【摘 要】
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基于阶跃响应法的动态标定实验数据,采用系统辨识方法建立机器人六维腕力传感器6个转称通道的动态数学模型,确定频域性能指标,全面、准确地描述传感器的动态特性.依据腕力传
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基于阶跃响应法的动态标定实验数据,采用系统辨识方法建立机器人六维腕力传感器6个转称通道的动态数学模型,确定频域性能指标,全面、准确地描述传感器的动态特性.依据腕力传感器动态实验数据,分别采用改进的双对角化最小二乘算法和函数联接型神经网络方法,建立其动态非线性时域模型,更为准确地描述了传感器的动态特性.提出了动态非线性补偿问题.采用函数联接型神经元网络设计动态非线性补偿器,对机器人六维腕力传感器的脉冲响应和阶跃响应进行补偿,取得较好的仿真效果.将具有动态非线性的传感器分解为非线性动态环节和线性动态环节,提出一种新的传感器动态非线性补偿方法.我们研制了以DSP为处理核心的传感器模拟器和传感器动态非线性补偿系统.对传感器不变性动态解耦方法进行了改进,较好地消除了静态耦合误差.
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