基于六自由度并联平台的模拟目标追踪
遗传算法求解多自由度并联机构主动视觉平台机构设计参数
左 到 右 的变换顺 序 得 到动平 台相 对 于基平 台的旋 转
变 换 阵为 ：
Ｔ—Ｒｏ （ ｄ Ｒｏ （ ｐ Ｒｏ （ ｙ ｔ ｚ， ） ｔＹ， ） ｔ ｚ， ）
式 中 ， ｔｘ， ）Ｒｏ （ ） Ｒｏ（ ， ） 别 为绕 ｚ、 Ｒｏ（ 口 、 ｔ ， 和 ｔｚ ｙ 分
ｚ轴 的旋转 变换 矩 阵 。 因 此 ，动 平 台 的 位 姿 向 量 定 义 为 Ｐ 一
ｍ ａ ｈｉ ． ｃ ｎｅ
Ｋｅ ｒ ｓ Ａｃ ｉ ｅ ｖ ｓｏ ｙ ｗｏ ｄ ： ｔｖ ｉｉ ｎ，Ｓ ｅ ｒ ｌ ｔｏ ｍ ，Ｏｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｄ ｓｇ ｔ ｗａ ｔｐ ａ ｆ ｒ ｔ ｍｉａ ｉ ｅ ｉ ｎ，Ｇｅ ｅ ｉ— ｌ ｏ ｉ ｍ ｏ ｎ ｔｃａ ｇ ｒｔ ｈ
根 据 主动视 觉 平 台 的视 觉 跟 踪 要 求 ， 计 一 种 设 基 于 ６个 自由度 Ｓ ｅ ｒ 并 联 机构 的 主动 视觉 平 台 ｔｗａｔ
Ｐａ ａ ｔｒ Ｄｅ ｉｎ ｏ ｎ ｔｖ ｓｏ ａ ｆｒ ａｅ ｎ Ｍ ｕ ｔ— ｒ ｍｅｅ ｓｇ ｆａ Ａｃ ｉｅ Ｖｉｉｎ Ｐｌｔｏ ｍ ｂ ｓｄ ｏ ｌｉＤＯＦ Ｐａ ａ ｌｌＤｅ ｉｅ Ｕｓｎ ｎ ｔｃａｇ ｒｔ ｍ ｒ ｌ ｖｃ ｉ ｇ Ｇｅ ｅｉ－ ｌｏ ｉｈ ｅ
遗传算 法求解多 自由度并联机构 主 动视觉平台 机构设计参数
《2024年六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制研究》范文
《六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制研究》篇一一、引言随着现代工业的快速发展，六自由度串联机器人在制造业、物流、医疗等多个领域得到了广泛应用。
为了实现更高效、更精确的运动控制和轨迹跟踪，对六自由度串联机器人的运动优化与轨迹跟踪控制研究显得尤为重要。
本文将探讨六自由度串联机器人的运动学建模、优化算法设计以及轨迹跟踪控制策略等关键问题，旨在提高机器人的运动性能和精度。
二、六自由度串联机器人运动学建模六自由度串联机器人是一种典型的机器人结构，具有六个独立的关节，可以完成复杂的空间运动。
首先，需要对机器人进行运动学建模，以描述其空间运动状态。
建模过程中，需要考虑到机器人的关节角度、速度、加速度等参数，以及各个关节之间的耦合关系。
通过建立合理的运动学模型，可以为后续的优化和轨迹跟踪控制提供基础。
三、运动优化算法设计为了优化六自由度串联机器人的运动性能，需要设计合理的优化算法。
优化算法的目标是在满足一定约束条件下，使机器人的运动轨迹尽可能地接近理想轨迹，同时减小运动过程中的能耗。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、动态规划等。
本文将重点研究遗传算法在六自由度串联机器人运动优化中的应用，通过仿真实验验证其有效性。
四、轨迹跟踪控制策略轨迹跟踪控制是六自由度串联机器人控制的核心问题之一。
为了实现精确的轨迹跟踪，需要设计合理的控制策略。
常用的轨迹跟踪控制策略包括基于PID控制的策略、基于模糊控制的策略、基于神经网络的策略等。
本文将研究基于PID控制和模糊控制的轨迹跟踪控制策略，并针对六自由度串联机器人的特点进行改进和优化。
五、实验与分析为了验证本文所提出的运动优化与轨迹跟踪控制策略的有效性，需要进行实验验证。
首先，搭建六自由度串联机器人的实验平台，包括硬件系统和软件系统。
然后，分别对不同工况下的机器人进行运动优化和轨迹跟踪控制实验。
通过对比实验结果和仿真结果，分析所提出策略的优越性和不足。
