工业机器人动力学模型参数辨识的新方法

通过让机器人各关节静止,逐个让单个关节恒速运行和逐个让单个关节恒加速运行而让其它关节固定不动的3组实验全部辨识出工业机器人的动力学参数。这种辨识方法既考虑了关节力矩传递机构的影响又考虑了驱动电机特性参数的影响,因此是一种实用的辨识方法。     

机器人负载的动力学参数辨识

为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题,研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法,以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型,以最优激励轨迹进行实时数据采集,采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后,代入相应的负载辨识方程式,并用加权最小二乘法解决线性方程组,可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性.     

工业机器人功率等效模型与参数辨识

针对工业机器人能耗复杂,动态性强,实时功率难以预测的问题,在对机器人系统中永磁同步电机、伺服驱动器等功能部件能耗分析的基础上,提出了工业机器人功率等效模型.该模型通过高阶多项式建立起机器人损耗功率与电机扭矩、电机角速度的映射关系,其系数通过最小二乘法求解,可以在机器人电机参数未知的条件下进行功率预测.结果表明,基于功率模型的理论计算值和实验测量值的均方根相对误差为8.11％,证明了功率模型和辨识参数的正确性.     

智能装配机器人几何参数辨识方法

根据机器人误差模型和实测误差数据，采用最小二乘和迭代辨识的方法，求解未知参数，并以实例验证了该方法的有效性。     

挖掘机器人动力学参数辨识研究

为了使挖掘机在作业速度和挖掘力上适应负载的特性,需要对挖掘机工作装置进行动力学分析.在采用拉格朗日方法确定了挖掘机器人工作装置动力学模型的情况下,动力学参数的精确辨识对实现实时控制显得尤为重要.利用遗传算法对参数辨识问题进行了探讨,给出了利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,引入格雷码混合编码、可变精度的交叉和混合变异等思想,形成了改进的遗传算法.该算法收敛速度快,鲁棒性强,通过仿真和现场实验,验证了所提出的算法的有效性.     

机器人系统中环境动力学模型及其参数辨识

根据机器人系统中环境的本质特征，本文提出了环境动力学既有刚体运动力学特性，又有表面开变动力学特性的观点；由此建立了新的环境动力学模型，给出了该动力学模型参数辨识的遗传算法模型，理论分析和实验研究表是该模型及其参数辨识方法是实用的，可行的。     

机器人重力参数辨识新方法

将一类新型自适应观测器推广应用到机器人自适应状态观测器上，解决了机器人重力参数辨识的收敛性问题。     

机器人重力参数辨识新方法

将一类新型自适应观测器推广应用到机器人自适应状态观测器上，解决了机器人重力参数辨识的收敛性问题．     

机器人惯性参数辨识的若干方法及进展

当代机器人技术的发展对机器人动态特性提出了更高的要求,惯性参数是影响机器人动态特性的主要参数之一。文章回顾了当前辨识机器人惯性参数的各种方法,讨论了各种方法的优点和存在的问题;介绍了基于传感器信息的机器人惯性参数识别方面的研究进展;给出本文的小结和有待于进一步研究的课题。     

基于GA-SA算法的机器人几何参数误差辨识

几何参数误差对机器人末端绝对定位精度影响最大,而几何误差参数辨识是一个高维非线性问题,求解困难,所以建立一种简单高效的辨识算法是有必要的,本文提出了遗传模拟退火算法(GA-SA)对机器人几何参数误差辨识。以机器人末端位姿误差最小为目标,采用遗传模拟退火算法辨识机器人几何参数误差,以ABB IRB120为算例迭代1100次,遗传算法在200代陷入局部最优,模拟退火参与后最终适应度为0.0914。误差补偿结果表明：机器人末端位置误差沿X,Y,Z轴方向分别降低了88.05%,81.73%,83.72%,姿态误差分别降低了93.92%,83.64%,83.44%,证明遗传模拟退火算法可以有效辨识机器人几何参数误差,提高误差补偿后的机器人末端位姿精度。     

一种基于神经网络的机器人轨迹跟踪方法

提出了一种基于神经网络中BP算法的动力学模型 ,该方法将估计转矩及由神经网络构成的补偿结构有效地结合在一起 ,增强了控制器的自适应性 .在机器人动力学方程存在误差的情况下 ,能通过文中提出的参数调整规则补偿误差 .该控制器在理论和仿真实验中均取得较理想的结果 .     

