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题名基于粒子群算法的6自由度机械臂动力学模型参数辨识
被引量:10
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作者
禹鑫燚
詹益安
洪学劲峰
欧林林
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机构
浙江工业大学信息工程学院
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出处
《高技术通讯》
北大核心
2017年第7期625-632,共8页
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基金
863计划(2014AA041601-05)
国家自然科学基金(61273116)
+2 种基金
浙江省自然科学基金(LY15F030015)
浙江省公益项目(2016C31064)
宁波重点项目(2014B10017)资助
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文摘
提出了基于粒子群优化(PSO)算法的工业机器人动力学参数辨识方法。首先利用改进的牛顿-欧拉方法,建立考虑关节摩擦的机械臂线性动力学模型,然后引入PSO算法,建立基于PSO算法的估计未知动力学参数的算法,最后以UR工业机器人为实验对象,通过设计激励轨迹,激励工业机器人关节运动,并对关节运动参数进行采样,实现UR工业机器人的动力学参数估计,并根据力矩预测精度验证动力学模型。实验证明了所提出算法辨识工业机器人动力学模型参数的准确性和有效性。
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关键词
工业机器人
动力学模型
参数辨识
粒子群优化(PSO)算法
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Keywords
industrial robot, dynamical model, parameter identification, particle swarm optimization (PSO)algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP241
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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