六、结论与展望通过对六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制的研究，本文得出以下结论：合理的运动学建模为后续的优化和轨迹跟踪控制提供了基础；遗传算法等优化算法可以有效提高机器人的运动性能；基于PID控制和模糊控制的轨迹跟踪控制策略具有较高的精度和鲁棒性；实验结果验证了所提出策略的有效性。
文献翻译—六自由度并联机器人非线性PID控制
附录A六自由度并联机器人非线性PID控制(Nonlinear PID control of a six-DOF parallel manipulator)Y.X.SU,B.Y.Duan and C.H.Zheng摘要：在连杆空间，非线性比例，积分，微分算法被提出用于以实现一般六自由度机器人高精度跟踪控制。
在实践中，在带有随机噪音的非连续测量信号中如何挑选出微分信号，控制系统的性能是有限的。
因此，非线性PID的开发用两个非线性跟踪微分器在存在扰动和噪音的情况下获得高质量微分信号。
在控制误差上，非线性比例，积分和微分的组合通常是用来综合控制，在以这些领域中提高性能，比如增加阻尼，减少跟踪误差。
实验结果表明，对于工程师来说，非线性控制方法很容易实现和获得一个良好的效果。
1.引言自从STEWART研制六自由度并联机器人以来，这种样机已经引起了那些并联机器人研究者的极大关注。
这些研究者主要的研究涉及机器人遥控装置，机器人末端执行器和机器人装置，这些装置在高精度的机械领域，其准确度和坚固性都比大的工作空间和人工操作更为重要。
一个典型的六自由度机器人，如图1所示，其靠六个可变长度的支架把动平台和静平台连起来，节点部分是万向球形铰链。
相对于基座，动平台的运动是靠缩短或延长支架的长度来实现的，并且妥善支架协调长度轨迹，能够使动平台完成高精度复杂的轨迹。
MERLET 进行系统地研究了并联驱动机器人的工作空间，奇异位置，涉及到了运动学，动力学控制。
在中国，黄真等也研究了并联机器人的基本原理，首次研制成功了一个液压六自由度并联机器人的样机，它是用PID控制器来实现轨迹控制的。
KIM等设计了一个冗余驱动快速加工的并联机械装置。
YOON和RYU研制了一种新的触觉设备，这种触觉设备也是用了PD控制算法控制的并联机构。
苏和段已经建立了一种六自由度并联机构作为微调平台，用于跟踪每平方千米的饲料供给，并用遗传算法获得最佳的运动学结构参数。
基于六自由度并联机构的汽车驾驶模拟仿真系统
Ｓｌ ｓ ｓｅ ｓ ｃ ｍｐ ｓ ｄ ｏ 。 － ｔ ｙ ｔ ｍ ｉ ｏ ｏ ｅ ｔ ６ ＤＯＦ ｐ ｒ ｌ ｌ ｃ ｎ ｅ ｔｏ ｃ ａ ｉ ｍ ｎ ｔ Ｄ ｓ ｅ ｅ ｓｍｕ ａ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ ｗａ ｅ ｉ ｎ ｄ ｂ ａ ａｌ ｏ ｎ ｃ ｉ ｎ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ａ ｄ ｉ ３－ ｅ ｎ ｉ ｌ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ｄ ｓｇ ｅ ｅ ｓ
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的实用可行性Ｏ
关键 词 ： 自由度并联机构 ： 六 驾驶模 拟器 ； ｌｇ ｎ Ｏｐ ｎ ｖ 视景仿真 Ｍｕｔ ｅ ： ｅ ｇ ｓ ｉ
中图分类 号 ：Ｐ ９ ． Ｔ３１ ９
文 献标识 码 ： Ａ
文章 编号 ：０ ２ ２ ３ （０ ８ １ － ０ ６ ０ １０ — ３ ３ ２ ０ 】０ ０ ９ — ２
ｅ ｅｒｍ ｅ ａ ｉ ｘｐ ｉ ｎｔ ｔｏｎ．
Ｋｅ ｒ ｓ －Ｄ ａ ａ ｌ ｌ ｏ ｎ ｃ ｉ ｎ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｄ ｉ ｉ ｇ ｓｍｕ ａｏ ； ｙ ｗｏ ｄ ：６ ＯＦ ｐ ｒ ｌ ｎ ｅ ｔｏ ｅ ａ ｉ ｍ； ｒｖ ｎ ｉ ｌ ｔ ｒ Ｍｕ ｉ ｅ ； ｅ ｇ ｓ ｓ ｅ ｅ ｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｅ ｃ ｈ ｇ ｎ Ｏｐ ｎ ｖ ； ｃ ｎ ｉ ｌ ｔ ｏ
