一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法技术

本发明专利技术涉及机器人轨迹建模技术领域，公开了一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法，步骤包括如下，S1，关节摩擦建模：将减速器按速度大小分为高速侧和低速输侧，电机轴为高速轴，谐波减速器输出侧轴为低速轴，通过分析，可得关节传动链机构，通过分别对高速轴和低速轴建模，可得机器人关节的动力学模型；S2，关节非线性摩擦建模；S3，摩擦力模型参数辨识；S4，实验方法。该提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法，提升了机器人各关节的跟踪精度，关节摩擦是影响机器人动态特性的关键因素，对机器人的动态特性进行分析，建立精确的机器人动力学模型，提高机器人控制精度，对系统简化处理，提高系统控制精度。提高系统控制精度。提高系统控制精度。

【技术实现步骤摘要】
一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法


[0001]本专利技术涉及机器人轨迹建模
，具体为一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法。

技术介绍

[0002]机器人轨迹跟踪是限制机器人高精度应用的关键问题，对机器人关节摩擦进行建模和补偿是提高机器人轨迹跟踪精度的有效途径。针对目前的摩擦建模方法受换向时不连续以及建模误差等非线性因素的影响，无法在实际场景中应用的问题，提出一种基于径向基神经网络(RBFNN)的摩擦建模与补偿方法。
[0003]目前，现有的机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法存在如下问题：无法提升机器人各关节的跟踪精度，关节摩擦是影响机器人动态特性的关键因素，控制精度低，系统处理较为复杂。为此，需要设计相应的技术方案给予解决。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法，解决了无法提升机器人各关节的跟踪精度，关节摩擦是影响机器人动态特性的关键因素，控制精度低，系统处理较为复杂的技术问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法，步骤包括如下，
[0008]S1，关节摩擦建模：将减速器按速度大小分为高速侧和低速输侧，电机轴为高速轴，谐波减速器输出侧轴为低速轴，通过分析，可得关节传动链机构，通过分别对高速轴和低速轴建模，可得机器人关节的动力学模型，首先进行高速轴建模，由输入和输出力矩平衡原理可得高速轴动力学方程为然后进行低速轴建模，同理可得低速轴动力学方程为基于拉格朗日方程，负载τr可以表示为
[0009]高速轴转角θm和低速轴转角q的关系为q＝θ
m
/n。，可得机器人关节的动力学模型为
[0010]S2，关节非线性摩擦建模：基于静态摩擦模型中的Stribeck模型，关节摩擦力矩可表示为，关节摩擦力矩τf与电机电流i
的方程当机器人关节处在空载且匀速运动状态下，机器人关节摩擦建模与自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制电机产生的电磁力矩和摩擦力矩相等，可得τ
f
＝K
m
i。，计算得到高速端的等效摩擦力矩τf，τf中包含了τfm和τfr；
[0011]S3，摩擦力模型参数辨识：为了辨识摩擦模型的参数，在机器人关节上开展参数辨识实验，关节传动系统主要由无刷伺服电机和谐波减速器组成，电机轴和减速器输入轴直接相连，同时，在关节的一侧装有旋转编码器，对关节的转动角度进行测量；
[0012]S4，实验方法：将机器人关节设置于空载状态，记录不同速度下电机的输出力矩，在MATLAB中，利用实验测所得数据，使用最小二乘法对正反两个方向的摩擦模型参数进行辨识，对建模误差进行在线辨识和补偿。
[0013]优选的，步骤S1中，τmotor表示电机产生的电磁力矩，Nm；J1表示高速轴的转动惯量，kg
·
m2；τfm为高速端摩擦力矩，Nm；θm为高速端转角，rad；τm为高速端输出到力矩，低速端输入力矩，Nm；τfr为低速端摩擦力矩，Nm；n表示减速比；J2表示低速轴转动惯量，kg
·
m2；q表示低速端转角，rad；τr表示低速端输出力矩，即负载力矩τload，Nm。
[0014]优选的，步骤S1中，Km为电机力矩常数，Nm/A；i为电机电流，A。
[0015]优选的，步骤S1中，Ml(q)表示负载端的等效转动惯量项；Cl(q，q
·
)表示负载端的向心力和科氏力项；Gl(q)表示负载端的重力项，J＝n2J1+J2表示等效转动惯量，kg
·
m2；τ
f
＝τ
fm
+τ
fr
/n表示高速端的等效摩擦力矩，kg
·
m2。。
