图书介绍
机器人动态特性及动力学参数辨识研究PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 陈恩伟著 著
- 出版社： 合肥：合肥工业大学出版社
- ISBN：9787810938679
- 出版时间：2008
- 标注页数：156页
- 文件大小：6MB
- 文件页数：177页
- 主题词：机器人－动态特性－研究；机器人－动力学－参数－辨识－研究
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图书目录
总序1
致谢1
摘要1
第1章 绪论1
1.1工业机器人概述1
1.1.1工业机器人1
1.1.2工业机器人的发展2
1.1.3工业机器人的构成3
1.1.4机器人用传感器4
1.1.5机器人机械臂的运动学与动力学分析方法5
1.2工业机器人动态特性及动力学参数辨识7
1.2.1工业机器人动力学建模与控制7
1.2.2脉冲响应函数辨识是机器人动态特性分析的关键8
1.2.3阶跃激励是获取机器人动态特性的有效途径10
1.2.4机器人动力学研究中惯性参数辨识是热点问题11
1.3系统辨识的分类及主要研究方法12
1.3.1系统辨识的定义13
1.3.2系统辨识的分类13
1.3.3基于人工神经网络的参数辨识15
1.4本论文的研究内容、目的、意义17
1.4.1课题来源17
1.4.2本论文的主要研究工作17
1.4.3本论文研究的目的、意义18
1.5主要内容章节安排18
第2章 提取脉冲响应函数的小波变换方法与时域法分析21
2.1引言21
2.2脉冲响应函数22
2.2.1定义和性质22
2.2.2脉冲响应函数与结构系统模态参数22
2.2.3现有提取系统脉冲响应函数方法研究23
2.2.4时域法与频域法的优劣分析27
2.3基于小波变换的脉冲响应函数提取方法研究28
2.3.1小波分析历史回顾及其在振动工程上的应用28
2.3.2小波分析理论29
2.3.3提取系统单位脉冲响应函数的小波变换方法研究31
2.4时域法与小波变换方法内在关系分析35
2.4.1循环小波方法与时域法关系35
2.4.2相关小波方法与时域法关系37
2.5时域方法与小波方法数值仿真及实验38
2.5.1仿真模拟分析38
2.5.2实验验证41
本章小结43
第3章 阶跃激励下的系统动态特性辨识方法45
3.1引言45
3.2阶跃信号的时域特性与频域特性46
3.2.1时域分析46
3.2.2频域分析47
3.3阶跃信号的测量分析48
3.3.1阶跃激励与力传感器48
3.3.2阶跃信号与矩形脉冲信号50
3.4由阶跃响应确定阶跃力52
3.5使用阶跃响应辨识系统的传递函数——面积法52
3.6阶跃响应求脉冲响应的时域方法——差分法54
3.6.1原理54
3.6.2仿真算例56
本章小结58
第4章 提取系统脉冲响应函数的时域方法研究59
4.1引言59
4.2信号平均方法概述60
4.2.1谱的线性平均方法60
4.2.2时间记录线性平均61
4.2.3指数平均64
4.2.4 RMS平均及RMS指数平均65
4.3时域方法病态问题解释66
4.3.1频域解释66
4.3.2 Riemann-Lebesgue引理解释67
4.3.3用矩阵的奇异值解释68
4.3.4病态问题数值实例69
4.4提取脉冲响应函数的偏差补偿方法71
4.4.1输出误差模型算法71
4.4.2输入误差模型算法73
4.4.3阶跃激励下的偏差补偿算法76
4.4.4误差分析77
4.4.5偏差补偿算法与传统时域法的关系分析78
4.4.6仿真算例79
4.4.7实验验证82
4.5提取脉冲响应函数的误差偏导数方法83
4.5.1输出噪声模型算法84
4.5.2输入噪声模型算法85
4.5.3仿真验证85
4.6对两种时域平均方法的讨论89
本章小结89
第5章 机器人操作臂惯性参数辨识方法研究91
5.1引言91
5.1.1惯性参数91
5.1.2机器人惯性参数辨识方法的研究和发展93
5.2机器人运动学与动力学方程96
5.2.1机器人运动学96
5.2.2机器人动力学递推方程100
5.2.3连杆组合体101
5.2.4惯性张量的坐标系变换102
5.3机器人六维腕力传感器103
5.3.1机器人六维腕力传感器简要介绍103
5.3.2六维腕力传感器的结构104
5.3.3六维腕力传感器微分运动影响105
5.4末端连杆惯性参数辨识106
5.4.1算法原理107
5.4.2实验验证108
5.4.3辨识结果111
5.5操作臂惯性参数全辨识方法112
5.5.1用惯性力补偿连杆重力的方法113
5.5.2关节摩擦特性115
5.5.3辨识连杆质量及质心坐标116
5.5.4辨识连杆的惯性张量117
5.5.5方法的流程图118
5.5.6仿真算例119
5.5.7讨论120
本章小结121
第6章 基于人工神经网络的系统参数辨识方法122
6.1人工神经网络简述123
6.1.1人工神经元的模型123
6.1.2神经网络的结构形态125
6.1.3神经网络的学习规则125
6.2人工神经网络的发展126
6.3神经网络应用于系统辨识128
6.3.1神经网络在系统辨识中的优越性128
6.3.2神经网络系统辨识的并联模式与串—并联模式128
6.4神经网络参数辨识方法研究129
6.4.1问题的提出129
6.4.2神经网络参数辨识方法130
6.4.3神经网络参数辨识应用实例133
本章小结138
第7章 总结与展望140
7.1总结140
7.2创新点142
7.3有待进一步研究问题的展望142
参考文献144
攻读博士学位期间发表的论文155