《2024年六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制研究》范文
《六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，六自由度串联机器人（以下简称六轴机器人）在制造业、医疗、航空等领域的应用日益广泛。
然而，要实现六轴机器人的高效、稳定、精准工作，必须对运动优化与轨迹跟踪控制进行深入研究。
本文旨在探讨六轴机器人的运动优化和轨迹跟踪控制策略，以提高机器人的工作效率和精度。
二、六自由度串联机器人概述六轴机器人是一种具有六个旋转关节的串联机器人，通过各关节的协同运动实现末端执行器的空间位置和姿态调整。
其结构紧凑、运动灵活，可广泛应用于各种复杂环境的作业。
然而，由于多关节的协同运动，使得机器人的运动控制和轨迹跟踪面临诸多挑战。
三、运动优化研究（一）优化目标运动优化的主要目标是提高机器人的工作效率和运动精度。
通过优化机器人的运动轨迹，减少关节运动的冗余和震荡，从而提高机器人的工作效率。
同时，优化机器人的运动精度，使得末端执行器能够精确地达到目标位置和姿态。
（二）优化方法针对六轴机器人的运动优化，可采用多种方法。
其中，基于遗传算法的优化方法是一种有效的策略。
该方法通过模拟自然进化过程，寻找最优的关节运动轨迹。
此外，还可以采用基于动态规划、模糊控制等方法的优化策略。
四、轨迹跟踪控制研究（一）控制策略轨迹跟踪控制是六轴机器人控制的核心问题。
为了实现精确的轨迹跟踪，可采用基于PID控制、模糊控制、自适应控制等策略。
其中，PID控制是一种经典的控策略，可通过调整比例、积分和微分参数，实现精确的轨迹跟踪。
（二）控制器设计针对六轴机器人的轨迹跟踪控制，需要设计合适的控制器。
控制器应具备高精度、高稳定性的特点，能够实时调整机器人的运动状态，实现精确的轨迹跟踪。
此外，控制器还应具备自适应能力，能够根据外部环境的变化，自动调整机器人的运动参数。
五、实验与分析为验证六轴机器人运动优化与轨迹跟踪控制策略的有效性，进行了大量实验。
实验结果表明，采用优化后的运动轨迹，机器人的工作效率和运动精度得到了显著提高。
《2024年六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制研究》范文
《六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制研究》篇一一、引言随着科技的发展和人工智能的兴起，六自由度串联机器人在自动化生产线、空间探测、精密装配等复杂作业环境中扮演着越来越重要的角色。
为了提高其工作性能，六自由度串联机器人的运动优化和轨迹跟踪控制技术已成为研究的重要方向。
本文将对六自由度串联机器人的运动优化和轨迹跟踪控制技术进行深入探讨，为实际应用提供理论依据和技术支持。
二、六自由度串联机器人概述六自由度串联机器人是一种具有六个关节的机械装置，通过这些关节的协同运动，实现复杂空间作业的精确执行。
其结构紧凑、灵活度高、应用范围广，广泛应用于工业生产、医疗康复、航空航天等领域。
三、运动优化研究1. 数学模型建立为优化六自由度串联机器人的运动性能，需建立精确的数学模型。
通过分析机器人各关节的转动范围、力矩、速度等参数，构建动力学模型和运动学模型，为后续优化工作提供理论支持。
2. 优化算法设计针对六自由度串联机器人的运动特性，设计合适的优化算法。
如基于遗传算法、粒子群算法等智能优化算法，对机器人的运动轨迹进行优化，提高工作效率和精度。
同时，考虑能源消耗、关节磨损等因素，实现节能降耗的目标。