[0016]优选的，步骤S2中，τ－c为和τ+c为库伦摩擦力矩，Nm；τ－s和τ+s为最大静摩擦力矩，Nm；τ－v和τ+v为黏性摩擦系数，Nm；ω－s和ω+s为Stribeck特征速度，rad/s。
[0017]优选的，步骤S4中，速度取值范围为[－62.4，62.4]rad/s，其中当速度大小范围为(0，5.2)rad/s时步长为0.52rad/s、[5.2，52)rad/s时步长为1.04rad/s、[52，62.4]rad/s时步长为5.2rad/s。
[0018](三)有益效果
[0019]该提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法，提升了机器人各关节的跟踪精度，关节摩擦是影响机器人动态特性的关键因素，对机器人的动态特性进行分析，建立精确的机器人动力学模型，提高机器人控制精度，对系统简化处理，提高系统控制精度。
附图说明
[0020]图1为本专利技术的关节传动机构示意图；
[0021]图2为本专利技术的机器人关节主要性能参数示意图；
[0022]图3为本专利技术的摩擦模型参数辨识结果示意图；
[0023]图4为本专利技术的速度－摩擦力矩拟合图示意图；
[0024]图5为本专利技术的控制系统框图示意图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]请参阅图1
‑
图5，本专利技术实施例提供一种技术方案：一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法，步骤包括如下，
[0027]S1，关节摩擦建模：将减速器按速度大小分为高速侧和低速输侧，电机轴为高速轴，谐波减速器输出侧轴为低速轴，通过分析，可得关节传动链机构，通过分别对高速轴和低速轴建模，可得机器人关节的动力学模型，首先进行高速轴建模，由输入和输出力矩平衡原理可得高速轴动力学方程为然后进行低速轴建模，同理可得低速轴动力学方程为基于拉格朗日方程，负载τr可以表示为高速轴转角θm和低速轴转角q的关系为q＝θ
m
/n。，可得机器人关节的动力学模型为
[0028]S2，关节非线性摩擦建模：基于静态摩擦模型中的Stribeck模型，关节摩擦力矩可表示为，关节摩擦力矩τf与电机电流i的方程当机器人关节处在空载且匀速运动状态下，机器人关节摩擦建模与自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制电机产生的电磁力矩和摩擦力矩相等，可得τ
f
＝K
m
i。，计算得到高速端的等效摩擦力矩τf，τf中包含了τfm和τfr；
[0029]S3，摩擦力模型参数辨识：为了辨识摩擦模型的参数，在机器人关节上开展参数辨识实验，关节传动系统主要由无刷伺服电机和谐波减速器组成，电机轴和减速器输入轴直接相连，同时，在关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法，其特征在于，步骤包括如下，S1，关节摩擦建模：将减速器按速度大小分为高速侧和低速输侧，电机轴为高速轴，谐波减速器输出侧轴为低速轴，通过分析，可得关节传动链机构，通过分别对高速轴和低速轴建模，可得机器人关节的动力学模型，首先进行高速轴建模，由输入和输出力矩平衡原理可得高速轴动力学方程为然后进行低速轴建模，同理可得低速轴动力学方程为基于拉格朗日方程，负载τr可以表示为高速轴转角θm和低速轴转角q的关系为q＝θ
m
/n。，可得机器人关节的动力学模型为S2，关节非线性摩擦建模：基于静态摩擦模型中的Stribeck模型，关节摩擦力矩可表示为，关节摩擦力矩τf与电机电流i的方程当机器人关节处在空载且匀速运动状态下，机器人关节摩擦建模与自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制电机产生的电磁力矩和摩擦力矩相等，可得计算得到高速端的等效摩擦力矩τf，τf中包含了τfm和τfr；S3，摩擦力模型参数辨识：为了辨识摩擦模型的参数，在机器人关节上开展参数辨识实验，关节传动系统主要由无刷伺服电机和谐波减速器组成，电机轴和减速器输入轴直接相连，同时，在关节的一侧装有旋转编码器，对关节的转动角度进行测量；S4，实验方法：将机器人关节设置于空载状态，记录不同速度下电机的输出力矩，在MATLAB中，利用实验测所得数据，使用最小二乘法对正反两个方向的摩擦模型参数进行辨识，对建模误差进行在线辨识和补偿。2.根据权利要求1所述的一种提高机器人轨迹跟踪精度的关节摩擦建模方法，其特征在于：步骤S1中，τmotor表示电机产生的电磁力矩，Nm；J1表示高速轴的转动惯量，kg
·
m2；τfm为高速端摩擦力矩，Nm；θm为...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玮，万平，徐之豪，周廷玉，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：