基于动力学参数辨识的工业机器人力/位柔顺控制的研究

发布时间：2024-06-04 05:13

　　随着机器人加工难度和加工精度要求的增加,多目标的优化控制也越来越重要,特别是打磨、装配、抛光等需要与环境交互的任务,可能造成关节力矩过大或加工工件的表面损伤,因此必须对力和位置进行柔顺控制。由于机器人的连杆结构和运动状态影响着受力,所以必须建立动力学模型分析运动状态和受力的关系,实现高精度的力/位柔顺控制。针对上述问题,提出一种基于动力学模型实现机器人末端力/位柔顺控制的方法,论文的主要研究内容包括:分析并比较了常用的动力学建模算法,利用牛顿-欧拉法构建了带摩擦力模型的动力学方程。将动力学参数划分为连杆动力学参数和负载动力学参数。在连杆动力学参数辨识中,计算了线性摩擦力,通过空载动力学模型构建了待辨识的连杆动力学参数集,并提出了改进遗传算法进行识别,实现更为高效的收敛速度;在负载动力学参数辨识中,推导了带负载动力学参数的理论负载力矩的表示方法,并分别通过最小二乘法和改进粒子群算法识别负载动力学参数,同对比分析,验证了改进粒子群算法具有更高的辨识精度。在动力学模型的基础上研究了力/位柔顺控制算法,分别设计了基于位置和基于力矩的阻抗控制器,并利用基于力矩的阻抗控制器完成了机末端力和位姿的协...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图5.3基于连杆动力学参数辨识的关节力矩

华中科技大学硕士学位论文'IGAlinklink,IGAerr(5式中，τ’link表示actual力矩，τlink,start表示start力矩，τlink,IGA表示IGA力矩，eerrIGA分别代表三维模型和改进遗传算法....

图5.4基于连杆动力学参数的关节力矩辨识误差分析

τ’link表示actual力矩，τlink,start表示start力矩，τlink,IGA表示IGA力矩，eerrIGA分别代表三维模型和改进遗传算法的辨识误差。图5.3基于连杆动力学参数辨识的关节力矩

图5.6基于负载动力学参数辨识的关节力矩定义辨识得到理论关节力矩和测量得到的实际关节力矩之间的差值：

华中科技大学硕士学位论文分别利用最小二乘法和改进粒子群算法辨识得到的最小负载动力学参数集构力学模型（LSM动力学模型和IPSO动力学模型），并设计实验验证模型的准。使机器人沿验证轨迹运动10秒，分别利用LSM动力学模型和IPSO动力学模算基....

图5.7基于负载动力学参数辨识的关节力矩拟合误差基于LSM和IPSO辨识结果所建立的动力学模型力矩拟合误差如图5.7所示，

为1237.868N·m，最大辨识方差是0.023N2·m2。改进粒子群辨识方算法得到辨识误差之和为900.863N·m，最大辨识方差是0.008N2·m2。这表明使用改算法得到的辨识误差之和以及辨识方差都远小于最小二乘法，证明了改进法的可行性和优越性。表5.7两种算....

本文编号：3988917