四、轨迹跟踪控制研究1. 控制器设计为实现对六自由度串联机器人精确的轨迹跟踪控制，需设计合适的控制器。
如基于PID控制、模糊控制等控制策略，根据机器人的运动状态和目标轨迹，实时调整控制参数，确保机器人准确、稳定地完成作业任务。
2. 误差分析与补偿在轨迹跟踪过程中，由于各种因素的影响，机器人可能会产生误差。
为减小误差，需对误差进行分析和补偿。
通过分析误差来源，如传感器噪声、关节摩擦等，设计相应的补偿策略，提高轨迹跟踪的精度。
五、实验与结果分析为验证六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制技术的有效性，进行了一系列实验。
实验结果表明，经过优化后的机器人运动性能得到显著提升，轨迹跟踪精度得到明显改善。
同时，通过对误差进行分析和补偿，进一步提高了机器人的作业效率。
《2024年电液伺服并联六自由度船舶模拟器控制研究》范文
《电液伺服并联六自由度船舶模拟器控制研究》篇一一、引言船舶的操纵与模拟，特别是在海上航行的过程中所涉及的多维自由度变化，一直被科研界及行业内的工程师视为重点研究的领域。
而今，我们迎来了一项先进的技术应用——电液伺服并联六自由度船舶模拟器，这一系统的提出与应用无疑将为船舶操纵的精确性和仿真效果带来显著提升。
本研究的目的正是探索该系统控制技术中的若干问题，期望能为今后的相关研究和应用提供理论基础和实践经验。
二、电液伺服并联六自由度船舶模拟器的理论基础电液伺服并联六自由度船舶模拟器利用了现代先进的信息控制技术和复杂的机械设备原理。
系统在水平面上有六种可能的运动方向（三个轴向的移动和三个角度的旋转），它模仿真实的船舶在海上的六自由度运动，为用户提供一个高真实度的操作环境。
其中的电液伺服系统则是一个反馈系统，用于实时监控并控制各种复杂运动的实现。
三、控制系统研究的重要性及难点电液伺服并联六自由度船舶模拟器的控制系统的性能直接决定了模拟的精确度和反应速度。
因此，研究该系统的控制策略、算法以及软硬件设计显得尤为重要。
同时，由于涉及到的自由度多、变量复杂、环境变化大，使得控制系统的设计变得异常复杂和困难。
四、控制策略及算法研究针对电液伺服并联六自由度船舶模拟器的控制系统，我们提出了一种基于模糊逻辑和神经网络的混合控制策略。
该策略在面对复杂的船舶运动和外部环境变化时，能够实时调整控制参数，保证模拟的精确性和稳定性。
同时，我们采用先进的算法进行优化处理，以进一步提高系统的反应速度和运行效率。
五、软硬件设计硬件方面，我们设计了一款新型的电液伺服装置，它采用高精度的传感器和稳定的驱动系统，保证各种运动的准确和快速实现。
同时，我们也优化了设备的散热和保护机制，以延长设备的使用寿命。
软件方面，我们开发了一款专用的控制系统软件，该软件具有友好的用户界面和强大的数据处理能力，能够实时显示模拟结果并提供必要的操作指导。
六、实验与结果分析我们通过大量的实验验证了上述理论和技术在实际应用中的效果。
《2024年六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制研究》范文
《六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制研究》篇一一、引言随着现代工业的快速发展，六自由度串联机器人在制造业、物流、医疗等领域的应用越来越广泛。
六自由度串联机器人因其高精度、高效率和高灵活性的特点，成为了现代工业自动化领域的重要设备。
然而，其运动优化与轨迹跟踪控制问题一直是研究的热点和难点。
本文旨在研究六自由度串联机器人的运动优化与轨迹跟踪控制，以提高机器人的工作效率和精度。
二、六自由度串联机器人概述六自由度串联机器人是一种多关节机器人，具有六个可独立控制的关节。
其运动范围广泛，可以完成复杂的操作任务。
六自由度串联机器人的运动学模型是研究其运动特性的基础，通过建立机器人的数学模型，可以分析机器人的运动学性能，为后续的优化和控制提供依据。
