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基于动力学模型辨识的全臂柔顺控制
文献摘要：
基于动力学模型的阻抗控制无须力传感器,可降低系统复杂性,实现机械臂的全臂柔顺,但现实系统的动力学模型往往难以精确确定.监督学习可以通过关节状态回归辨识动力学模型,但辨识精度取决于观测数据的数量和质量,且难以泛化到未观测空间.提出一种基于先验动力学知识的递归参数辨识方法,可提高数据效率及泛化能力.辨识过程结合递推牛顿-欧拉动力学算法,逐一递归辨识关节参数,减少鞍点数量,克服辨识结果对初值的依赖性.在此基础上,设计了柔顺控制器;其外环为阻抗控制,通过辨识模型实现了无力传感器的全臂柔顺;内环采用滑模控制器,以辨识力矩作为动力学前馈,并通过径向基函数神经网络补偿系统的动态不确定性.实验结果表明,所提出的递归辨识算法可通过少量观测数据辨识完备的动力学模型,并实现全臂柔顺控制.
文献关键词：
全臂柔顺;先验动力学知识;递归参数辨识;辨识模型
中图分类号：
作者姓名：
李洋;朱立爽;刘今越;郭士杰
作者机构：
河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室 天津300130;河北工业大学河北省机器人感知与人机融合重点实验室 天津300130;河北工业大学机械工程学院 天津300130;中国汽车技术研究中心有限公司 天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]李洋;朱立爽;刘今越;郭士杰-.基于动力学模型辨识的全臂柔顺控制)[J].机械工程学报,2022(03):45-54
A类：
全臂柔顺,先验动力学知识,递归参数辨识
B类：
模型辨识,柔顺控制,阻抗控制,无须,须力,力传感器,机械臂,监督学习,过关,辨识精度,观测数据,观测空间,参数辨识方法,泛化能力,递推,牛顿,欧拉,拉动力,鞍点,初值,其外,辨识模型,模型实现,无力,滑模控制器,力矩,前馈,径向基函数神经网络,补偿系统,动态不确定,数据辨识
AB值：
0.26718
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