基于人工蜂群算法的机器人参数辨识

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1、中图分类号：TP242论文编号：102870516-S118学科分类号：080202硕士学位论文基于人工蜂群算法的机器人参数辨识研究生姓名谢本华学科、专业机械电子工程研究方向智能机器人指导教师陈柏教授南京航空航天大学研究生院机电学院二О一六年一月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofMechanicalandElectricalEngineeringParameterIdentificationforIndustrialRobotbasedonArtif

2、icialBeeColonyAlgorithmAThesisinMechanicalandElectronicEngineeringbyXieBenhuaAdvisedbyProf.ChenBaiSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary,2016承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得

3、南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要工业机器人在生产生活的各个领域有着越来越广泛的应用，日益提高的精度需求对机器人运动控制器的控制性能提出了更高的要求。目前大多数国产机器人依然采用简单但模型无关的PID控制器用于运动控制。然而，由于PID控制器的模型无关性，应用该控制器控制机器人的运动时会发生驱动器超载、振动等，造成控制

4、性能退化。为了改善控制性能，需要在运动控制中应用基于关节型机器人动力学模型的控制器。基于模型的控制器需要以机器人动力学参数作为先验值，而获取动力学参数最常见的方法即实验辨识动力学参数。本文首先通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型并线性化。在此基础上讨论了影响机器人动力学的几个因素，并对关节间摩擦因素加以补偿。完成了激励轨迹的选型与优化，并对采集得到的数据进行了必要的预处理，这两项措施有效提高了辨识精度。接着，本文总结了几种传统的辨识算法，并指出这些算法的不足与缺陷。提出了采用人工蜂群算法辨识机器人动力学参数，并阐述了辨识基本步骤。

5、最后，本文应用人工蜂群算法辨识实际工业机器人的动力学参数值，得到了令人满意的结果。对实验结果的分析表明，采用简单的库伦-粘性摩擦模型是导致预测力矩曲线出现力矩波动及误差峰值的根本原因。通过在刚体动力学模型基础上补偿以精度更高、低速动态特性更好的摩擦模型，辨识结果有效改善了力矩波动，同时抑制了误差峰值的出现。应用辨识结果设计实现了基于模型的前馈控制器，实验结果表明基于模型的控制器大幅提高了轨迹跟踪精度，同时抑制了关节换向期间出现的高频振动。关键词：动力学参数辨识，人工蜂群算法，6自由度关节型机器人，摩擦模型，基于模型的控制器i基于人工蜂群算法的机器人参数辨识

6、ABSTRACTIndustrialrobotshavebecomemoreandmoreindispensableinmanyfieldsduetotheirproductivity.Theeverincreasingqualitystandardsimposehigherrequirementsonaccuracyofarobot.Atpresent,mostdomesticrobotsstillusePIDmotioncontrollers,whichhasnotconsideredthecomplexnonlineardynamicsofarobo

7、t,resultingintheoverloadoftheactuators,vibrationsetc.Inordertoimprovetheperformancesofmotioncontrol,model-basedmotioncontrollersshouldbeapplied.Dynamicparametersareneededtodesignthemodel-basedcontrollers,whichisusuallyobtainedfromexperimentalidentification.Firstly,thispaperestabli

8、shedthedynamicmodelofanindustrial