基于改进SSI法的加工机器人工作模态在线辨识

为提高串联式机器人的加工能力,提出一种基于改进SSI法的加工机器人工作模态在线辨识方法,该方法首先在传统SSI法的基础上进行改进,利用NExT法、模态置信因子及模态保证准则3种手段来提高加工机器人工作模态参数辨识精度。其次,利用加工机器人铣削加工振动数据对其走刀路径上关键点位出的模态频率和阻尼比进行在线辨识。最终,通过机器人切削加工实验验证该方法,实验结果表明,相比于锤击实验结果,改进SSI法模态参数辨识误差在7%以内,且相比于传统SSI法,改进SSI法模态参数辨识精度更高。因此,若仅关心模态频率及阻尼比,该方法可实现加工机器人走刀过程中模态参数的在线辨识,可为后续机器人进行工艺规划和优化提供输入条件。

基于NExT-ERA与SSI-DATA环境激励下的低频振荡辨识方法比较

随着广域测量系统的应用,采用环境激励下相量测量单元量测得到的类噪声信号进行低频振荡在线模态辨识具有很好的应用前景。针对NEx T-ERA以及SSI-DATA 2种环境激励下的低频振荡辨识方法进行性能评估。简要回顾2种算法的基本原理;基于算法中关键参数以及仿真条件设置不同的评估标准,通过仿真算例的模态参数辨识对2种算法的性能进行分析比较;对2种算法各自的优点和适用性进行评估与总结。