申请/专利权人：南京鼎臻自动化科技有限公司;东南大学

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117532623B

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明提出了一种机械臂外力矩估计方法，包括：采用牛顿‑欧拉法建立机械臂动力学模型；采用整体参数辨识法对所述机械臂动力学模型进行辨识；定义机械臂的广义动量并求导，结合辨识后的动力学模型和动力学特性公式，获得广义动量系统离散化模型；基于所述广义动量系统离散化模型，构造外力矩观测器；根据外力矩观测误差的变化，设计自适应模糊增益策略，进行外力矩观测器中增益参数的动态调节，获得模糊自适应广义动量离散观测器；基于所述模糊自适应广义动量离散观测器，计算获得机械臂外力矩估计值。本发明相比传统的广义动量观测器具有更高的外力矩观测精度，在用于拖动示教等人机交互应用时具有良好效果。

主权项：1.一种机械臂外力矩估计方法，其特征在于，包括：步骤S1，采用牛顿-欧拉法建立机械臂动力学模型，所述动力学模型表示为一组非线性矩阵形式的耦合微分方程；步骤S2，采用整体参数辨识法对所述机械臂动力学模型进行辨识，即对所述耦合微分方程作参数线性化处理；步骤S3，定义机械臂的广义动量并求导，结合辨识后的动力学模型和动力学特性公式，获得广义动量系统离散化模型；步骤S4，基于所述广义动量系统离散化模型，构造外力矩观测器；步骤S5，根据外力矩观测误差的变化，设计自适应模糊增益策略，进行外力矩观测器中增益参数的动态调节，获得模糊自适应广义动量离散观测器；步骤S6，基于所述模糊自适应广义动量离散观测器，计算获得机械臂外力矩估计值；其中，所述步骤S3具体包括：将机械臂的广义动量定义为，广义动量p对时间进行求导后的公式为；则连续时间域下的广义动量系统模型公式如下： ；上式中，分别表示机械臂的关节位置信息、速度信息和加速度信息，N是机械臂关节数；表示对称正定惯性矩阵；表示科氏力和离心力矩阵；表示重力矩阵；f表示摩擦力，其包含库仑摩擦和黏性摩擦；分别表示关节电机驱动力矩和外部力矩；进一步，定义辅助变量，代入广义动量系统模型公式，获得广义动量系统离散化模型，其公式如下： ；式中，和分别表示广义动量p和外部力矩在k时刻的采样值，h为采样周期；在步骤S4中，所述外力矩观测器的公式如下： ；式中，和分别为和在k时刻的观测值，为广义动量观测误差，增益参数为各元素大于0的对称矩阵，；定义为外力矩估计误差；观测器误差动力学方程满足： ；式中，I为单位矩阵，当选取合适的，观测器误差动力学方程是全局渐近收敛的,且增益参数和分别为影响观测器输出超调和抖振的两个参数；在步骤S5中，所述进行外力矩观测器中增益参数的动态调节，包括：获取专家经验，将其编成模糊逻辑规则；根据所述模糊逻辑规则，选用Sugeno型模糊推理算法构建二维模糊逻辑控制系统；将观测误差和观测误差的变化量分别作为二维模糊逻辑控制系统的模糊输入，经过推理后获得模糊输出，并将所述模糊输出添加到增益参数和中。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京鼎臻自动化科技有限公司;东南大学 一种机械臂外力矩估计方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD