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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
 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。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
机器人动力学参数辨识方程随着关节的增多变得更加繁琐,关节数超过4个后,甚至难以获得准确的参数辨识方程.为此,文中提出一种分步辨识的方法.该方法每次辨识的惯性参数较少,辨识方程相对简单,计算量小,辨识累计误差小,能很好地实现对超过四自由度的关节机器人动力学参数的辨识.文中还以某型六自由度关节机器人为对象,设计了辨识实验,对分步辨识方法进行了验证.结果表明:在保有机器人关键动力学特性的情况下,文中方法能简单而有效地获得机器人的关键动力学参数.  相似文献   

7.
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.  相似文献   

8.
工业机器人在抛光大口径光学元件时由于其较低的绝对定位精度,使得加工元件较难达到较高的面形精度.本文提出一种通过考虑测量坐标系与机器人基坐标系之间的转换误差、机器人的运动学误差以及机器人法兰端到工具坐标系的测量误差等多误差源构建工业机器人综合误差模型的校准方法.通过仿真实验与PSO、AFSA、SA算法进行对比,证明改进后的Be-SA算法在辨识误差参数时具有更快的收敛速度和更高的精度.实验结果表明通过Be-SA算法辨识后的KUKAKR120R3900的平均绝对定位误差由2.497 mm降低为0.321 mm,最大绝对定位精度由3.358 mm降低为0.961 mm,构建的综合误差模型在辨识运动学误差参数时具有良好的适用性,改进后的Be-SA算法能有效提高机器人的绝对定位精度,对于磨抛大口径光学元件的性能提升具有重要参考价值.  相似文献   

9.
用三次多项式对数控机床几何误差进行拟合,建立了与数控机床几何误差模型相适应的测量方案,减少了所需辨识参数的数目,提高了测量效率;利用Matlab软件求解dX的表达式中系数矩阵的条件数,验证了测量点选取的合理性;以一台五轴数控加工中心(TTTRR)为例,对一工件进行误差测量,对其误差参数进行辨识,验证了本文的误差参数辨识方法的可行性及测量方案的合理性.  相似文献   

10.
负荷建模和参数辨识的遗传进化算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
提出了一种用于电力系统负荷建模和参数辨识的遗传进化算法,该方法与传统的最小二乘法相比具有全局搜索优化特点,适用于非线性、不连续或微分不连续的各种负荷模型.该方法已成功用于工业负荷实测数据辨识及动态和静态负荷建模.在静态负荷建模上,辨识结果略优于传统的最小二乘法,且通用性更好,只需做极小的修改就可以用于各种形式的静态负荷模型.在动态负荷建模上算法不仅给出了更优秀的结果,而且表现出很好的稳健性.结果表明此方法在负荷建模中的优势.  相似文献   

11.
本文对考虑输入误差、间隙及结构参数误差的并联机器人位姿误差进行了研究,并在此基础上对机械手的位姿误差进行了统计分析。从统计分析的位姿误差表达式入手,应用最小二乘技术,对矛盾方程组求解,导出了并联机器人机构的各个原始误差参数的数学表达式。利用该数学表达式,可方便地求出其机构的输入参数偏差,运动副间隙和结构参数误差等多种原始误差数值。  相似文献   

12.
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.  相似文献   

13.
非线性立木材积模型参数辨识的改进算法及其应用   总被引:2,自引:3,他引:2  
以Marquardt非线性模型参数辨识为基础,以山本式二元立木动.冬材积模型为例,阐述了非线性参数估计的最小二乘原理,分析了估计方法的误差,采用二次项函数逼近的二次算法提高了材积模型的估计精度。以广东森林资源调查的样本资料.对提出的方法进行了验证与应用,结果表明改进的方法比原有的方法精度提高了一个数量级。  相似文献   

14.
以在轨服务自由漂浮双臂空间机器人为研究对象,根据机器人本体携带的测速敏感器测得本体质心的线速度及角速度,基于线动量及角动量守恒,分别对双臂空间机器人本体和单操作臂(另一机械臂悬空)抓取未知目标卫星的过程进行未知参数辨识.文中对空间机器人模型进行了符号推导建模,分析并解决了利用该方法进行惯量参数辨识过程中的线性方程组奇异性问题,研究了机器人的各类参数对辨识研究的影响,并通过数值仿真验证了参数辨识方法的可行性和有效性.  相似文献   

15.
基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识   总被引:2,自引:0,他引:2  
微粒群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点.针对岩石蠕变本构模型参数的辨识问题,本文利用FLAC软件自带的fish语言实现了改进PSO算法对本构模型参数的辨识.该方法从岩石本构模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识.利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明:改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是有效的.  相似文献   

16.
卿昕 《科技信息》2011,(25):58-59
低压电力线载波通信是通过低压电力线网络传输模拟和数字信号的一种通信方式。本文在已有的传输模型结构上,将差分算法应用到低压载波通信信道模型的多参数辨识上,取得了不错的参数辨识效果,为电力线系统的研究和设计提供了依据。  相似文献   

17.
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.  相似文献   

18.
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.  相似文献   

19.
针对非线性摩擦对直流伺服系统性能的影响,提出一种基于模拟退火布谷鸟算法提高摩擦参数辨识精度的方法。采用LuGre摩擦模型建立伺服系统静摩擦参数与力矩的关系表达式,并分析其稳态特性,以此构建参数辨识的目标函数。引入模拟退火中的Boltzmann选择机制,结合迭代全局最优值对布谷鸟算法发现概率的自适应性进行了增强,以改善算法的寻优效果,通过分析比较得知改进算法的时间复杂度与原算法一致。在相同摩擦参数设置下,改进布谷鸟算法的辨识精度优于传统方法,利用其辨识结果补偿伺服系统运行的非线性摩擦力矩,得到了良好的控制效果。实验结果表明,该方法可以使摩擦参数的辨识适应度值提高2~3个数量级,有效改善了系统的控制性能。  相似文献   

20.
为提高经济型3D打印机的打印精度,以H-Bot型3D打印机为研究对象,对传统的运动模型进行简化,建立新的运动学方程,并搭建动力学仿真模型.通过引入正交实验和参数辨识方法对模型参数进行优化,对打印机的单轴运动进行标定,利用微分误差补偿法对运动进行误差补偿.提出一种基于以上方法的单轴运动标定方法,该方法可显著提高打印机喷嘴...  相似文献   

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