考慮激發(fā)充分性的機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)最小參數(shù)集辨識
制造技術(shù)與機(jī)床
頁數(shù): 7 2024-03-14
摘要: 在考慮粗大誤差和隨機(jī)誤差情況下,為了提高機(jī)械臂系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識的精確性和魯棒性,文章提出了基于魯棒粒子群算法的參數(shù)辨識方法,建立了機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)模型;篩選出了動(dòng)力學(xué)最小參數(shù)集,用于消除動(dòng)力學(xué)參數(shù)間的冗余性。為了實(shí)現(xiàn)參數(shù)充分激勵(lì),基于有窮傅里葉級數(shù)構(gòu)造了激勵(lì)軌跡,并以最小化矩陣條件數(shù)為目標(biāo)實(shí)現(xiàn)了軌跡優(yōu)化。為了提高參數(shù)辨識性能,在粒子群算法中引入了“向其他個(gè)體學(xué)習(xí)”的新型學(xué)習(xí)方式;... (共7頁)