基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法，属于机械振动及信号处理领域。本发明专利技术应用外部激励得到系统关于激励力和振动响应之间的传递函数，并且以此辨识得到关节中的未知参数，根据关节的各部分参数构建电机电磁转矩到手臂的传递函数，并且以此构建机器人手臂振动预测模型，根据该预测模型能高效预测振动情况，避免了在机器人上直接安装振动传感器来检测振动，经过实例求证，本发明专利技术可以有效地对工业机器人关节振动预测，具有广泛的实用性，而且预测结果可靠。而且预测结果可靠。而且预测结果可靠。

【技术实现步骤摘要】
基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法，属于机械振动及信号处理领域。

技术介绍

[0002]机器人关节伺服系统作为机器人核心装置，其性能好坏直接影响机器人系统的工作精度。在关节系统中各部分的刚度都是有限的，这些弹性的存在会引起机械振动，影响运动精度和加快传动系统的疲劳。因此对机器人关节系统柔性引起的振动进行研究非常有意义。
[0003]在现有的技术中，监测机器人振动的基本方法是在关节臂上直接安装振动传感器，从而得到振动的时域信号，对信号进一步处理得到振动的频率和幅值。但是在这种方案中，监测不同关节需要对不同关节安装振动传感器，同时监测多个关节时需要安装多个传感器，这些传感器会影响机器人正常的运行。另外，使用多个传感器也会增加监测振动的成本。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法及系统，通过建立机器人负载振动预测模型用于对机器人运动过程中负载预测振动加速度信号进行预测。
[0005]本专利技术的技术方案是：一种基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法，包括：
[0006]S1、对简化后的关节伺服系统进行动力学分析，获得关节伺服系统传递模型；
[0007]S2、分别对机器人静止和运动状态数据进行采集；其中，静止状态时采集激励力信号和激励力信号引起的负载振动加速度信号；运动状态下采集电机三相电流信号和机器人运动过程中的负载实际振动加速度信号；
[0008]S3、利用静止状态时采集得到的信号辨识关节伺服系统中未知的参数，获得辨识参数；利用运动状态下的电机三相电流信号计算电机电磁转矩；
[0009]S4、依据关节伺服系统中的已知参数、辨识参数、关节伺服系统传递模型构建机器人负载振动预测模型。
[0010]还包括：
[0011]S5、将机器人运动过程中通过振动传感器采集的负载实际振动加速度信号作为参考基准；以运动状态下的电机电磁转矩作为输入，经过机器人负载振动预测模型得到机器人运动过程中负载预测振动加速度信号；对负载实际振动加速度信号、负载预测振动加速度信号进行单位换算，转换为角加速度信号，再进行傅里叶变换，获得频谱图；比较负载预测振动信号频谱与负载实际振动信号频谱。
[0012]所述简化后的关节伺服系统，具体为：对机器人的实际关节伺服系统进行简化，将
机器人的实际关节伺服系统简化为一个双惯量系统。
[0013]所述分别对机器人静止和运动状态数据进行采集，包括：
[0014]让机器人分别处于静止状态和运动状态，采取整周期的信号，采集数据包括三部分，分别如下：
[0015]1)让机器人的负载处于平行于地面的位置，在电机抱闸状态下利用力锤对关节伺服系统进行外部激励，同时采集激励力信号和激励力信号引起的负载振动加速度信号；
[0016]2)驱动机器人使其在安全空间内做往复运动，同时采集几个整周期的电机三相电流信号和机器人运动过程中的负载振动加速度信号；
[0017]3)已知参数：电机侧惯量、电机侧阻尼和负载侧阻尼。
[0018]所述S3，包括：
[0019]1)将静止状态下，电机抱闸处理时关节伺服系统等效为简单的单自由度系统，建立该单自由度系统在锤击时的频率响应函数模型；依据频率响应函数模型对静止状态下的激励力信号和激励力信号引起的负载振动加速度信号进行频域辨识得到关节伺服系统的耦合刚度、系统阻尼和负载侧的转动惯量；
[0020]2)在运动状态下，将采集得到的电机三相电流信号先经过Clark变换使得电流从三相坐标系到两相静止坐标系转换；再通过Park变换使电流从两相静止坐标系到d
‑
q同步旋转坐标系的转换，并且实现电机电流的解耦；使用解耦后的电流信号和电机转矩常数计算电机电磁转矩。
[0021]所述S4，包括：将关节伺服系统中的已知参数、辨识参数代入关节伺服系统传递模型得到电机电磁转矩到负载的传递函数，基于传递函数结合关节伺服系统传递效率得到机器人负载振动预测模型。
[0022]一种基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测系统，包括：
[0023]第一获得模块，用于对简化后的关节伺服系统进行动力学分析，获得关节伺服系统传递模型；
[0024]采集模块，用于分别对机器人静止和运动状态数据进行采集；其中，静止状态时采集激励力信号和激励力信号引起的负载振动加速度信号；运动状态下采集电机三相电流信号和机器人运动过程中的负载实际振动加速度信号；
