采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模

党选举; 贺思颖

doi:10.37188/OPE.20212910.2412

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采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模

微纳技术与精密机械 | 更新时间：2021-11-01

- 采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模
- Hysteresis modeling for flexible joint of industrial robot using asymmetric hysteresis operator
- 光学精密工程 2021年29卷第10期页码：2412-2420
- 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
- 作者简介：
  
  [ "党选举（1965-），男，陕西武功人，教授，博士生导师。分别于1986年、1989年于陕西科技大学获学士、硕士学位。于上海交通大学，获得博士学位。主要从事非线性系统建模与控制。E-mail：：xjd69@163.com" ]
  [ "贺思颖（1996-），女，四川成都人，硕士研究生，于2019年毕业于西南科技大学获学士学位。主要从事非线性系统建模与控制。E-mail：：hsy6468@163.com贺思颖（1996-），女，四川成都人，硕士研究生，于2019年毕业于西南科技大学获学士学位。主要从事非线性系统建模与控制。E-mail：：hsy6468@163.com" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(61863008);广西自然科学基金项目(2016 GXNSFDA380001)
- DOI：10.37188/OPE.20212910.2412
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿日期：2021-03-04，
  
  修回日期：2021-04-22，
  
  纸质出版日期：2021-10-15
- 稿件说明：
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党选举,贺思颖.采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模[J].光学精密工程,2021,29(10):2412-2420.

DANG Xuan-ju,HE Si-ying.Hysteresis modeling for flexible joint of industrial robot using asymmetric hysteresis operator[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(10):2412-2420.
党选举,贺思颖.采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模[J].光学精密工程,2021,29(10):2412-2420. DOI： 10.37188/OPE.20212910.2412.

DANG Xuan-ju,HE Si-ying.Hysteresis modeling for flexible joint of industrial robot using asymmetric hysteresis operator[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(10):2412-2420. DOI： 10.37188/OPE.20212910.2412.

摘要

针对工业机器人柔性关节所具有的多值对应及非对称特点的复杂迟滞特性对其控制精度产生不利影响的问题，在PI（Prandtl-Ishlinskii）模型框架下，提出一种针对非对称、强非线性复杂迟滞特性的神经网络建模方法。在PI模型的对称Play算子的结构基础上，将Play算子中的线性部分用非线性函数替代：将两个变化后的Sigmoid函数组合，构造一个与迟滞曲线轮廓接近的新函数，作为一个非对称非线性的迟滞算子，以此为激励函数，在PI模型框架下，构建神经网络迟滞模型，对柔性关节表现出的复杂迟滞特性进行建模。在柔性关节不同输入条件下获得的实验数据，对模型进行验证，结果表明最大预测误差能控制在1°以内，相较于PI模型，最大误差减小为其五分之一，均方根误差减小为其五分之一。所建立的神经网络迟滞模型具有较好的泛化能力，建模精度有较大提升。

Abstract

To investigate the effects of complex hysteresis characteristics owing to multi value correspondence and asymmetry on the control accuracy of flexible industrial robot joints

this study proposes a neural network modeling method for complex hysteresis characteristics of asymmetry and strong nonlinearity utilizing the PI (Prandtl Ishlinskii) model framework. Based on the structure of symmetric Play operator in the PI model

the linear part of Play operator is replaced by a new operator that is a nonlinear function constructed by two modified Sigmoid functions with asymmetric nonlinear hysteresis behavior. The new operator is used as the active function that constructs the neural network hysteretic model for capturing the complex hysteresis characteristics of flexible joints. The model is verified using experimental data obtained under different input conditions of flexible joints

and the results show that the maximum prediction error can be controlled within 1°. Compared to the PI model

the maximum error and the root mean square error are reduced to one fifth. Furthermore

it can be proved that the hysteresis neural network has good generalization ability with a modeling accuracy that is greatly improved.

关键词

Keywords

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