【摘 要】
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为了降低温度变化导致机器人关节摩擦补偿失效、跟踪精度降低的问题,提出一种考虑温度变化的Stribeck摩擦改进模型。通过非线性最小二乘法建立系统参数辨识模型,利用L-M (Lev
【机 构】
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厦门大学航空航天学院; 厦门大学嘉庚学院-微柏工业机器人创新实验室; 厦门市大数据智能分析与决策重点实验室;
【基金项目】
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厦门市科技项目(3502Z20183004);福建省产学合作项目(2018H6018);厦门大学校长基金项目(20720160085)资助
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为了降低温度变化导致机器人关节摩擦补偿失效、跟踪精度降低的问题,提出一种考虑温度变化的Stribeck摩擦改进模型。通过非线性最小二乘法建立系统参数辨识模型,利用L-M (Levenberg-Marquardt)法对该模型进行迭代求解,建立温度影响下的非线性Stribeck摩擦模型。为验证模型的有效性,引入基于摩擦模型的前馈补偿方法,设计了机器人关节的轨迹跟踪实验。实验结果表明,改进的Stribeck摩擦模型能够准确地描述不同温度下摩擦的变化规律;与基于常规Stribeck摩擦模型补偿相比较,该模型的应用能进一步提高六轴机器人关节跟踪精度。
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