期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
适应环境刚度、阻尼参数未知或变化的机器人阻抗控制方法
被引量：
28
1
作者
李正义
曹汇敏
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期1581-1585,共5页
针对机器人阻抗控制在实际应用中其性能受环境的阻尼、刚度参数未知或变化影响的问题,提出了一种机器人自适应阻抗控制方法。在定义机器人阻抗控制性能指标的基础上结合阻抗模型刚度变化的几何表示,给出了阻抗模型刚度参数初值计算方法...
针对机器人阻抗控制在实际应用中其性能受环境的阻尼、刚度参数未知或变化影响的问题,提出了一种机器人自适应阻抗控制方法。在定义机器人阻抗控制性能指标的基础上结合阻抗模型刚度变化的几何表示,给出了阻抗模型刚度参数初值计算方法,提出了基于人工神经网络的环境等效刚度在线估计方法,并结合二阶系统临界阻尼条件计算阻抗模型阻尼参数初值。机器人力控制实验结果验证了该方法较已有的机器人阻抗控制方法在参考轨迹平滑性、力控制稳定性和易于工程实践方面有一定的优势。
展开更多
关键词
机器人
阻抗
控制
阻抗模型参数
神经网络
机器人力控制
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制
2
作者
党选举
黄伟健
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第12期1-8,共8页
针对打磨机器人阻抗控制的力跟踪性能受环境刚度未知和环境位置变化影响的问题,提出了一种基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制方法。由于环境参数未知导致参考轨迹不易确定,构造了一个自适应PI控制律,进行参考轨迹补偿,减小力跟...
针对打磨机器人阻抗控制的力跟踪性能受环境刚度未知和环境位置变化影响的问题,提出了一种基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制方法。由于环境参数未知导致参考轨迹不易确定,构造了一个自适应PI控制律,进行参考轨迹补偿,减小力跟踪的稳态误差;为了提高力跟踪控制的动态性能,根据力误差对刚度系数及阻尼系数的统一调节规律——刚度阻尼特征,并结合力误差具有时变、非线性的特点,设计了一个描述力误差与刚度阻尼特征关系的激活函数,构建自适应阻抗参数神经网络模型,其输出为刚度系数和阻尼系数,通过基于参考轨迹补偿与自适应阻抗参数神经网络模型融合的阻抗控制,保证力跟踪控制的柔顺性。仿真结果表明,相比于传统阻抗控制和参考轨迹PI补偿的阻抗控制,所提出的自适应阻抗控制方法具有更好的力跟踪效果。
展开更多
关键词
力柔顺控制
未知环境
参考轨迹补偿
变
阻抗
参数
模型
神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
适应环境刚度、阻尼参数未知或变化的机器人阻抗控制方法
被引量：
28
1
作者
李正义
曹汇敏
机构
中南民族大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期1581-1585,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61178087)
中南民族大学校基金资助项目(CZQ12012)
文摘
针对机器人阻抗控制在实际应用中其性能受环境的阻尼、刚度参数未知或变化影响的问题,提出了一种机器人自适应阻抗控制方法。在定义机器人阻抗控制性能指标的基础上结合阻抗模型刚度变化的几何表示,给出了阻抗模型刚度参数初值计算方法,提出了基于人工神经网络的环境等效刚度在线估计方法,并结合二阶系统临界阻尼条件计算阻抗模型阻尼参数初值。机器人力控制实验结果验证了该方法较已有的机器人阻抗控制方法在参考轨迹平滑性、力控制稳定性和易于工程实践方面有一定的优势。
关键词
机器人
阻抗
控制
阻抗模型参数
神经网络
机器人力控制
Keywords
robot impedance control
impedance model parameter
neural network
robot force eontol
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制
2
作者
党选举
黄伟健
机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
广西智能综合自动化高校重点实验室
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第12期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62263004)
广西重点研发计划项目(桂科AB23075102)。
文摘
针对打磨机器人阻抗控制的力跟踪性能受环境刚度未知和环境位置变化影响的问题,提出了一种基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制方法。由于环境参数未知导致参考轨迹不易确定,构造了一个自适应PI控制律,进行参考轨迹补偿,减小力跟踪的稳态误差;为了提高力跟踪控制的动态性能,根据力误差对刚度系数及阻尼系数的统一调节规律——刚度阻尼特征,并结合力误差具有时变、非线性的特点,设计了一个描述力误差与刚度阻尼特征关系的激活函数,构建自适应阻抗参数神经网络模型,其输出为刚度系数和阻尼系数,通过基于参考轨迹补偿与自适应阻抗参数神经网络模型融合的阻抗控制,保证力跟踪控制的柔顺性。仿真结果表明,相比于传统阻抗控制和参考轨迹PI补偿的阻抗控制,所提出的自适应阻抗控制方法具有更好的力跟踪效果。
关键词
力柔顺控制
未知环境
参考轨迹补偿
变
阻抗
参数
模型
神经网络
Keywords
force-flexing control
unknown environment
reference trajectory compensation
variable impedance parameter model
neural network
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
适应环境刚度、阻尼参数未知或变化的机器人阻抗控制方法
李正义
曹汇敏
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
28
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制
党选举
黄伟健
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
