一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，所述方法通过改进LuGre摩擦模型建立多因素的动态的机器人关节摩擦模型，将模型的参数按类别划分；分析机器人关节力矩组成和各部分特性，由可测量量间接观测摩擦力矩；再分别设计稳定运动状态和粘滞运动状态的激励实验，辨识模型中的静态参数和动态参数；最后分析机器人关节摩擦力矩和负载、温度的函数关系，辨识模型中与负载和温度相关的参数，获得所述的机器人关节摩擦模型。本发明专利技术是提高机器人控制精度的重要、有效、低成本的手段。成本的手段。成本的手段。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法


[0001]本专利技术属于机器人建模和控制
，尤其涉及一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法。

技术介绍

[0002]随着机器人设计和生产水平的提高，机器人逐渐被广泛应用到工业精密制造、医疗手术等领域，这些领域对机器人的操作精度提出了高要求，即需要很高的机器人控制精度和可靠性。机器人的控制精度受到外部干扰和不确定性的影响，其中，机器人关节内部机械结构之间的摩擦是重要的干扰来源。对机器人关节摩擦力矩进行准确建模，是提升机器人的控制性能的重要手段。
[0003]本专利技术的实现过程中，专利技术人发现现有的机器人关节摩擦建模技术中至少存在以下问题：机器人关节摩擦模型通常不能表征迟滞等动态特性；只考虑了速度对机器人关节摩擦的影响，而缺乏对其他因素的考虑；同时辨识众多方法比较复杂。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本申请提供一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，以解决现有方法中存在的未考虑速度以外因素、未表现动态特性等问题。该方法引入多因素并改进LuGre摩擦模型，对机器人关节摩擦力矩建模，模型中的参数可以划分为静态参数、动态参数和其他参数三类。控制因素并简化模型，分组设计激励实验机器人关节进行，采集机器人关节摩擦力矩和关节速度、负载、温度的数据，辨识模型中的待辨识参数。
[0005]根据上述目的，本专利技术提供了一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，包括以下步骤：
[0006]S1、改进LuGre摩擦模型建立机器人关节摩擦模型，描述机器人关节摩擦力矩和关节速度、温度和负载之间的关系，将所述的模型参数划分为静态参数、动态参数和其他参数三类；
[0007]S2、分析机器人关节力矩组成部分和各部分特性，由测量的关节角度、速度和关节电机电流间接采集摩擦力矩；
[0008]S3、分别设计稳定运动状态和粘滞运动状态的激励曲线，辨识模型中的静态参数和动态参数；
[0009]S4、在机器人恒速运动时，分析关节摩擦力矩与负载以及关节摩擦力矩与温度的函数关系；辨识模型中与负载和温度相关的参数，即其他参数；最终获得所述的机器人关节摩擦模型。
[0010]进一步地，所述S1中的建立机器人关节摩擦状态方程模型的数学表达式如下：
[0011][0012]其中，z为LuGre模型中的接触面鬃毛的平均形变量，v为机器人关节转动速度，τ
f
为摩擦力矩；σ0为鬃毛刚度系数，σ1为鬃毛阻尼系数，α
*
为Stribeck指数；α0(τ
L
)为库伦摩擦力矩，α1(τ
L
)为静摩擦力矩，v
s
(τ
L
)为Stribeck速度，三者被描述为以负载τ
L
为自变量的函数；α2(T)为粘滞摩擦系数，被描述为以温度T为自变量的参数；
[0013]其中，设α0(0)＝α
0，0
，α1(0)＝α
1，0
，v
s
(0)＝v
s，0
，α2(T0)＝α
2，0
，T0表示常温。
[0014]进一步地，所述的机器人关节摩擦力矩τ
f
的大小与机器人关节的速度、温度和负载因素有关。
[0015]进一步地，所述S1中机器人关节摩擦力矩和关节速度、温度和负载之间的关系在摩擦模型中具体为：
[0016](3.1)当机器人关节的负载为零且关节内润滑油的温度为常温即τ
L
＝0，T＝T0时，α0(0)＝α
0，0，
α1(0)＝α
1，0
，v
s
(0)＝v
s，0
，α2(T0)＝α
2，0
均简化为常数，所述机器人关节的摩擦力矩和关节速度近似唯一相关；摩擦模型的参数简化为静态参数和动态参数两类；
[0017](3.2)当机器人关节的速度恒定且温度为常温时，关节摩擦力矩和负载近似唯一相关，α0(τ
L
)，α1(τ
L
)，v
s
(τ
L
)均为以τ
L
为自变量的函数；当机器人关节的速度恒定且空载时，关节摩擦力矩和温度近似唯一相关，α2(T)为以T为自变量的函数；所述四个函数
[0018]α0(τ
L
)、α1(τ
L
)、v
s
(τ
L
)和α2(T)中的待辨识参数称为其他参数。
[0019]进一步地，所述摩擦模型的参数简化为静态参数和动态参数两类，具体为：
[0020](4.1)若机器人关节处于稳定运动状态，摩擦力的大小和方向保持相对稳定的状态，近似为0，所述摩擦模型表征静态摩擦特性，静态参数包括α
0，0
，α
1，0
，α
2，0
，v
s，0
和α
*
；
[0021](4.2)可辨识参数σ0和σ1可以归类为动态参数；当机器人关节处于粘滞状态，接触件间的相对运动停滞，使用机器人关节角度替代鬃毛形变，则系统出现迟滞特性及动态摩擦特性。
[0022]进一步地，所述步骤S2中由测量的关节角度、速度和关节电机电流间接采集摩擦力矩具体为，首先将机器人的动力学方程表示为：
