神经网络阻尼比模型及工业机器人导纳控制
Neural Network Damping Ratio Model and Admittance Control of Industrial Robot作者机构：桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004
出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)
年 卷 期：2024年第7期
页 面：379-384页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金：国家自然科学基金项目(61863008) 广西自然科学基金(2016 GXNSFDA380001)
主 题：未知环境 导纳控制 神经网络阻尼比模型 自适应控制 工业机器人
摘 要：在工业机器人打磨过程中,环境刚度随未知环境的变化,将对力控制精度产生不利的影响,针对环境刚度变化的问题,该文提出一种基于神经网络阻尼比模型的自适应导纳控制方法。在导纳控制设计中,根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系,设计激励函数,构造神经网络阻尼比模型;通过该模型使阻尼比在线调整,适应末端环境的刚度变化,实现力到位置自适应转换的导纳控制。与常规导纳控制进行仿真比较,结果表明所提出的力控制策略力误差更小,响应速度更快,能适应变刚度的未知打磨环境。
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