三、运动优化研究3.1 优化目标六自由度串联机器人的运动优化主要针对机器人的运动轨迹、运动速度和运动加速度进行优化。
优化目标是在满足任务要求的前提下，提高机器人的工作效率和精度，减少能源消耗。
3.2 优化方法针对六自由度串联机器人的运动优化问题，可以采用多种优化方法，如基于遗传算法的优化、基于模糊控制的优化、基于神经网络的优化等。
本文采用基于遗传算法的优化方法，通过遗传算法对机器人的运动轨迹进行优化，得到最优的运动方案。
四、轨迹跟踪控制研究4.1 控制策略轨迹跟踪控制是六自由度串联机器人控制的核心问题。
为了实现高精度的轨迹跟踪，可以采用多种控制策略，如PID控制、模糊控制、自适应控制等。
本文采用基于PID控制的轨迹跟踪控制策略，通过调整PID参数，实现机器人的高精度轨迹跟踪。
4.2 控制算法在轨迹跟踪控制中，需要采用合适的控制算法。
本文采用基于反演法的控制算法，通过反演法将机器人的轨迹跟踪问题转化为一系列子问题，分别对每个子问题进行控制，从而实现高精度的轨迹跟踪。
五、实验与分析为了验证本文提出的六自由度串联机器人运动优化与轨迹跟踪控制方法的可行性和有效性，进行了实验验证。
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基于六自由度并联平台的模拟目标追踪系统设计摘要六自由度并联（Stewart）平台具有承载能力强、结构刚度大、精度高、系统动态响应快、累计误差小、反解容易等优点，经年来已被广泛应用于运动模拟器、并联机床、精密定位平台及各种娱乐场合。
在此发展趋势下，将六自由度并联平台应用于模拟目标追踪，设计出了一套新型、高效的系统。
上位机应运Visual Basic编程语言，通过Modbus协议实现PC机与PAC控制器的通讯，运用基于神经网络整定的PID控制算法，从而控制液压系统实现对平台的控制，完成目标追踪任务。
关键词：六自由度并联平台 Visual Basic编程 PAC控制器神经网络PIDAbstractSix degrees of freedom parallel (Stewart) platform with strong bearing capacity, stiffness, high precision, fast dynamic responses of the system, the cumulative error is small, and easy in the solution, the years have been widely applied in motion simulator, a parallel machine tool, precision positioning platform and various kinds of entertainment places. Under this development tendency, six degree-of-freedom parallel platform is first used to simulate target tracking, designed a set of new and efficient system. PC use Visual Basic programming language, through the Modbus protocol implementation PC communications with PAC controller, using PID control algorithm based on neural network setting, so as to control hydraulic system to realize the control of the platform, target tracking task.Keywords: six degree-of-freedom parallel Visual Basic programming PAC controller Neural network PID0引言目标追踪在现代化战争、民用、工业、科研等领域都具有重要的影响。
