【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业机器人，特别涉及一种基于机理先验的工业机器人能耗建模预测及优化方法。
技术介绍
1、作为智能制造的主力军，工业机器人在提高生产效率、降低制造成本方面发挥越来越重要的作用，广泛应用于汽车生产、3c产品制造等领域，推动制造业的转型升级。工业机器人的广泛应用，不可避免地带来了巨大的能耗。提高工业机器人的能效成为一个亟需解决的问题。对工业机器人进行高精度能耗建模，是能耗优化的前提和基础。但工业机器人的组件繁多，且各组件的能耗特性差异大、规律复杂，对其能耗进行建模并不容易。
2、目前，工业机器人的能耗建模主要分为基于机理模型的直接建模方法和基于数据驱动的间接建模方法。由于工业机器人的制造商一般不公开动力学相关参数，因此直接建模方法的核心是动力学推导和参数辨识。但是，动力学建模和辨识过程复杂且需要专业知识，一次辨识结果通常难以适应不同工况的解算要求。而除了动力学负责的机械功率以外，还有高度非线性的损耗功率，难以通过机理模型准确描述。因此，基于机理模型的直接建模方法复杂且难以获取到高精度的能耗模型，无法满足复杂工况下的建模要
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【技术保护点】
1.一种基于机理先验的工业机器人能耗建模预测及优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行参数包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运行参数还包括电机速度vm、加速度am、电流Im信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建运行参数-关节力矩、总功率数据集的具体过程为：将除关节力矩τ以外的运行参数作为样本x，关节力矩、总功率作为标签y；每一个样本和对应的标签组合成一个样例(x,y)，构建包含多个样例的工业机器人运行参数-关节力矩、总功率数据集D。
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【技术特征摘要】
1.一种基于机理先验的工业机器人能耗建模预测及优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行参数包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运行参数还包括电机速度vm、加速度am、电流im信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建运行参数-关节力矩、总功率数据集的具体过程为：将除关节力矩τ以外的运行参数作为样本x，关节力矩、总功率作为标签y；每一个样本和对应的标签组合成一个...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵珠峰，姚铭，段金昊，杭旸，霍晔，刘汉擎，曾沛崑，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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