發(fā)布時間：2018-05-21 21:35

  本文選題：機器人 + 參數(shù)辨識　； 參考：《農(nóng)業(yè)機械學(xué)報》2017年02期

【摘要】：針對機器人動力學(xué)參數(shù)辨識的問題,提出了一種基于人工蜂群算法的辨識方法�？紤]到關(guān)節(jié)摩擦特性,引入非線性摩擦模型,推導(dǎo)了機器人動力學(xué)模型的非線性形式。設(shè)計滿足速度、加速度邊界條件的五階傅里葉級數(shù)作為激勵軌跡來采集實驗數(shù)據(jù);利用人工蜂群算法,以蜂群為搜索單位,通過群體間的信息交流方式與優(yōu)勝劣汰機制,對模型中的未知參數(shù)進行了辨識。最后,對得到的辨識模型進行了分析與驗證,結(jié)果表明通過辨識得到關(guān)節(jié)預(yù)測力矩與測量力矩有較高的匹配度,所建立的非線性模型能夠更好地描述機器人的動力學(xué)特性。
[Abstract]:Aiming at the problem of dynamic parameter identification of robot, a method based on artificial bee colony algorithm is proposed. Considering the friction characteristics of joints, the nonlinear form of dynamic model of robot is derived by introducing nonlinear friction model. The fifth order Fourier series satisfying the velocity and acceleration boundary condition is designed as the excitation path to collect the experimental data, and the artificial bee colony algorithm is used as the search unit, and the mechanism of survival of the fittest is obtained by the way of information exchange among the groups. The unknown parameters in the model are identified. Finally, the identification model is analyzed and verified. The results show that the joint predictive torque and the measured torque have a high matching degree, and the nonlinear model can better describe the dynamic characteristics of the robot.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)機電學(xué)院;
【分類號】：TP242

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本文編號：1920930