与仿真14

2.1　混合驱动平面五杆机构正运动学分析14

2.1.1　位移分析15

2.1.2　正运动学速度分析16

2.1.3　正运动学加速度分析17

2.2　混合驱动平面五杆机构逆运动学分析18

2.2.1　实现轨迹输出的位置分析18

2.2.2　实现轨迹输出的速度分析19

2.2.3　实现轨迹输出的加速度分析20

2.3　运动学逆问题求解20

2.4　运动仿真及相关分析25

2.4.1　原动件输入运动规律对输出轨迹的影响26

2.4.2　原动件初始位置对输出轨迹的影响29

2.5　基于Solidworks的运动仿真30

2.6　小结32

第三章　2自由度并联机构的动力学优化设计33

3.1　基于Kane方法的混合驱动平面五杆机构动力学分析33

3.1.1　Kane方法简介33

3.1.2　混合驱动五杆机构的动力学模型34

3.2　实现“8”字形轨迹的优化设计35

3.2.1　给定杆长时实现“8”字形轨迹的研究35

3.2.2　优化设计算例38

3.3　实现椭圆轨迹优化设计研究40

3.3.1　工作空间与轨迹设计准则40

3.3.2　实现一个椭圆轨迹的优化设计算例41

3.3.3　实现一组椭圆轨迹的优化设计算例46

3.4　小结51

第四章　混合驱动6自由度并联机构运动学位置正解分析52

4.1　概述52

4.2　混合驱动6自由度并联机构的结构及性能特点52

4.2.1　结构特点52

4.2.2　动作原理及性能特点53

4.3　混合驱动五杆机构不出现奇异位置的构型53

4.4　混合驱动6自由度并联机构正运动学数学模型53

4.5　基于改进遗传算法的6自由度并联机构正运动学求解58

4.5.1　基于改进遗传算法的求解方法58

4.5.2　实例计算验证59

4.5.3　混合驱动6自由度并联机构正运动学求解64

4.5.4 混合驱动6自由度并联机构运动学位置正解分析67

4.6　混合驱动6自由度并联机构的逆运动学模型69

4.6.1　逆运动学数学模型69

4.6.2　逆运动学求解步骤69

4.7　小结69

第五章　混合驱动6自由度并联机构的工作空间及奇异性分析71

5.1　概述71

5.2　工作空间的形成及制约因素71

5.2.1　工作空间的形成71

5.2.2　工作空间的制约因素72

5.3 工作空间的确定及其截面形状分析75

5.3.1　基于边界极值搜索法的工作空间的求解75

5.3.2　工作空间的截面形状分析76

5.4　工作空间内有效圆柱体及其影响因素分析80

5.4.1　有效圆柱体空间80

5.4.2　影响工作空间的因素分析81

5.5　奇异性分析86

5.5.1　雅可比矩阵与机构的奇异性86

5.5.2　基于遗传算法的并联机构奇异性分析87

5.6　小结90

第六章　混合驱动6自由度并联机构的实体建模与运动仿真91

6.1　概述91

6.2　并联平台机构的杆件制作及装配91

6.2.1　五杆闭链各杆件的制作91

6.2.2　制作空间并联平台的上、下平台95

6.2.3　含五杆闭链的空间并联机构的装配96

6.3　运动仿真与干涉性检验97

6.3.1　建立伺服发动机97

6.3.2　运动仿真过程97

6.4　并联平台机构运动干涉性分析98

6.4.1　上平台上下平动时的干涉性分析98

6.4.2　上平台既有平动又有转动时的运动干涉性分析105

6.5　小结107

第七章　6自由度并联机器人机构的位姿精度综合及智能控制108

7.1　概述108

7.2　基于模糊自适应遗传算法的并联机器人机构精度综合108

7.2.1　精度分析的数学模型108

7.2.2　精度优化综合的数学模型110

7.2.3　模糊遗传算法的基本操作110

7.2.4　精度综合实例112

7.3　Stewart并联机器人机构及其控制模型114

7.4　Stewart并联机器人的神经PID控制116

7.5　Stewart并联机器人的模糊控制118

7.5.1　用Matlab工具箱构造FIS模糊控制器118

7.5.2　并联机器人模糊控制仿真框图与程序调用121

7.6　Stewart并联机器人的ANFIS神经模糊自适应控制122

7.7　Stewart并联机器人的控制仿真124

7.7.1　传统PID控制、神经网络PID控制和模糊控制对阶跃信号仿真比较124

7.7.2　ANFIS神经模糊自适应控制器对模糊控制仿真效果比较125

7.7.3　ANFIS神经模糊自适应控制器排除干扰效果分析127

7.8　小结130

参考文献132