專利名稱：一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法，特別是指一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂物理參數(shù)辨識(shí)的方法，它是針對(duì)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的動(dòng)力學(xué)模型，設(shè)計(jì)一種通過(guò)遺傳算法來(lái)辨識(shí)機(jī)械手臂物理參數(shù)，屬于機(jī)器人控制技術(shù)領(lǐng)域。背景技術(shù)：
目前，在機(jī)器人控制領(lǐng)域，參數(shù)辨識(shí)問題越來(lái)越受到重視。通過(guò)何種辨識(shí)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械手臂物理參數(shù)的精確辨識(shí)是機(jī)器人控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。
機(jī)械手臂是仿人機(jī)器人中研究和應(yīng)用最廣泛的一類機(jī)器人。機(jī)械手臂作為一個(gè)多桿聯(lián)接的復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，具有多輸入、多輸出、強(qiáng)耦合和非線性等特點(diǎn)。動(dòng)力學(xué)建模是機(jī)器人動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)、機(jī)器人控制、機(jī)器人仿真和離線編程的重要基礎(chǔ)，而機(jī)器人的物理參數(shù)又是動(dòng)力學(xué)建模的必要條件。直接測(cè)量參數(shù)很難保證其精確度，有時(shí)甚至是不可行的。因此， 對(duì)機(jī)械手臂進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)研究具有十分現(xiàn)實(shí)的意義。
在機(jī)器人學(xué)中有許多不同種類的模型，精確的辨識(shí)對(duì)于精確控制是十分必要的。 參數(shù)辨識(shí)涉及通過(guò)辨識(shí)模型過(guò)程的綜合領(lǐng)域?？偟膩?lái)說(shuō)，存在兩種模型參數(shù)的和非參數(shù)的模型。參數(shù)模型由一些參數(shù)來(lái)描述，用于模型在全部工作范圍內(nèi)的精確度特征描述。機(jī)械手的物理參數(shù)是用來(lái)預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)力和力矩從而使物件和機(jī)械手運(yùn)動(dòng)。機(jī)器手物理參數(shù)的辨識(shí)成為研究機(jī)器人動(dòng)力學(xué)的熱點(diǎn)的問題之一，也是機(jī)器人動(dòng)力學(xué)研究的一個(gè)重要課題。對(duì)機(jī)械手臂的物理參數(shù)辨識(shí)的精度和實(shí)時(shí)性影響機(jī)器人的智能化水平，在這方面的研究工作目前還比較少。
發(fā)明內(nèi)容
1、目的本發(fā)明的目的是為了提供一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法，特別是指一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂物理參數(shù)辨識(shí)的方法，它解決了雙關(guān)節(jié)機(jī)械手在帶有未知負(fù)載的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中物理參數(shù)的辨識(shí)問題，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的物理參數(shù)的精確辨識(shí)。
2、技術(shù)方案為達(dá)到上述目的，
本發(fā)明一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法，特別是指一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂物理參數(shù)辨識(shí)的方法，它包括以下步驟
步驟一根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的動(dòng)力學(xué)特性，得到其動(dòng)力學(xué)方程；
步驟二根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂動(dòng)力學(xué)方程，將其中未知物理參數(shù)的函數(shù)進(jìn)行變量分離，得到未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式；
步驟三根據(jù)未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式，設(shè)計(jì)遺傳算法，對(duì)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)；
步驟四將通過(guò)MATLAB仿真得到的辨識(shí)值與測(cè)量值進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)對(duì)雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂在帶有未知負(fù)載時(shí)的物理參數(shù)的辨識(shí)。
其中，步驟一所述的帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂動(dòng)力學(xué)方程
H(q)q + C(q,q)q + G(q) = τ。
式中q、4、 分別是關(guān)節(jié)的角位移，角速度和角加速度，H(q)是慣性矩陣，是科氏力和離心力，G(q)是重力，τ是輸入力矩。
其中，步驟二所述的未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式為私=τ，其中a是包含未知參數(shù)函數(shù)的矩陣。
其中，步驟三所述遺傳算法的設(shè)計(jì)方法如下
(1)確定決策變量及各種約束條件，即確定出個(gè)體的表現(xiàn)型X和問題的解空間；
(2)建立優(yōu)化模型，即確定出目標(biāo)函數(shù)的類型及數(shù)學(xué)描述形式或量化方法；
(3)確定表示可行解的染色體編碼方法，即確定出個(gè)體的基因型χ及遺傳算法的搜索空間；
(4)確定個(gè)體適應(yīng)度的量化評(píng)價(jià)方法，即確定出由目標(biāo)函數(shù)值J(X)到個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)F(X)的轉(zhuǎn)換規(guī)則；
(5)設(shè)計(jì)遺傳算子，即確定選擇運(yùn)算、交叉運(yùn)算、變異運(yùn)算等遺傳算子的具體操作方法；
(6)確定遺傳算法的有關(guān)運(yùn)行參數(shù)，即M，G，Pc, Pffl等參數(shù)；
(7)確定解碼方法，即確定出由個(gè)體表現(xiàn)型X到個(gè)體基因型χ的對(duì)應(yīng)關(guān)系或轉(zhuǎn)換方法。
3、優(yōu)點(diǎn)及功效本發(fā)明一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂物理參數(shù)辨識(shí)方法，它的優(yōu)點(diǎn)在于
(1)綜合了使用了機(jī)器人動(dòng)力學(xué)分析方法和遺傳算法的設(shè)計(jì)方法，將雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂動(dòng)力學(xué)方程中的未知物理參數(shù)的函數(shù)分離出來(lái)，給出了遺傳算法的設(shè)計(jì)過(guò)程和結(jié)果， 運(yùn)用參數(shù)辨識(shí)的設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂在帶有未知負(fù)載時(shí)的物理參數(shù)的辨識(shí)。
(2)能夠針對(duì)雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的動(dòng)力學(xué)方程中的一個(gè)或多個(gè)未知物理參數(shù)的情況，通過(guò)變量分離和遺傳算法的設(shè)計(jì)進(jìn)行有效的辨識(shí)。
(3)解決了帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的物理參數(shù)的辨識(shí)問題，具有簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，普適性好，并且為進(jìn)一步進(jìn)行機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模和高精度控制奠定的可靠的基礎(chǔ)。

圖1 本發(fā)明基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂物理參數(shù)辨識(shí)方法的流程圖2 本發(fā)明帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂模型示意圖3 本發(fā)明遺傳算法設(shè)計(jì)流程圖4 本發(fā)明遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化過(guò)程圖5 本發(fā)明帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂部分抑制已知物理參數(shù)圖表；
圖中的標(biāo)號(hào)、符號(hào)和線條等說(shuō)明如下
圖2中，qi分別是機(jī)械手臂相對(duì)于水平坐標(biāo)軸的角度，Q2分別是機(jī)械手臂2相對(duì)于機(jī)械手臂1的角度，Hi1是機(jī)械手臂1的質(zhì)量，I1是機(jī)械手臂1的長(zhǎng)度，L1是機(jī)械手臂1質(zhì)心相對(duì)于關(guān)節(jié)1的距離，I1是機(jī)械手臂1相對(duì)于質(zhì)心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，g是重力加速度，機(jī)械手臂 2連同負(fù)載視為一個(gè)整體，是質(zhì)量，Ice是質(zhì)心相對(duì)于關(guān)節(jié)2的距離，Ie是相對(duì)于質(zhì)心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，\是質(zhì)心與機(jī)械手臂2的夾角。
圖5中，Hi1是機(jī)械手臂1的質(zhì)量，I1是機(jī)械手臂1的長(zhǎng)度丄i是機(jī)械手臂1質(zhì)心相對(duì)于關(guān)節(jié)1的距離，I1是機(jī)械手臂1相對(duì)于質(zhì)心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，g是重力加速度，機(jī)械手臂2 連同負(fù)載視為一個(gè)整體，me是質(zhì)量，l。e是質(zhì)心相對(duì)于關(guān)節(jié)2的距離，Ie是相對(duì)于質(zhì)心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，S e是質(zhì)心與機(jī)械手臂2的夾角J1 =In1I1Iei -I1 -In1I12，e2 = g/l10具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)表達(dá)得更加清楚明白，下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明再作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
見圖1-圖5，本發(fā)明的基本思路是根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的動(dòng)力學(xué)特性，得到其動(dòng)力學(xué)方程；根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂動(dòng)力學(xué)方程，將其中未知物理參數(shù)的函數(shù)進(jìn)行變量分離，得到未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式；根據(jù)未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式，設(shè)計(jì)遺傳算法，對(duì)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)；將通過(guò)MATLAB仿真得到的辨識(shí)值與測(cè)量值進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)對(duì)雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂在帶有未知負(fù)載時(shí)的物理參數(shù)的辨識(shí)。
