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采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识
被引量：
8
1
作者
陈柏
管亚宇
+2 位作者
吴洪涛
谢本华
丁亚东
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期736-743,共8页
实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题,提出采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型...
实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题,提出采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型,并用低速动态特性更佳的非线性摩擦模型描述关节间摩擦特性,代替传统的库仑-黏性摩擦模型。优化辨识实验所用的激励轨迹,采集实验数据进行必要的预处理后,采用ABC算法辨识机器人动力学参数。结果表明,ABC算法能够精确辨识动力学参数,基于辨识结果的预测力矩抑制了误差峰值的出现。应用辨识结果设计基于模型的前馈控制器,实验结果表明基于模型的控制器能够提高轨迹跟踪精度。
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关键词
参数辨识
基于模型的前馈控制
人工蜂群算法
非线性摩擦模型
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职称材料
题名
采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识
被引量：
8
1
作者
陈柏
管亚宇
吴洪涛
谢本华
丁亚东
机构
南京航空航天大学机电学院
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期736-743,共8页
基金
国家自然科学基金(51575256)资助项目
文摘
实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题,提出采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型,并用低速动态特性更佳的非线性摩擦模型描述关节间摩擦特性,代替传统的库仑-黏性摩擦模型。优化辨识实验所用的激励轨迹,采集实验数据进行必要的预处理后,采用ABC算法辨识机器人动力学参数。结果表明,ABC算法能够精确辨识动力学参数,基于辨识结果的预测力矩抑制了误差峰值的出现。应用辨识结果设计基于模型的前馈控制器,实验结果表明基于模型的控制器能够提高轨迹跟踪精度。
关键词
参数辨识
基于模型的前馈控制
人工蜂群算法
非线性摩擦模型
Keywords
parameter identification
model-based feed forward controller
artificial bee colony algo-rithm
nonlinear friction model
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识
陈柏
管亚宇
吴洪涛
谢本华
丁亚东
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
8
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