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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于刚度阻尼特征的神经网络建模的自适应阻抗控制方法，针对由于环境参数未知导致参考轨迹不易确定问题，构造了一个自适应PI控制器，进行参考轨迹补偿，减少力跟踪的稳态误差；此外，根据力误差对刚度系数及阻尼系数的统一调节规律即刚度阻尼特征，设计了一个描述接触力误差与刚度阻尼特征关系的激活函数，构建自适应刚度阻尼特征神经网络模型。本发明基于参考轨迹补偿与刚度阻尼特征神经网络模型，实现自适应阻抗控制。
主权项：1.基于刚度阻尼特征的神经网络建模的自适应阻抗控制方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1、根据力传感器所采集到的机器人末端与环境之间的接触力Fe和设定的机器人末端与环境之间的期望力Fd，计算机器人末端与环境之间的接触力误差ΔF，其中ΔF＝Fd-Fe；步骤2、构建刚度阻尼特征的神经网络模型；该刚度阻尼特征的神经网络模型由输入层、第一隐含层、第二隐含层和输出层构成；其中第一隐含层为刚度阻尼神经网络，第二隐含层为递归神经网络；步骤3、将步骤1所得到的接触力误差ΔF送入到步骤2所构建的刚度阻尼特征的神经网络模型中，得到阻尼系数Bd和刚度系数Kd；步骤4、将步骤1所得到的接触力误差ΔF、步骤3所得到的阻尼系数Bd和刚度系数Kd、以及设定的质量系数Md一并送入到基于位置的阻抗控制模型中，计算接触力误差ΔF对应的位置误差ΔX；其中基于位置的阻抗控制模型为： 步骤5、在初始参考轨迹Xr0的基础上，基于步骤1所得到的接触力误差ΔF对参考轨迹进行自适应PI补偿，得到当前参考轨迹Xr，其中： 式中，KP为比例项系数，KI为积分项系数；步骤6、根据步骤4所得到的位置误差ΔX与步骤5得到的当前参考轨迹Xr，计算机器人的位置控制量Xd，其中Xd＝Xr+ΔX；步骤7、利用步骤6所得的位置控制量Xd与位置传感器所采集到的机器人的实际位置X的偏差进行PID位置控制，实现机器人接触力的控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 基于刚度阻尼特征的神经网络建模的自适应阻抗控制方法
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