[0025]第二获得模块，用于利用静止状态时采集得到的信号辨识关节伺服系统中未知的参数，获得辨识参数；利用运动状态下的电机三相电流信号计算电机电磁转矩；
[0026]构建模块，用于依据关节伺服系统中的已知参数、辨识参数、关节伺服系统传递模型构建机器人负载振动预测模型。
[0027]还包括：
[0028]性能对比模块，用于将机器人运动过程中通过振动传感器采集的负载实际振动加速度信号作为参考基准；以运动状态下的电机电磁转矩作为输入，经过机器人负载振动预测模型得到机器人运动过程中负载预测振动加速度信号；用于对负载实际振动加速度信号、负载预测振动加速度信号进行单位换算，转换为角加速度信号，再进行傅里叶变换，获得频谱图；比较负载预测振动信号频谱与负载实际振动信号频谱。
[0029]一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法。
[0030]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法。
[0031]本专利技术的有益效果是：在机器人上直接安装振动传感器，可能会影响机器人正常运行，且成本较高；本专利技术应用外部激励得到系统关于激励力和振动响应之间的传递函数，并且以此辨识得到关节中的未知参数，根据关节的各部分参数构建电机电磁转矩到手臂的传递函数，并且以此构建机器人手臂振动预测模型，根据该预测模型能高效预测振动情况，避免了在机器人上直接安装振动传感器来检测振动，经过实例求证，本专利技术可以有效地对工业机器人关节振动预测，具有广泛的实用性，而且预测结果可靠。
附图说明
[0032]图1是专利技术的流程图；
[0033]图2为本专利技术实际应用案例中钱江QJR6
‑
1机器人在静止状态下力锤施加的激励力信号时域波形；
[0034]图3为本专利技术实际应用案例中钱江QJR6
‑
1机器人在静止状态下力锤施加激励时激励力信号引起的负载振动加速度信号时域波形；
[0035]图4为以图2中力产生的力矩作为激励和以图3中的振动加速度作为响应得到的频率响应函数曲线；
[0036]图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法，其特征在于：包括：S1、对简化后的关节伺服系统进行动力学分析，获得关节伺服系统传递模型；S2、分别对机器人静止和运动状态数据进行采集；其中，静止状态时采集激励力信号和激励力信号引起的负载振动加速度信号；运动状态下采集电机三相电流信号和机器人运动过程中的负载实际振动加速度信号；S3、利用静止状态时采集得到的信号辨识关节伺服系统中未知的参数，获得辨识参数；利用运动状态下的电机三相电流信号计算电机电磁转矩；S4、依据关节伺服系统中的已知参数、辨识参数、关节伺服系统传递模型构建机器人负载振动预测模型。2.根据权利要求1所述的基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法，其特征在于：还包括：S5、将机器人运动过程中通过振动传感器采集的负载实际振动加速度信号作为参考基准；以运动状态下的电机电磁转矩作为输入，经过机器人负载振动预测模型得到机器人运动过程中负载预测振动加速度信号；对负载实际振动加速度信号、负载预测振动加速度信号进行单位换算，转换为角加速度信号，再进行傅里叶变换，获得频谱图；比较负载预测振动信号频谱与负载实际振动信号频谱。3.根据权利要求1所述的基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法，其特征在于：所述简化后的关节伺服系统，具体为：对机器人的实际关节伺服系统进行简化，将机器人的实际关节伺服系统简化为一个双惯量系统。4.根据权利要求1所述的基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法，其特征在于：所述分别对机器人静止和运动状态数据进行采集，包括：让机器人分别处于静止状态和运动状态，采取整周期的信号，采集数据包括三部分，分别如下：1)让机器人的负载处于平行于地面的位置，在电机抱闸状态下利用力锤对关节伺服系统进行外部激励，同时采集激励力信号和激励力信号引起的负载振动加速度信号；2)驱动机器人使其在安全空间内做往复运动，同时采集几个整周期的电机三相电流信号和机器人运动过程中的负载振动加速度信号；3)已知参数：电机侧惯量、电机侧阻尼和负载侧阻尼。5.根据权利要求1所述的基于机器人关节动力学模型的机器人负载振动预测方法，其特征在于：所述S3，包括：1)将静止状态下，电机抱闸处理时关节伺服系统等效为简单的单自由度系统，建立该单自由度系统在锤击时的频率响应函数模型；依据频率响应函数模型对静止状态下的激励力信号和激励力信号引起的负载振动加速度信号进行频域辨识得到关节伺服系统的耦合刚度、系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳小勤，李健龙，伍星，刘韬，刘畅，周俊，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：