文章摘要:针对航空发动机内部空间狭窄而难以进行人工检修，以及传统连续体机器人承载能力弱等问题，设计了一种用于航空发动机叶片检测的机器人。机器人主体由多节关节臂组成，关节臂通过万向节连接，由绳驱动；在机器人末端安装连续体。为了提高机器人末端位置精度，开展了闭环控制器的设计和研究。建立了关节臂运动学模型，推导了驱动绳绳长变化量的计算公式，介绍了将惯导传感器读数转换为关节角的方法。采用卡尔曼滤波器以减小测量噪声，得到关节角的最佳估计值，并将其作为反馈量。基于多维泰勒网优化控制（multi-dimensional Taylor network optimal control,MTNOC）设计了闭环控制器，分析了MTNOC控制器的特点及优势，并通过仿真和实验来验证MTNOC控制器的有效性。结果表明，卡尔曼滤波器能有效减小测量噪声；MTNOC控制器比PID控制器具有更好的适应性和动态特性，使关节臂在状态变化较大的瞬间也具有较快的响应速度。在MTNOC控制器的控制下，叶片检测机器人的末端位置精度得到提高，从而提高了航空发动机叶片检测结果的准确性和可靠性。

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