基于仿生算法的機(jī)器人腕力傳感器動(dòng)態(tài)特性及相關(guān)技術(shù)研究.pdf

1、本文以新型機(jī)器人多維腕力傳感器系統(tǒng)為研究對(duì)象，圍繞傳感器輸出力信號(hào)預(yù)處理方法、標(biāo)定方法、動(dòng)態(tài)建模方法、動(dòng)態(tài)補(bǔ)償方法、與操作環(huán)境相互作用時(shí)動(dòng)態(tài)性能變化情況及動(dòng)態(tài)補(bǔ)償器的設(shè)計(jì)方法等問題開展研究工作，并將仿生算法用于所進(jìn)行的研究中，主要內(nèi)容有： 1.對(duì)目前機(jī)器人多維腕力傳感器的研究現(xiàn)狀和存在的一些問題進(jìn)行了總結(jié)概括，介紹了幾種仿生算法的基本原理，指出采用新的算法提高建模的準(zhǔn)確性，采用新原理、新方法與新型器件實(shí)現(xiàn)補(bǔ)償器的實(shí)時(shí)性與實(shí)用性等

2、仍是多維腕力傳感器動(dòng)態(tài)特性研究中需進(jìn)一步深入研究的關(guān)鍵問題。 2.對(duì)研制的一種用于MotomamV3X機(jī)器人的新型多維腕力傳感器進(jìn)行了分析，詳細(xì)給出了其結(jié)構(gòu)、工藝、工作原理及信號(hào)獲取方式，對(duì)這種傳感器彈性體進(jìn)行了有限元分析。分析結(jié)果證實(shí)了設(shè)計(jì)的正確性與合理性。 3.維間耦合是制約多維腕力傳感器測(cè)量精度的主要因素，為了克服傳統(tǒng)線性標(biāo)定方法的局限性，文章介紹了利用徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)非線性逼近能力進(jìn)行多維腕力傳感器

3、靜態(tài)標(biāo)定的方法，以研制的新型多維腕力傳感器為對(duì)象進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并將其與最小二乘法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多維腕力傳感器標(biāo)定比用最小二乘有更高的標(biāo)定精度，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度大大快于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種新方法具有一定的實(shí)用價(jià)值。 4.機(jī)器人多維腕力傳感器工作在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)時(shí)，不可避免的受到各種噪聲的干擾，從而影響了測(cè)量和控制精度的提高。為了克服傳統(tǒng)去噪方法的局限性，將多重小波變換應(yīng)用到機(jī)器人多維腕力傳感器輸出

4、信號(hào)預(yù)處理中，采用浮動(dòng)閾值法消除噪聲，并將傳統(tǒng)的低通濾波和FFT/IFFT方法與本文介紹的方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，多重小波浮動(dòng)閾值去噪方法在機(jī)器人多維腕力傳感器輸出信號(hào)去噪的效果優(yōu)于傳統(tǒng)的方法。 5.對(duì)遺傳算法的交叉和變異操進(jìn)行了改進(jìn)，提出了融合改進(jìn)遺傳算法(IGA)的函數(shù)連接型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FLANN)，并將其用于新型多維腕力傳感器動(dòng)態(tài)模型與動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模型的建立上，介紹了動(dòng)態(tài)建模、補(bǔ)償原理與算法。該方法利用多維腕力傳感器的動(dòng)態(tài)標(biāo)

5、定數(shù)據(jù)，采用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索來優(yōu)化動(dòng)態(tài)模型和補(bǔ)償模型參數(shù)。這樣，既保留了遺傳算法的全局搜索能力，又具有FLANN的結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性好和自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，同時(shí)，補(bǔ)償模型的建立不依賴動(dòng)態(tài)模型。結(jié)果表明：提出的動(dòng)態(tài)建模與補(bǔ)償方法能克服FALNN容易陷入局部極小與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢的缺點(diǎn)，具有網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度快、實(shí)時(shí)性好、精度高及動(dòng)態(tài)補(bǔ)償器設(shè)計(jì)簡單等優(yōu)點(diǎn)。 6.由于目前對(duì)多維腕力傳感器安裝在機(jī)器人上與環(huán)境相互作用時(shí)的動(dòng)態(tài)性能變化情況研究的不多

6、，故對(duì)此問題進(jìn)行了探討，研究了固有頻率與環(huán)境質(zhì)量、環(huán)境剛度及阻尼的關(guān)系。這對(duì)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償實(shí)用化研究有重要意義。為了解環(huán)境特性，需對(duì)操作環(huán)境進(jìn)行建模。因此進(jìn)一步研究了環(huán)境的動(dòng)力學(xué)模型。(1)提出了用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立機(jī)器人系統(tǒng)中環(huán)境非線性動(dòng)力學(xué)模型的新方法，闡述了其建模機(jī)理和建模算法。(2)提出了一種新的基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)的環(huán)境非線性動(dòng)力學(xué)模型的建立方法，分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，給出網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練和初始化方法。采用引入動(dòng)量項(xiàng)的最速下降法訓(xùn)練

7、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、尺度因子和平移因子，將小波網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始化與小波類型、小波時(shí)頻參數(shù)和學(xué)習(xí)樣本等聯(lián)系起來。結(jié)果表明，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人系統(tǒng)中操作環(huán)境模型優(yōu)于同等規(guī)模的BP網(wǎng)絡(luò)，具有網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度大大快于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線性逼近能力更強(qiáng)及建模精度更高等優(yōu)點(diǎn)，此研究對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)和控制算法的設(shè)計(jì)具有重要意義。 7.把電荷轉(zhuǎn)移器件(CTD)用于機(jī)器人多維腕力傳感器動(dòng)態(tài)補(bǔ)償器的設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)出具有頻率特性可調(diào)節(jié)的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償