由于其广泛的应用前景，目标追踪问题一直备受关注。
目标追踪对机械执行系统的精度及响应速度要求甚高。
而六自由度并联平台相对于六自由度并联平台相对串联平台具有以下特点：（1）刚度大、结构稳定。
这是由于上运动平台经由6个液压缸的支撑。
（2）承载能力强。
由于刚度大,较串联式机构在相同的自重或体积的情况下，具有高得多的承载能力。
（3）误差小、位姿精度高。
这是因为没有串联机构的误差累积和放大。
（4）动力性能好。
串联式机构的驱动电动机及传动系统大都放在运动着的大小臂上，增加了系统的惯性，恶化了动力性能，并联式机构将动力源放在机座上，减小了运动负载。
（5）反解容易。
多自由度机构运动过程中，需要进行实时反解计算。
串联机构的反解十分困难，而对并联机构反解非常容易。
由上述特点可以看出六自由度并联平台更能满足其要求。
1.六自由度并联平台的总装设计1.1六自由度并联平台的机械部分Stewart平台由上、下两个平台、六个驱动关节和连接球铰组成，上平台为运动平台，下平台为基座，上、下平台的六个铰点分别组成一个六边形，连接6个液压缸作为驱动关节，每个液压缸两端各连接一个球铰。
六个驱动关节的伸缩运动是独立的，由液压比例压力阀控制各液压缸作伸缩运动，从而改变各个驱动缸的长度，使动平台在空间的位置和姿态发生变化。
因此该平台是通过六个驱动杆的协调动作来实现三个线性移动及三个转动共六个自由度的运动。
Stewart 平台机构的空间位置关系是指运动平台的六个自由度与六个驱动杆长度的关系，是研究该并联机构最基本的任务，也是机构速度、加速度、误差分析、工作空间分析、动力分析等的基础。
对于六自由度并联平台机构，其特点是动静平台铰点共面，考虑到工作空间的对称性要求，将平台的6个铰点分成3组，三组铰点沿圆周120°均布，动、静平台的相邻两边到中心的夹角分别为30°和90°。
其结构如图1所示。
图1空间机构位置关系示意图1.2.六自由度并联平台的逆解算法以第i 只液压缸为例描述该机构的空间位置关系。
设i P 为从动坐标系原点'O 至平台铰接点Pi 的矢量在静坐标系的表示，(,,)T i ix iy iz P P P =P 。
(,,)T mi mix miy miz P P P =P 为'O 点至Pi 的矢量在动坐标系的表示。
i B 为从O 点到Bi 点的矢量在静坐标系的表示，(,,)T i i x i y i z B B B =B 。
R 为在静坐标系中从点O 到点'O 的矢量，(,,)T x y z =R 。
i r 为在静坐标系中从O 点到Pi 点的矢量，(,,)Ti ix iy iz r r r =r ，也是Pi 点在静坐标系中的坐标。
i l为静坐标系中从i B 至i P 的矢量，(,,)T i ix iy iz l l l =l ，各矢量间的关系如图2所示。
X YZ O'O i P i B R il i r i B iP图2位置矢量示意图以静坐标系为参考坐标系，得到六自由度平台中各位置相互关系的矢量关系式： i i i i i =+⎧⎨=+⎩r P R r B l （1.1）化简得到平台位姿与各驱动关节杆长矢量的关系式：i i i i i =-=+-l r B P R B （1.2）位置逆解是由动平台的位姿(,,,,,)x y z x y z ψψψ相对于其在中位时的中心位置(,,)x y z 及角姿态,,)x y z (ψψψ求解各液压缸的伸缩量，位置逆解的精确算法目前已经很成熟，能够用于实际系统的实时计算。
位置逆解的求解，关键是要求出动平台上各关节铰接点在静坐标系中的坐标。
可利用动平台的位姿(,,,,,)x y z x y z ψψψ及各铰接点在动平台上的位置，进行坐标变换，求得各铰接点在静坐标系中的坐标。
