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《六轴工业机器人在线误差补偿方法的研究-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2014年9月控制工程Sep.2014第21卷第5期ControlEngineeringofChinaVo1.21,No.5文章编号:1671-7848(2014)05-0638-05六轴工业机器人在线误差补偿方法的研究蔡锦达,李军华,张剑皓,李记岗(上海理工大学数控数显实验室,上海200093)摘要:提出一种机器人动态误差在线补偿方法,用以提高机器人的轨迹精度。在机器人参数误差得到离线补偿之后,基于ANFIS构建自适应模糊神经网络轨迹控制器,建立在线补偿系统控制模型。通过ADAMS与Matlab的协同仿真对系统仿真分析;仿真结果验证了所
2、提出方法的可行性。在自主研发制造的六轴工业机器人的平台上,借助于API激光跟踪仪对机器人末端跟踪测量,进行实验分析;实验结果验证了该方法的有效性。关键词:工业机器人;在线补偿控制系统;协同仿真;API激光跟踪仪中图分类号:TP24文献标志码:AResearchon6一axisIndustrialRobotOnlineErrorCompensationCAIfin-da,LIJun—hua,ZHANGJian·hao,LIJi—gang(Numefic~ControlAndDisplayLab,USST,ShangHai200093,Chi
3、na)Abstract:Thispaperpresentsanonlinecompensationmethodfordynamicerrorofrobot,toimprovetheprecisionoftherobot’Straj—ectory.Aftertherobotparametererrorgettingoffline—compensation,aserf—adaptivefuzzyneuralnetworktrajectorycontrolleraswellastheonline—compensationsystemcontro
4、lmodelisbuiltbasedonANFIS,throughco—simulationofADAMSandMATLAB,asimu。lationanalysisofsystemisconducted;theresultsverifythefeasibilityoftheproposedmethod.Inthesix—axisindependentlydevelopedandmanufacturedindustrialrobotplatform,theverificationexperimentisperformedandanalyz
5、edbymeansofAPILaserTrackertrack。ingandmeasuringtheendoftherobot,andtheresultsdemonstratetheeffectivenessofthepresentedmethod.Keywords:industrialrobot;onlinecompensationcontrolsystem;CO—simulation;APIlasertracker应的实验方法,求得机器人实际几何结构参数。文1引言献[2]讨论了机器人的误差补偿方法,并利用将结构在机器人参数误差补偿中,
6、如果只采用离线补参数误差映射综合到关节角度参数的运动学参数补偿,机器人轨迹上某些点会产生较大波动J。机偿方法对机器人进行了离线补偿。器人是一个十分复杂的多输人多输出非线性系统,本文在机器人参数误差得到离线补偿的基础它具有时变、强耦合和非线性的动力学特征_3J。上,提出杆件的变形和角速度的波动是产生动态误因而,利用一些智能控制方法去建立机器人对象的差的主要因素,用在线补偿的方式来实时控制,通控制模型进而实现更精确的控制得到了广泛的应用。过自适应模糊神经推理系统(即ANFIS)和附加控文献[1]在工业机器人运动学标定及误差分析研究制算法的方式
7、进行软件补偿;利用ADAMS与Mat—中,应用到了让样本训练经遗传算法优化后的径向lab的协同仿真对系统仿真分析;在实验室自主研基神经网络(GA~RBF网络),设计了虚拟封闭运发制造的六轴工业机器人的平台上,借助于API激动链标定法,用实验进行了验证。文献[3]提出了一光跟踪仪对机器人末端轨迹跟踪测量,进行实验验种模糊神经网络参数在线自校正稳定器的控制策略。证分析。该方案是在原有常规模糊稳定器的基础上,增加了2基于ANFIS构建的模糊神经网络轨迹控一个模糊神经网络参数在线调整器。文献[9]提出一制器种绝对定位误差模型,基于该模型,利用激光
8、跟踪仪和最小二乘法辨识出所需参数,并对误差进行补由于机器人各关节相互之间存在耦合,这种多偿修。文献[12]对自主设计制造的机器人进行了参变量、强耦合使得机器人呈严重的非线性特征,在数辨识,设计
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