基于随机权重粒子群算法的SCARA机器人动力学参数辨识
王保民; 齐湛江; 闫瑞翔; 刘洪芹
2021-06-03
发表期刊西安交通大学学报
ISSN0253-987X
卷号55期号:09页码:20-27
摘要针对SCARA机器人在负载条件下末端动力学参数难以辨识的问题,在分析负载对各关节力矩影响的基础上,对SCARA机器人进行了结构简化,利用Lagrange法建立带负载机器人的动力学数学模型,确定了需要辨识的机器人末端动力学参数。在传统粒子群算法的基础上,提出一种随机权重粒子群算法对机器人动力学参数进行辨识,并编写了相应的程序。仿真辨识结果表明:随机权重粒子群算法的收敛速度与参数粒子搜索范围得到明显提升,辨识出的机器人力矩与实际输出力矩基本吻合,说明该算法对机器人动力学参数的辨识具有较高的精度;与遗传算法、基本粒子群算法相比,随机权重粒子群算法辨识得到的适应度函数最优值最小,不易陷入局部最优,便于全局搜索,参数辨识精确更高。
关键词SCARA机器人 动力学 参数辨识 随机权重 粒子群算法
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收录类别北大核心 ; EI ; CSCD
语种中文
资助项目国家自然科学基金资助项目(51965038)
中图分类号TP242;TP18
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文献类型期刊论文
条目标识符https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149343
专题机电工程学院
作者单位兰州理工大学机电工程学院
第一作者单位机电工程学院
第一作者的第一单位机电工程学院
推荐引用方式
GB/T 7714
王保民,齐湛江,闫瑞翔,等. 基于随机权重粒子群算法的SCARA机器人动力学参数辨识[J]. 西安交通大学学报,2021,55(09):20-27.
APA 王保民,齐湛江,闫瑞翔,&刘洪芹.(2021).基于随机权重粒子群算法的SCARA机器人动力学参数辨识.西安交通大学学报,55(09),20-27.
MLA 王保民,et al."基于随机权重粒子群算法的SCARA机器人动力学参数辨识".西安交通大学学报 55.09(2021):20-27.
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