在动坐标系中的任一向量i P 可以通过坐标变换方法变换为固定坐标系中的i r ：i i =+T r P R(1.3) 其中：变换矩阵T ：z y z y x z x z x y z x X Y Z z yz x y z x z x y z x y y xy x C C C S S S C C C S S S S C S S S C C S C S C S S C S C C ⎡⎤ψψψψψ-ψψψψψ+ψψ⎢⎥==ψψψψψ+ψψψψψ-ψψ⎢⎥⎢⎥-ψψψψψ⎣⎦T T T T 10000X x x xx C S S C ⎡⎤⎢⎥=ψ-ψ⎢⎥⎢⎥ψψ⎣⎦T ，00100y y Y y y C S S C ⎡⎤ψψ⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-ψψ⎣⎦T ，00001z z Z z z C S S C ψ-ψ⎡⎤⎢⎥=ψψ⎢⎥⎢⎥⎣⎦T 式中：cos(),sin()x x x x C S ψ=ψψ=ψ。
当给定平台的结构尺寸后，利用几何关系，可以很容易写出动、静平台各铰接点（i P ，i B ，i=1,2,…,6）在各自坐标系中的坐标值，再由式(1.3)求出动平台各铰点在静坐标系中的坐标值。
这时6个驱动器杆长矢量i l（i ＝1,2,…,6）可在固定坐标系中表示为： i i i i i =-=+-T l r B P R B i ＝1,2,…,6(1.4)从而得到并联机构的位置反解计算公式：222i ix iy iz l l +l +l i =|l |= (1.5)液压缸i 的伸缩量Si 为：||||i i neut S =-i l l (1.6)其中|i l|neut 为驱动杆i 的中位长度，i=1, (6)上式是6个独立的显式方程，当已知该并联机构的基本尺寸和动平台的位置和姿势后，就可以求出6个驱动杆的杆长。
这就是六自由度平台的逆解。
2.电液位置伺服控制2.1.控制器的选用为了满足各种复杂算法的需要，提高处理器的性能，新推出的PAC 控制器的主频可达到几百MHz 以上，兼备强大的浮点运算能力，而且功耗低，发热量小。
存储器的技术发展更为迅猛，容量高达数Gbytes 存储器不但体积小，而且价格低廉。
动态存储器的增大，使得处理器的后台操作系统能同时运行多个任务，而每个任务能申请更多的临时空间；静态存储器容量的增大使得控制器能有大量存储空间可以存放程序以及实时数据。
高配置的硬件，强大的数据处理能力，为复杂算法的实现奠定了良好的基础。
其具有以下优点：（1）具有多重领域的功能，支持在单一平台里包含逻辑、运动、驱动和过程控制等至少两种以上的功能。
（2）单一开发平台上整合多规程的软件功能如HMI 及软逻辑，使用通用卷标和单一的数据库来访问所有的参数和功能。
（3）软件工具所设计出的处理流程能跨越多台机器和过程控制处理单元, 实现包含运动控制及过程控制的处理程序。
（4）开放式，模块化构架，能涵盖工业应用中从工厂的机器设备到过程控制的操作单元的需求。
（5）采用公认的网络接口标准及语言，允许不同供货商之设备能在网络上交换数据。
PAC 定义了一种新类型的工业控制器。
此控制器具备了PC 的开放性、高性能 CPU 、高容量的内存和软件的强大效能，并具有 PLC 的可靠性、强固性和分散特性。
PAC 采用现有的商业计算机技术，所以具有更优异的效能，并具有可伸缩性。
透过商业化大量生产的平台，所以易于维护和具有较低的发生故障时间等特性。
所以本系统选用型号PAC /SC200AD-1。
2.2.控制算法2.21.神经网络PID 控制的简介20世纪80年代以来，神经网络和控制理论相结合，发展成为自动控制领域的一个前沿学科。
神经网络控制是智能控制的一个重要分支，为解决复杂的非线性、不确定系统的控制开辟了一条新的途径。
神经网络应用于控制领域，以取得的主要进展有以下几个方面。