[发明专利]一种工业机器人单关节伺服控制的迟滞补偿方法

说明书

本发明公开了一种工业机器人单关节伺服控制的迟滞补偿方法，具体涉及机器人控制技术领域。该方法针对工业机器人关节伺服驱动系统的迟滞非线性特性影响工业机器人的末端轨迹跟踪精度问题，通过建立基于LSSVM‑NARX(最小二乘支持向量机—动态神经网络)的工业机器人单关节伺服驱动系统的迟滞补偿模型，利用粒子群优化算法进行参数寻优，并将迟滞补偿逆模型作为工业机器人单关节伺服控制系统的角度前馈进行迟滞非线性补偿，削弱迟滞对单关节伺服控制精度的影响。该方法简单可靠且便于实现，对于提高工业机器人的末端轨迹控制精度有重要的意义。

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，具体涉及一种工业机器人单关节伺服控制的迟滞补偿方法。

背景技术

工业机器人单关节伺服驱动系统的控制精度决定了工业机器人末端的轨迹控制精度。工业机器人的单关节驱动系统由伺服电机和减速机组成，由于减速机内部存在减速机构的柔性、间隙、安装误差等因素，导致减速机出现迟滞现象，再加上伺服电机本身固有的机电传动延迟，使得工业机器人的单关节伺服驱动系统出现不同程度的迟滞非线性特性，极大影响了工业机器人在往复运动过程中的末端轨迹跟踪精度。目前，针对减速机传动误差的建模方法普遍较为复杂，辨识参数较多，无法预估实际运行中的干扰，针对减速传动系统的静态模型都是假设迟滞模型与速率无关，实际应用中可操作性不强。

发明内容

本发明的目的是针对上述不足，提出了一种工业机器人单关节伺服控制的迟滞非线性补偿方法，通过建立基于LSSVM-NARX的工业机器人单关节伺服驱动系统的迟滞补偿模型，利用粒子群优化算法进行参数寻优，并将迟滞补偿逆模型作为工业机器人单关节伺服控制系统的角度前馈进行迟滞非线性补偿。

本发明具体采用如下技术方案：

一种工业机器人单关节伺服控制的迟滞补偿方法，包括以下步骤：

步骤1，建立基于LSSVM-NARX的工业机器人单关节伺服驱动系统迟滞补偿模型，模型的数学表达式如式(1)，

式中，h(x)为是LSSVM的表达式，α_k代表LSSVM的拉格朗日因子，K为LSSVM的径向基核函数，b为偏差；

步骤2，用机器人单关节伺服驱动器的随机正弦指令电流和单关节的实时角度作为训练样本中的输入和输出，采用粒子群算法对LSSVM-NARX模型中的两个超参数C和σ进行寻优；

步骤3，将LSSVM-NARX逆模型与机器人单关节伺服控制系统相结合组成机器人单关节角度前馈控制系统。

优选地，所述步骤1中，α_k、K和b的计算过程为：

首先在NARX模型结构的基础上建立回归模型：

h_k＝f(x_k)+ξ_k (2)

其中，x_k＝[u_k,...,u_k-m,y_k-1,...y_k-n]，u_k，y_k分别代表单关节位置伺服系统在k时刻的伺服驱动器指令电流和机器人单关节的实际角度，ξ_k是预测误差，f(·)代表非线性回归模型，m和n代表模型回归阶次；

LSSVM将输入数据映射到一个高维特征空间，并在其中构造一个线性回归函数，模型f(·)形式为

其中，非线性函数将输入空间映射到一个高维空间，为给出的训练数集，N为训练样本数量，ω为权重向量，ω可以通过以下优化方程确定：