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摘要：提出了一个两自由度平面机械手动力和操控性能的设计与优化方法。经过运动学和动力学分析，阐述了几个优点，通过机制优化这使人们有可能获得良好的动态性能和控制性能。基于用（DFC）控制的设计想法，提出了一种新型的多目标优化模型。优化目标有三个：惯性指数，指数的动态耦合效应和全球条件数。描述设计要求的其他指标如端部执行器的速度，工件尺寸，和第一阶固有频率作为约束。横截面面积和长度的联系被选择作为设计变量。 NSGA-II算法来解决这一复杂的多目标优化问题。从工程经验附加的标准被纳入选择最终参数之间得到的帕累托解集。最后，实验进行验证的线性表达测量的动态耦合的动态结构和控制性能的优化机制。提出了物理意义明确的测量动态耦合度的新表达。结果表明，优化后的机制有一个近似解耦的动态结构，每个活动关节，可以看成是一个线性单输入单输出系统。对线性和非线性良好的控制性能控制器的控制性能进行了比较。由此可以得出结论，该优化的机制可以实现只使用一个线性控制器。6296
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关键词：机制优化；动态优化；控制设计；多目标优化
1引言
如今，工业机器人和机械手被广泛应用在需要高速和高跟踪精度与有相对较高的有效载荷任务。在这些应用中，与串行机器人相比，并行机器人有自己的优势，高的刚度，高的有效载荷能力，这使低惯量特别适合于这些的任务。例如，很多的高速回升板操纵的并行结构。尽管这些有利的性能，这些促进运动学和动力学的并行机器人变得更加复杂，因为闭合循环运动的限制，这通常用非线性代数方程组表示[1-2]。整个系统是一个典型的微分代数方程组的隐式表达式是复杂的控制系统设计与分析，因此，PID控制规律它不依赖于精确的系统模型通常用于并联机器人的控制。然而，单纯的PID控制规律不考虑动态模型的限制，特别是在高动态性能的应用。许多先进的非线性控制算法基于多体动力学模型已经被提出[3-6]。然而，他们很少有实际工程应用的意义。原因有两个：一个是计算负载的算法，在一个采样单元，控制单元是否可以完成所有的计算过程;另一种是命令传递的问题，是否所有的控制命令传送到功率放大器真正及时。虽然有时这两个问题是可以解决的，通过使用功能强大的数字处理器，快速的通信总线，或改变整个系统的控制结构，所有这些都会使整个系统成本上升和变得复杂.另一个方式改善控制性能的想法是LI等人提出的设计控制（DFC）[7-8]。用适当的机械结构设计的动力学方程可以简化，它可以减少控制系统在设计中的困难。然而，这是不可行的，各种类型的机械需要满足特殊的要求。幸运的是，在这项工作中提出的机构满足这一要求。这一机构的运动学和动力学分析后，提出了一些优势，这表明它是可以改善系统的动态性能优化机制。不同于现有的优化方法操纵主要集中在工作区和无向性[9-11]，在这项工作中，控制设计理念的基础上，动态性能和控制性能，主要考虑现有的优化方法。提出了运动学和动力学性能的指标作为目标函数和设计上的限制。被选择作为设计变量的横截面面积和长度的联系。一个新的多目标优化模型是建立和NSGA.II算法的引入解决了优化性问题。最后，一些实验来验证的线性动态结构和控制性能。
2运动学和动力学分析
2.1机制的描述和运动学分析
被提议的机制，如示于图.1具有两个自由度，由3个平行四边形组成。由于下属的两个平行四边形使末端效应器有一个确定的姿势和在有一个固定的取向，端部执行器的位置，可确定由主的平行四边形。由伺服马达驱动的有源关节被放置在固定基座。
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