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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种减速器非线性动力学参数自适应辨识方法，属于减速器设计领域。本发明将柔性关节对应的谐波减速器建模为刚性减速器与弹性扭簧的串联体，对其进行动力学理论建模与参数变量独立性处理，形成用于参数辨识的动力学方程；然后给机器人各关节一个优化好的运动轨迹并控制机器人进行相应作动，基于内置的力矩传感器及关节内部的双编码器，对参数辨识所需的相关数据进行采集；再使用离线辨识算法对协作机器人考虑关节柔性与摩擦的多个动力学参数进行精确辨识，得到最小参数集。另外，本发明在机器人实际工作过程中还可以实时采集实测数据，使用递推最小二乘法实现机器人动力学参数的在线更新与工况匹配，保证机器人的控制精度。

主权项：1.一种减速器非线性动力学参数自适应辨识方法，用于对协作机器人中各柔性关节进行参数辨识，其特征在于，包括：S1、对协作机器人中的各柔性关节进行建模，将柔性关节对应的谐波减速器建模为刚性减速器与弹性扭簧的串联体，由刚性减速器直接连接柔性关节对应的驱动电机，由弹性扭簧直接连接柔性关节对应的连杆；根据建模得到的柔性关节动力学模型，通过线性分离和参数独立性处理得到最终用于参数辨识的动力学方程，所述动力学方程由线性回归矩阵乘以被辨识参数的最小参数集得到柔性关节实际输出的关节力矩；所述柔性关节动力学模型由从驱动电机到弹性扭簧的动力学关系式、从弹性扭簧到连杆的动力学关系式、摩擦力计算模型组成，三个计算式的具体形式如下： 式中：K为等效刚度，D为等效阻尼，B为扭簧的质量，θ为刚性减速器理论输出转角、为刚性减速器角速度、为刚性减速器角加速度、q为连杆转角、为连杆角速度、为连杆角加速度，τ为柔性关节输出的实际关节力矩，为τ的一阶导，τm为驱动电机输入柔性关节的力矩，Mq为连杆的惯量矩阵，为科里奥利力与离心力耦合矩阵，gq为重力矩阵，τext为外部干扰力矩，fv,fc分别为粘滞摩擦系数和库伦摩擦系数，sgn表示sgn函数；τf为减速器摩擦力矩；所述动力学方程中，被辨识参数包含协作机器人中每个柔性关节对应的参数组，每个柔性关节对应的参数组包括14个参数，分别为连杆绕x、y、z轴的3个质量惯性矩，连杆在xy、xz、yz平面的3个惯性积，连杆在x、y、z方向上的3个质量矩，连杆的质量，粘滞摩擦系数，库伦摩擦系数，等效刚度和等效阻尼；S2、采用傅里叶级数形式设计协作机器人中每个待辨识柔性关节的运动轨迹曲线；所述运动轨迹曲线由连杆转角时域表达式、连杆角速度时域表达式和连杆角加速度时域表达式组成；S3、控制协作机器人中的各个柔性关节按照设计的运动轨迹曲线进行运动，在运动过程中通过双编码器对电机端和谐波减速器输出端的编码器位置信号进行采集，滤波后得到电机转角和连杆转角的时域信号，同时通过柔性关节内置的力矩传感器测量柔性关节实际输出的关节力矩；将电机转角除以减速器减速比后得到刚性减速器理论输出转角，进一步通过差分运算和滤波得到刚性减速器角速度和刚性减速器角加速度；对连杆转角通过离散傅里叶变换从时域信号变为频域信号，再对频域信号滤波取主频后执行离散傅里叶反变换，得到连杆转角时域表达式，代入所述运动轨迹曲线中的连杆角速度时域表达式和连杆角加速度时域表达式中，通过解析的方法求出连杆角速度和连杆角加速度；S4、以刚性减速器理论输出转角、刚性减速器角速度、刚性减速器角加速度、连杆转角、连杆角速度和连杆角加速度作为6个状态变量，通过牛顿-欧拉递推动力学方程得到回归矩阵，然后通过矩阵分解从回归矩阵中得到线性独立的列并组成线性回归矩阵，将线性回归矩阵和柔性关节实际输出的关节力矩代入所述动力学方程中，通过最小二乘法求解得到被辨识参数对应的最小参数集，完成离线辨识；所述被辨识参数中，除等效阻尼之外的其余13个参数通过所述最小二乘法求解，而等效阻尼通过将最小二乘法求解得到的参数以及数据采集过程中的已知参数代入柔性关节动力学模型中计算得到；将S4中离线辨识得到的最小参数集作为初始值代入所述动力学方程中，机器人控制器基于所述动力学方程在实际工作时对机器人进行控制，且在实际工作过程中继续通过双编码器和柔性关节内置的力矩传感器逐时间步在线采集电机转角、连杆转角和柔性关节实际输出的关节力矩，然后在每个时间步内按照与离线辨识相同的方法计算所述6个状态变量和线性回归矩阵，通过运行带遗忘因子的递推最小二乘算法，在线更新机器人控制器中下一个时间步内所述动力学方程的最小参数集。

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百度查询： 浙江大学 一种减速器非线性动力学参数自适应辨识方法