機器人關(guān)節(jié)面時變物理參數(shù)在線識別方法的研究的開題報告一、研究背景和意義機器人是人類智慧和科學(xué)技術(shù)的結(jié)晶，是一種在制造、生產(chǎn)、服務(wù)和科學(xué)等領(lǐng)域具有關(guān)鍵作用的智能控制系統(tǒng)，具有高效性、高精度、高靈活性等優(yōu)點。機器人關(guān)節(jié)面是機器人的重要組成部分，直接影響著機器人的運動性能和精度。然而，由于機器人關(guān)節(jié)面經(jīng)常受到大量的載荷作用，長時間使用后容易出現(xiàn)磨損、變形等問題，導(dǎo)致機器人運動精度下降或甚至失效。因此，需要對機器人關(guān)節(jié)面的時變物理參數(shù)進(jìn)行在線識別，以實現(xiàn)機器人的自診斷和自適應(yīng)控制，提高機器人的運動性能和可靠性。二、研究內(nèi)容和方法本文將采用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法，研究機器人關(guān)節(jié)面時變物理參數(shù)在線識別方法。具體內(nèi)容包括：1.建立機器人關(guān)節(jié)面時變物理參數(shù)在線識別模型，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機模型，并對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。2.收集實驗數(shù)據(jù)，對機器人關(guān)節(jié)面進(jìn)行實驗?zāi)p和變形處理，同時記錄關(guān)節(jié)面的運動數(shù)據(jù)和載荷數(shù)據(jù)。3.基于收集的實驗數(shù)據(jù)，對建立的機器人關(guān)節(jié)面時變物理參數(shù)在線識別模型進(jìn)行評估和驗證。三、預(yù)期成果和貢獻(xiàn)本研究將在機器人關(guān)節(jié)面時變物理參數(shù)在線識別領(lǐng)域開展前沿性的研究，主要成果和貢獻(xiàn)包括：1.提出了一種機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的機器人關(guān)節(jié)面時變物理參數(shù)在線識別方法，可實現(xiàn)機器人的自診斷和自適應(yīng)控制，提高機器人的運動性能和可靠性。2.建立了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機模型，并對模型進(jìn)行了訓(xùn)練和優(yōu)化，提高了模型的精度和魯棒性。3.收集了機器人關(guān)節(jié)面實驗數(shù)據(jù)，并對建立的模型進(jìn)行了評估和驗證，驗證了模型的可行性和有效性。四、研究計劃和進(jìn)度安排1.研究方法和模型構(gòu)建（2個月）2.實驗數(shù)據(jù)收集和處理（3個月）3.模型訓(xùn)練和優(yōu)化（3個月）4.模型評估和驗證（2個月）5.論文撰寫和修改（2個月）總計：12個月。五、參考文獻(xiàn)1.W.Yue,D.Sun,Y.Chen,etal.Adaptiveonlineidentificationoftime-varyingnonlinearsystemsusingdeeplearning[J].IEEETrans.NeuralNetw.Learn.Syst.,2018,29(5):1481-1492.2.C.Tsekouras,G.Rekleitis.OnlineweardiagnosticsofroboticjointsbasedonextendedKalmanfiltering[J].Robotica,2019,37(3):597-614.3.J.Wu,H.Li,J.Lin,etal.Onlinewearestimationofroboticjointusingsupportvectorregressionanduncertaintyanalysis[J].Measurement,2018,119:273-282.4.G.Qian,T.Liu,Z.Zhou,etal.Real-timeimplementationofjointwearmonitoringandcompensationcontrolforindustrialrobot[J].ControlEng.Pract.,2016,48:78-89.6.Y.Ma,Y.Zhou,Y.Liu,etal.Fourier-Besselseries-basedonlinewearid