文档介绍：中图分类号:TP242 论文编号:1028705 13-S099
学科分类号:080202
硕士学位论文
工业机器人动力学参数辨识
方法研究
研究生姓名耿令波
学科、专业机械电子工程
研究方向机电控制及自动化
指导教师陈柏教授
南京航空航天大学
研究生院机电学院
二О一三年一月
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
The Graduate School
College of Mechanical and Electrical Engineering
Study on Method of Dynamic Parameter
Identification of Industrial Robots
A Thesis in
Mechanical and Electrical Engineering
by
Geng Lingbo
Advised by
Prof. Chen Bai
Submitted in Partial Fulfillment
of the Requirements
for the Degree of
Master of Engineering
January, 2013
承诺书
本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下
进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注
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本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或
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(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)
作者签名:
日期:
本学位论文的主要研究内容受以下项目资助
国家自然科学基金资助项目
项目批准号:51075209
江苏省自然科学基金资助项目
项目批准号:BK2012798
江苏省产学研联合创新资金--前瞻性联合研究项目
项目批准号:BY2012011
南京市科委产学研计划
项目批准号:201204014
机器人技术与系统国家重点实验室开放研究项目
南京航空航天大学硕士学位论文
摘要
机器人技术正在向高速、高精度和智能化方向发展,因此,对机器人的控制精度提出了
更高的要求。相比于传统仅基于误差反馈的控制方案,基于模型的控制由于加入了机器人的
动力学模型,因而可提高机器人的动态性能及对轨迹的跟踪精度。构造基于模型的控制方案
离不开精确的动力学模型,然而实际机器人存在诸多影响动力学的因素,必须对其进行补偿。
采用对整体机器人进行动力学参数辨识的方法,既不增加动力学模型的复杂性,又可体现各
种动力学影响因素的作用,获取最接近机器人实际动态特性的动力学模型。本文针对典型工
业机器人,根据应用场合对精度的不同要求,提出了连接组合体方法及测力与测电流相结合
方法两种动力学参数辨识方案,相对于传统辨识方法,前者的优点是可减小计算量及累积误
差,进而提高辨识精度,并可用连接组合体的参数辨识值表示关节的最小参数集参数,使辨
识结果不受负载变化影响;后者的优点是,可实现机械臂惯性参数与摩擦的解耦,进而可通
过实验的方法构建关节摩擦模型,提高惯性参数与摩擦模型各自的辨识精度。
论文首先建立了串联机器人系统的动力学模型,并对该模型进行线性化,进而得到用于
动力学参数辨识的线性模型。分析了串联机器人的动力学特点以及影响动力学建模精度的因
素,指出了动力学参数辨识在补偿各种影响因素方面的优点,介绍了机器人动力学参数辨识
及动力学参数辨识所包含的几个部分的主要内容。
接着,论文从能量方程的角度对机器人参数可辨识性与关节运动的关系进行了分析。通
过该方法,无需对机器人进行复杂的符号推导,只需知道机器人的关节配置,就可知道要辨
识某个参数所必需给定的机器人关节运动。这一关系对论文后续采用连接组合体方法辨识
时,如何进行关节锁定具有指导意义。论文还从能量方程的角度对同一机械臂的参数独立性
进行了证明,现存的动力学参数辨识都没有进行这一工作。
论文根据力矩测量手段的不同,将现有辨识方法分为测电流辨识与测力辨识两类,对两
种方法各自的原理、特点进行了介绍,并指出两种方法各自的不足,针对这