[发明专利]一种索缆机器人系统的参数辨识方法及系统

权利要求书

1.一种索缆机器人系统的参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定索缆机器人系统的待辨识参数，并获取所述待辨识参数的初始值；

获取阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程，并根据所述阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程的模型输出及其对应的实测数据，拟合出基于所述待辨识参数的最优适度函数；

基于预设的阻尼Levenberg-Marquardt算法，将所述待辨识参数的初始值代入所述最优适度函数中，自适应寻找待辨识参数最优解使得所述最优适度函数值为最小，并将所得的待辨识参数最优解作为最终结果输出。

2.如权利要求1所述的索缆机器人系统的参数辨识方法，其特征在于，所述待辨识参数包括机器人质量、扰动、张力、刚度、粘度摩擦系数、液压缸活塞有效面积和泄漏系数。

3.如权利要求1所述的索缆机器人系统的参数辨识方法，其特征在于，所述获取阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程，并根据所述阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程的模型输出及其对应的实测数据，拟合出基于所述待辨识参数的最优适度函数的具体步骤包括：

获取阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程，并确定该非线性动力学方程的模型输出为末端机器人位移；其中，该非线性动力学方程包括索缆机器人的动力学方程、非线性阀控液压缸的滑阀流量方程和液压缸流量连续性方程；

获取末端机器人位移实测数据并进行预处理，且进一步将非线性动力学方程模型输出的末端机器人位移与其对应预处理后的实测数据之间误差的平方进行拟合，得到基于所述待辨识参数的最优适度函数。

4.如权利要求3所述的索缆机器人系统的参数辨识方法，其特征在于，所述阻尼Levenberg-Marquardt算法中，阻尼系数取λ₀＝λ_omax[J^TWJ]以及参数迭代步长取且根据收敛半径ρ_i确定下一步迭代步长；其中，

λ_o一般取0.01；

为误差向量，且X为阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程的模型输出，为预处理后的实测数据；

W为权重矩阵，且

J为雅可比矩阵，且p为所述待辨识参数；

χ²(p)为所述最优适度函数。

5.如权利要求4所述的索缆机器人系统的参数辨识方法，其特征在于，所述收敛半径ρ_i再迭代过程中所更新步长向量h_lm采用牛顿-高斯法；其中，

且

6.如权利要求4所述的索缆机器人系统的参数辨识方法，其特征在于，所述收敛半径ρ_i再迭代过程中所更新步长向量h_lm采用最速下降法；其中，

且

7.一种索缆机器人系统的参数辨识系统，其特征在于，包括待辨识参数确定及初始化单元、最优适度函数拟合单元和最优解输出单元；其中，

所述待辨识参数确定及初始化单元，用于确定索缆机器人系统的待辨识参数，并获取所述待辨识参数的初始值；

所述最优适度函数拟合单元，用于获取阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程，并根据所述阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程的模型输出及其对应的实测数据，拟合出基于所述待辨识参数的最优适度函数；

所述最优解输出单元，用于基于预设的阻尼Levenberg-Marquardt算法，将所述待辨识参数的初始值代入所述最优适度函数中，自适应寻找待辨识参数最优解使得所述最优适度函数值为最小，并将所得的待辨识参数最优解作为最终结果输出。

8.如权利要求7所述的索缆机器人系统的参数辨识系统，其特征在于，所述待辨识参数包括机器人质量、扰动、张力、刚度、粘度摩擦系数、液压缸活塞有效面积和泄漏系数。

9.如权利要求7所述的索缆机器人系统的参数辨识系统，其特征在于，所述最优适度函数拟合单元包括：

非线性动力学方程构建模块，用于获取阀控液压缸与索缆的非线性动力学方程，并确定该非线性动力学方程的模型输出为末端机器人位移；其中，该非线性动力学方程包括索缆机器人的动力学方程、非线性阀控液压缸的滑阀流量方程和液压缸流量连续性方程；

最优适度函数拟合模块，用于获取末端机器人位移实测数据并进行预处理，且进一步将非线性动力学方程模型输出的末端机器人位移与其对应预处理后的实测数据之间误差的平方进行拟合，得到基于所述待辨识参数的最优适度函数。