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基于模型预测控制的工业机器人曲面跟踪方法研究
被引量：
3
1
作者
杨真真
李明富
+1 位作者
张黎明
邓旭康
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第19期24-33,共10页
工业机器人执行接触性作业任务时,通常需要稳定控制接触力,比如在磨抛过程中,不平稳的法向接触力容易影响表面质量。为解决力跟踪控制时法向控制速度易超调和不确定环境造成法向接触力不平稳的问题,提出一种基于模型预测控制的工业机器...
工业机器人执行接触性作业任务时,通常需要稳定控制接触力,比如在磨抛过程中,不平稳的法向接触力容易影响表面质量。为解决力跟踪控制时法向控制速度易超调和不确定环境造成法向接触力不平稳的问题,提出一种基于模型预测控制的工业机器人曲面跟踪方法。首先,根据工件模型几何信息计算出末端工具的运动轨迹,再结合机器人当前位姿求解末端工具的笛卡儿速度;然后,建立末端工具与工件接触时的状态空间模型,并依据末端工具的姿态变化对法向阻尼系数进行在线调节;最后,根据实时力信号的反馈,利用模型预测控制算法对法向速度进行修正,实现曲面恒力跟踪。基于Staubli TX90工业机器人,在末端工具姿态不变和姿态改变的情况下分别进行了曲面跟踪实验,结果显示法向接触力波动范围分别为±1 N和±2 N,方差分别为0.038 1 N~2和0.105 9 N~2,能够达到较好的力跟踪效果。
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关键词
模型预测控制
曲面跟踪
速度修正
恒力控制
原文传递
基于SVM的水下机器人预测S面控制
被引量：
2
2
作者
张国成
万磊
李岳明
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期40-44,共5页
针对舵桨联合操控水下机器人系统的非线性特点,将预测控制的思想引入经典S面控制中,构造了一种基于支持向量机(SVM)的预测S面控制器,改善了S面控制器的控制效果,增强其自适应性.用支持向量机辨识水下机器人的非线性系统模型,充分发挥了...
针对舵桨联合操控水下机器人系统的非线性特点,将预测控制的思想引入经典S面控制中,构造了一种基于支持向量机(SVM)的预测S面控制器,改善了S面控制器的控制效果,增强其自适应性.用支持向量机辨识水下机器人的非线性系统模型,充分发挥了SVM的泛化能力,能准确预测其运动状态.构造二次型性能优化函数以获取S面控制器的最优控制参数,进而获得水下机器人最优控制律.仿真结果表明:基于支持向量机的预测S面控制器具有结构简单、响应速度快、鲁棒性好等优点可行且有效.
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关键词
智能水下机器人
运动控制
支持向量机
预测S面控制
参数优化
原文传递
题名
基于模型预测控制的工业机器人曲面跟踪方法研究
被引量：
3
1
作者
杨真真
李明富
张黎明
邓旭康
机构
湘潭大学机械工程学院
复杂轨迹加工工艺及装备教育部工程研究中心
焊接机器人与应用技术湖南省重点实验室
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第19期24-33,共10页
基金
国家自然科学基金(51775470,52075465)
湖南省战略性新兴产业科技攻关与重大科技成果转化项目(2019GK4025)
湖南省科技创新计划(2020RC4038)资助项目。
文摘
工业机器人执行接触性作业任务时,通常需要稳定控制接触力,比如在磨抛过程中,不平稳的法向接触力容易影响表面质量。为解决力跟踪控制时法向控制速度易超调和不确定环境造成法向接触力不平稳的问题,提出一种基于模型预测控制的工业机器人曲面跟踪方法。首先,根据工件模型几何信息计算出末端工具的运动轨迹,再结合机器人当前位姿求解末端工具的笛卡儿速度;然后,建立末端工具与工件接触时的状态空间模型,并依据末端工具的姿态变化对法向阻尼系数进行在线调节;最后,根据实时力信号的反馈,利用模型预测控制算法对法向速度进行修正,实现曲面恒力跟踪。基于Staubli TX90工业机器人,在末端工具姿态不变和姿态改变的情况下分别进行了曲面跟踪实验,结果显示法向接触力波动范围分别为±1 N和±2 N,方差分别为0.038 1 N~2和0.105 9 N~2,能够达到较好的力跟踪效果。
关键词
模型预测控制
曲面跟踪
速度修正
恒力控制
Keywords
model
predictive
control
surface
tracking
velocity
correction
constant
force
control
分类号
TG242 [金属学及工艺—铸造]
原文传递
题名
基于SVM的水下机器人预测S面控制
被引量：
2
2
作者
张国成
万磊
李岳明
机构
哈尔滨工程大学船舶工程学院
哈尔滨工程大学水下机器人重点实验室
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期40-44,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51009040)
文摘
针对舵桨联合操控水下机器人系统的非线性特点,将预测控制的思想引入经典S面控制中,构造了一种基于支持向量机(SVM)的预测S面控制器,改善了S面控制器的控制效果,增强其自适应性.用支持向量机辨识水下机器人的非线性系统模型,充分发挥了SVM的泛化能力,能准确预测其运动状态.构造二次型性能优化函数以获取S面控制器的最优控制参数,进而获得水下机器人最优控制律.仿真结果表明:基于支持向量机的预测S面控制器具有结构简单、响应速度快、鲁棒性好等优点可行且有效.
关键词
智能水下机器人
运动控制
支持向量机
预测S面控制
参数优化
Keywords
automatic
underwater
vehicle
motion
control
support
vector
machine
predictive
S
surface
control
parameter
optimization
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于模型预测控制的工业机器人曲面跟踪方法研究
杨真真
李明富
张黎明
邓旭康
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
原文传递
2
基于SVM的水下机器人预测S面控制
张国成
万磊
李岳明
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
原文传递
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