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文档简介

第九章智能辨识算法在机械手和飞行器中的应用刘金琨所谓参数辨识，就是在模型结构确定后，选择某种辨识算法，利用测量数据估计模型中的未知参数。采用智能辨识算法可以高精度地辨识模型中的参数。9.1机械手参数辨识系统描述01基于最小二乘的机械手参数辨识02基于粒子群算法的机械手参数辨识03目录

CONTENTS机械手参数辨识机械手参数辨识是机械手建模的关键，由于机械手动力学模型是高度非线性的，采样智能优化算法可实现机械手参数的高精度辨识。01系统描述一、系统描述由参考文献[1]双关节机械臂动力学方程可写为：一、系统描述

一、系统描述进一步整理可得：则式（9.1）可写为：一、系统描述令则式（9.1）可写为标准的机器人动力学方程式中一、系统描述由于一、系统描述则可证明机械手的线性特性，即

结合式（9.3），从而将式（9.1）整理成如下线性无关的形式利用最小二乘法，可得:02基于最小二乘的机械手参数辨识二、基于最小二乘的机械手参数辨识

表9-1双机械臂物理参数

二、基于最小二乘的机械手参数辨识

Y(q，q，q)取式（9.3），采用最小二乘法式（9.6），可得到辨识结果。最小二乘的辨识结果如表9-2所示。可见，采用最小二乘辨识精度还难以满足要求。表9-2实际值与辨识值的比较二、基于最小二乘的机械手参数辨识仿真程序：分为模型测试和辨识两个部分。Simulink主程序：chap9_1sim.mdl1.模型测试程序二、基于最小二乘的机械手参数辨识仿真程序：分为模型测试和辨识两个部分。Simulink主程序：chap9_1sim.mdl辨识对象程序：chap9_1plant.m输入指令程序：chap9_linput.mY计算程序：chap9_1Y.m1.模型测试程序2.保存数据程序：chap9_1save.m3.最小二乘辨识程序：chap9_2.m03基于粒子群算法的机械手参数辨识三、基于粒子群算法的机械手参数辨识

本节介绍采用粒子群算法实现机械手的参数辨识。由式（9.5）可知

三、基于粒子群算法的机械手参数辨识采用实数编码，辨识误差指标取:

更新粒子的速度和位置，产生新种群，辨识误差函数J的优化过程如图9-1所示。最小二乘及粒子群算法的辨识结果如表9-3所示。可见，采用粒子群算法的辨识精度大大优于遗传算法和最小二乘法。三、基于粒子群算法的机械手参数辨识图9-1粒子群辨识差函数的优化程三、基于粒子群算法的机械手参数辨识表9-3几种方法的辨识值比较三、基于粒子群算法的机械手参数辨

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