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无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法
被引量:
2
1
作者
郭万金
赵伍端
+2 位作者
于苏扬
赵立军
曹雏清
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1655-1666,共12页
为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工...
为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测.
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关键词
工业机器人
无先验模型曲面
在线轨迹预测
曲面法线跟踪
机器人打磨
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职称材料
机器人主动柔顺恒力打磨控制方法
被引量:
4
2
作者
郭万金
于苏扬
+1 位作者
赵伍端
陈杰
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期89-99,109,共12页
为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳...
为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明:在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.
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关键词
机器人打磨
主动柔顺
自抗扰控制
机器人末端执行器
恒力控制
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职称材料
基于集成概率模型的变阻抗机器人打磨力控制
3
作者
郭万金
赵伍端
+2 位作者
利乾辉
赵立军
曹雏清
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2356-2366,2374,共12页
工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的...
工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性.
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关键词
工业机器人
打磨力控制
自适应变阻抗
强化学习
集成贝叶斯神经网络
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职称材料
题名
无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法
被引量:
2
1
作者
郭万金
赵伍端
于苏扬
赵立军
曹雏清
机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室
芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司博士后工作站
长三角哈特机器人产业技术研究院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1655-1666,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52275005)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102253201)
+2 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2022M722435)
哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室开放研究资助项目(SKLRS-2020-KF-08)
安徽省教育厅科学研究重点资助项目(KJ2020A0364)。
文摘
为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测.
关键词
工业机器人
无先验模型曲面
在线轨迹预测
曲面法线跟踪
机器人打磨
Keywords
industrial robot
surface without prior model
online trajectory prediction
surface normal track-ing
robotic grinding
分类号
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
机器人主动柔顺恒力打磨控制方法
被引量:
4
2
作者
郭万金
于苏扬
赵伍端
陈杰
机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
芜湖哈特机器人产业技术研究有限公司博士后工作站
哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
东北大学机械工程与自动化学院
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期89-99,109,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52275005,52175004)
中国博士后科学基金资助项目(2022M722435)
+2 种基金
机器人技术与系统国家重点实验室开放基金(SKLRS-2020-KF-08)
河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(222102320417)
河南省市场监督管理局科技计划项目(2022sj145).
文摘
为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明:在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.
关键词
机器人打磨
主动柔顺
自抗扰控制
机器人末端执行器
恒力控制
Keywords
robotic grinding
active compliance
active disturbance rejection control
robotic end-effector
constant-force control
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于集成概率模型的变阻抗机器人打磨力控制
3
作者
郭万金
赵伍端
利乾辉
赵立军
曹雏清
机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室
芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司
长三角哈特机器人产业技术研究院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2356-2366,2374,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52275005)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102253201)
+4 种基金
安徽省博士后研究人员科研活动经费资助项目(2023B675)
中国博士后科学基金资助项目(2022M722435)
哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室开放研究项目(SKLRS-2020-KF-08)
安徽省教育厅科学研究重点项目(KJ2020A0364)
高校优秀青年人才支持计划项目(2019YQQ023)。
文摘
工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性.
关键词
工业机器人
打磨力控制
自适应变阻抗
强化学习
集成贝叶斯神经网络
Keywords
industrial robot
grinding force control
adaptive variable impedance
reinforcement-learning
ensemble Bayesian neural network
分类号
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法
郭万金
赵伍端
于苏扬
赵立军
曹雏清
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
机器人主动柔顺恒力打磨控制方法
郭万金
于苏扬
赵伍端
陈杰
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
下载PDF
职称材料
3
基于集成概率模型的变阻抗机器人打磨力控制
郭万金
赵伍端
利乾辉
赵立军
曹雏清
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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