[0023][0024]其中M(q)为机器人质量矩阵，q为机器人关节角度，即为角速度向量v，即为，表示各个关节的v，为科氏力和离心力，G(q)为重力矩，K为电流到力矩的转换矩阵，I为关节电机电流，τ
m
为关节电机力矩，由电机电流I经过转换矩阵K得到，τ
ext
为关节的其他外力矩；
[0025]若在没有额外的外力矩的情况下，仅考虑机器人的一个关节，固定其他关节，机器人关节的动力学模型可以表示为：
[0026][0027]其中J为单关节的惯性系数，q为关节角度，为关节角加速度；I，q和速度v可直接
测量，τ
f
可以间接观测为：
[0028][0029]进一步地，所述步骤S3中模型中的静态参数的辨识方法具体为，设计辨识静态参数需要的激励实验：设计满足稳定运动状态的恒定速度实验，使机器人以多组不同的速度值进行匀速运动，匀速情况下机器人关节处于稳定运动状态；在无其他外力矩干扰时，机器人关节的动力学方程可以简化为：
[0030]G(q)+τ
f
(v)＝KI＝τ
m
；
[0031]在稳定运动状态下，近似为0，则模型可简化为：
[0032]σ0z＝g(v)sign(v)；
[0033][0034]其中，sign(v)为符号函数，当v＞0，函数值为1，当v＝0，函数值为0，当v＜0，函数值为
‑
1；因此，稳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，其特征在于，包括：S1、改进LuGre摩擦模型建立机器人关节摩擦模型，描述机器人关节摩擦力矩和关节速度、温度和负载之间的关系，将所述的模型参数划分为静态参数、动态参数和其他参数三类；S2、分析机器人关节力矩组成部分和各部分特性，由测量的关节角度、速度和关节电机电流间接采集摩擦力矩；S3、分别设计稳定运动状态和粘滞运动状态的激励曲线，辨识模型中的静态参数和动态参数；S4、在机器人恒速运动时，分析关节摩擦力矩与负载以及关节摩擦力矩与温度的函数关系；辨识模型中与负载和温度相关的参数，即其他参数；最终获得所述的机器人关节摩擦模型。2.根据权利要求1所述的一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，其特征在于，所述S1中的建立机器人关节摩擦状态方程模型的数学表达式如下：其中，z为LuGre模型中的接触面鬃毛的平均形变量，v为机器人关节转动速度，τ
f
为摩擦力矩；σ0为鬃毛刚度系数，σ1为鬃毛阻尼系数，α
*
为Stribeck指数；α0(τ
L
)为库伦摩擦力矩，α1(τ
L
)为静摩擦力矩，v
s
(τ
L
)为Stribeck速度，三者被描述为以负载τ
L
为自变量的函数；α2(T)为粘滞摩擦系数，被描述为以温度T为自变量的参数；其中，设α0(0)＝α
0，0
，α1(0)＝α
1，0
，v
s
(0)＝v
s，0
，α2(T0)＝α
2，0
，T0表示常温。3.根据权利要求2所述的一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，其特征在于，所述的机器人关节摩擦力矩τ
f
的大小与机器人关节的速度、温度和负载因素有关。4.根据权利要求3所述的一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，其特征在于，所述S1中机器人关节摩擦力矩和关节速度、温度和负载之间的关系在摩擦模型中具体为：(3.1)当机器人关节的负载为零且关节内润滑油的温度为常温即τ
L
＝0，T＝T0时，α0(0)＝α
0，0
，α1(0)＝α
1，0
，v
s
(0)＝v
s，0
，α2(T0)＝α
2，0
均简化为常数，所述机器人关节的摩擦力矩和关节速度近似唯一相关；摩擦模型的参数简化为静态参数和动态参数两类；(3.2)当机器人关节的速度恒定且温度为常温时，关节摩擦力矩和负载近似唯一相关，α0(τ
L
)，α1(τ
L
)，v
s
(τ
L
)均为以τ
L
为自变量的函数；当机器人关节的速度恒定且空载时，关节摩擦力矩和温度近似唯一相关，α2(T)为以T为自变量的函数；所述四个函数α0(τ
L
)、α1(τ
L
)、v
s
(τ
L
)和α2(T)中的待辨识参数称为其他参数。5.根据权利要求4所述的一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，其特征在于，所述摩擦模型的参数简化为静态参数和动态参数两类，具体为：(4.1)若机器人关节处于稳定运动状态，摩擦力的大小和方向保持相对稳定的状态，近似为0，所述摩擦模型表征静态摩擦特性，静态参数包括α
0，0
，α
1，0
，α
2，0
，v
s，0
和α
*
；
(4.2)可辨识参数σ0和σ1可以归类为动态参数；当机器人关节处于粘滞状态，接触件间的相对运动停滞，使用机器人关节角度替代鬃毛形变，则系统出现迟滞特性及动态摩擦特性。6.根据权利要求1所述的一种基于改进LuGre模型的机器人摩擦力矩辨识方法，其特征在于，所述步骤S2中由测量的关节角度、速度和关节电机电流间接采集摩擦力矩具体为，首先将机器人的动力学方程表示为：其中M(q)为机器人质量矩阵，q为机器人关节角度，即为角速度向量v，即为，表示各个关节的v，为科氏力和离心力，G(q)为重力矩，K为电流到力矩的转换矩阵，I为关节电机电流，τ
m
为关节电机力矩，由电机电流I经过转换矩阵K得到，τ
ext
为关节的其他外力矩；若在没有额外的外力矩的情况下，仅考虑机器人的一个关节，固定其他关节，机器人关节的动力学模型可以表示为：其中J为单关节的惯性系数，q为关节角度，为关节...

【专利技术属性】
技术研发人员：任沁源，苏海蓉，孟脦崴，梁军，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：