硬件系統(tǒng)方面，帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂。軟件系統(tǒng)方面，系統(tǒng)仿真以軟件 MATLABR2008b為基礎(chǔ)開發(fā)。
下面以一實(shí)例進(jìn)行說(shuō)明
如圖1所示，本發(fā)明一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法， 它包括以下步驟
步驟一根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的動(dòng)力學(xué)特性，得到其動(dòng)力學(xué)方程；
權(quán)利要求
1.一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法，特別是指一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂物理參數(shù)辨識(shí)的方法，其特征在于該方法具體步驟如下步驟一根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的動(dòng)力學(xué)特性，得到其動(dòng)力學(xué)方程；步驟二 根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂動(dòng)力學(xué)方程，將其中未知物理參數(shù)的函數(shù)進(jìn)行變量分離，得到未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式；步驟三根據(jù)未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式，設(shè)計(jì)遺傳算法，對(duì)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)；步驟四將通過(guò)MATLAB仿真得到的辨識(shí)值與測(cè)量值進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)對(duì)雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂在帶有未知負(fù)載時(shí)的物理參數(shù)的辨識(shí)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法， 其特征在于步驟一所述的帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂動(dòng)力學(xué)方程為H(q)q + C(q,q)q+G(q) = T式中q、q、Ci分別是關(guān)節(jié)的角位移，角速度和角加速度，H(q)是慣性矩陣，C(q,q)是科氏力和離心力，G(q)是重力，τ是輸入力矩。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法， 其特征在于步驟二所述的未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式為私=τ，其中a是包含未知參數(shù)函數(shù)的矩陣。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法， 其特征在于步驟三所述遺傳算法的設(shè)計(jì)過(guò)程如下(1)確定決策變量及各種約束條件，即確定出個(gè)體的表現(xiàn)型X和問題的解空間；(2)建立優(yōu)化模型，即確定出目標(biāo)函數(shù)的類型及數(shù)學(xué)描述形式或量化方法；(3)確定表示可行解的染色體編碼方法，即確定出個(gè)體的基因型χ及遺傳算法的搜索空間；(4)確定個(gè)體適應(yīng)度的量化評(píng)價(jià)方法，即確定出由目標(biāo)函數(shù)值J(X)到個(gè)體適應(yīng)度函數(shù) F (χ)的轉(zhuǎn)換規(guī)則；(5)設(shè)計(jì)遺傳算子，即確定選擇運(yùn)算、交叉運(yùn)算、變異運(yùn)算遺傳算子的具體操作方法；(6)確定遺傳算法的有關(guān)運(yùn)行參數(shù)，即Μ,G，Pc, Pffl參數(shù)；(7)確定解碼方法，即確定出由個(gè)體表現(xiàn)型X到個(gè)體基因型χ的對(duì)應(yīng)關(guān)系或轉(zhuǎn)換方法。
全文摘要
一種基于遺傳算法的帶有未知負(fù)載的機(jī)械手參數(shù)辨識(shí)方法，它有四大步驟步驟一根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的動(dòng)力學(xué)特性，得到其動(dòng)力學(xué)方程；步驟二根據(jù)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂動(dòng)力學(xué)方程，將其中未知物理參數(shù)的函數(shù)進(jìn)行變量分離，得到未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式；步驟三根據(jù)未知物理參數(shù)的函數(shù)被分離后的表達(dá)式，設(shè)計(jì)遺傳算法，對(duì)帶有未知負(fù)載的雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)；步驟四將通過(guò)MATLAB仿真得到的辨識(shí)值與測(cè)量值進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)對(duì)雙關(guān)節(jié)機(jī)械手臂在帶有未知負(fù)載時(shí)的物理參數(shù)的辨識(shí)。本發(fā)明解決了雙關(guān)節(jié)機(jī)械手在帶有未知負(fù)載的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中物理參數(shù)的辨識(shí)問題，在機(jī)器人控制技術(shù)領(lǐng)域里具有實(shí)用價(jià)值。
文檔編號(hào)G05B13/04GK102540894SQ20121003586
公開日2012年7月4日 申請(qǐng)日期2012年2月17日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月17日
發(fā)明者劉奕寧, 劉金琨, 陳寶林 申請(qǐng)人:南京電力設(shè)備質(zhì)量性能檢驗(yàn)中心