基于角度模型的机器人驱动系统参数辨识

针对直流电动机驱动的轮式机器人,提出一种根据机器人轮子编码器读数辨识机器人驱动系统参数的算法,并与传统的根据速度输出来辨识机器人参数的方法进行了比较.仿真计算证明:根据编码器数据辨识有更好的精度及抗干扰能力.     

微生物连续发酵建模及胞内动力学参数辨识

针对甘油连续发酵生产1,3-丙二醇过程,建立了涉及胞内物质及跨膜运输方式的动力学系统,并讨论了该系统的一些性质.以计算值与实验数据的平均相对误差作为目标函数,给出了估计胞内动力学参数的参数辨识模型,并证明了该辨识模型最优参数的存在性.最后构造了改进粒子群算法求解辨识模型中的最优参数.数值结果表明:平均相对误差减小了20...     

一种求工业机器人工具参数的方法

本文主要介绍一种在工业机器人中通过示教获得位置点并自动为用户生成工具参数值的方法 ,从原理的角度进行剖析.首先示教知道机器人法兰末端在世界坐标系下的值,之后通过齐次变换矩阵,通过算法算出工具参数的位置值.     

一种无机械平衡调节器自行车机器人的惯性参数辨识

针对一种前轮驱动自行车机器人样机的惯性参数难以直接获得、控制器参数整定效率低和平衡控制效果差的问题,基于欠驱动力学特性对系统进行惯性参数辨识,并对辨识结果进行平衡控制试验验证.采用拉格朗日方法分析系统的力学机理,结果发现,其中包含有欠驱动子系统,若将该子系统进行变量分离,可以推导出系统的惯性参数辨识模型;根据惯性单元等传感器的实测信息,引入遗传算法对模型进行求解,辨识出了系统的惯性参数.样机试验结果表明,根据辨识出的惯性参数可以快速整定出控制器参数并实现样机在水平面上的稳定平衡行走,验证了辨识方法的有效性.     

在轨服务双臂空间机器人参数辨识研究

本文以在轨服务自由漂浮空间双臂机器人为研究对象，研究了机器人本体和所抓取未知目标卫星的参数辨识问题。利用卫星自身携带的测速敏感器测得卫星本体质心以及操作臂的线速度及角速度，基于线动量及角动量守恒方程即可对双臂机器人本体和未知目标卫星进行未知参数的辨识。本文首先对空间机器人模型进行符号推导；然后研究了机器人的参数对辨识研究的影响；最后分析了参数辨识的影响因素。本参数识别方法的可行性以及效果在地面实验室中得到验证。     

六自由度关节型工业机器人动力学优化

文章以动力学性能指标为优化目标,对六自由度工业机器人结构设计中的杆长、截面尺寸、质量和质心位置参数的优化设计方法进行了讨论;建立了六自由度机器人的刚体动力学模型,并对模型的计算精度进行了验证分析;在此基础上,以给定的某运动轨迹为例,对动力学性能优化进行了算例分析,并以机器人各驱动关节的峰值扭矩和能耗最小为动力学优化目标。算例结果表明,优化后各项动力学性能指标得到明显改善,腰部、大臂、小臂和腕部的驱动峰值扭矩能耗均有明显下降,验证了该文所述方法的有效性。     

基于模型的工业机器人误差参数标定技术研究进展

 为提高机器人末端控制精度,围绕基于模型的工业机器人误差参数标定技术,总结了其应用在高精度机械加工制造领域时存在的误差参数不完整、标定成本高和标定精度不满足工业需求等关键问题;综述了误差参数标定模型建模方法、机器人末端位姿测量技术、误差参数辨识技术和误差补偿技术4个方面的进展,分析了处理复杂标定任务时基于模型的误差参数模型标定技术的主要难点进行总结,针对传统建模方法不再满足标定需求、现有自标定技术测量精度不够、传统线性辨识算法在辨识矩阵奇异或存在冗余参数时无法得到准确的辨识结果、如何高效获得和处理测量得到的误差数据等难题,提出了可行性解决方案及发展方向。     

空调对象参数辨识的一种混合算法

针对空调对象这一时变迟延环节,提出了一种基于最速下降法和最小二乘法的混合参数辨识算法。对一空调对象分别在初始条件未各和参数发生突变的前提条件下进行了参数辨识,计算结果表明,提出的和识 法不但适用于时不变的空调系统,而且对时变的空调系统也具有辨识性能稳定、计算时间少、计算精度高等优点。     

模型参数的理性在线辨识方法

依据实际问题,提出了多数模型的“理性辨识”概念并给出了几种在线辨识公式,可有效地用于相当广泛的系统的实时控制与预测。