第九章智能辨識算法在機(jī)械手和飛行器中的應(yīng)用劉金琨所謂參數(shù)辨識，就是在模型結(jié)構(gòu)確定后，選擇某種辨識算法，利用測量數(shù)據(jù)估計(jì)模型中的未知參數(shù)。采用智能辨識算法可以高精度地辨識模型中的參數(shù)。9.1機(jī)械手參數(shù)辨識系統(tǒng)描述01基于最小二乘的機(jī)械手參數(shù)辨識02基于粒子群算法的機(jī)械手參數(shù)辨識03目錄

CONTENTS機(jī)械手參數(shù)辨識機(jī)械手參數(shù)辨識是機(jī)械手建模的關(guān)鍵，由于機(jī)械手動力學(xué)模型是高度非線性的，采樣智能優(yōu)化算法可實(shí)現(xiàn)機(jī)械手參數(shù)的高精度辨識。01系統(tǒng)描述一、系統(tǒng)描述由參考文獻(xiàn)[1]雙關(guān)節(jié)機(jī)械臂動力學(xué)方程可寫為：一、系統(tǒng)描述

一、系統(tǒng)描述進(jìn)一步整理可得：則式（9.1）可寫為：一、系統(tǒng)描述令則式（9.1）可寫為標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器人動力學(xué)方程式中一、系統(tǒng)描述由于一、系統(tǒng)描述則可證明機(jī)械手的線性特性，即

結(jié)合式（9.3），從而將式（9.1）整理成如下線性無關(guān)的形式利用最小二乘法，可得:02基于最小二乘的機(jī)械手參數(shù)辨識二、基于最小二乘的機(jī)械手參數(shù)辨識

表9-1雙機(jī)械臂物理參數(shù)

二、基于最小二乘的機(jī)械手參數(shù)辨識

Y(q，q，q)取式（9.3），采用最小二乘法式（9.6），可得到辨識結(jié)果。最小二乘的辨識結(jié)果如表9-2所示。可見，采用最小二乘辨識精度還難以滿足要求。表9-2實(shí)際值與辨識值的比較二、基于最小二乘的機(jī)械手參數(shù)辨識仿真程序：分為模型測試和辨識兩個部分。Simulink主程序：chap9_1sim.mdl1.模型測試程序二、基于最小二乘的機(jī)械手參數(shù)辨識仿真程序：分為模型測試和辨識兩個部分。Simulink主程序：chap9_1sim.mdl辨識對象程序：chap9_1plant.m輸入指令程序：chap9_linput.mY計(jì)算程序：chap9_1Y.m1.模型測試程序2.保存數(shù)據(jù)程序：chap9_1save.m3.最小二乘辨識程序：chap9_2.m03基于粒子群算法的機(jī)械手參數(shù)辨識三、基于粒子群算法的機(jī)械手參數(shù)辨識

本節(jié)介紹采用粒子群算法實(shí)現(xiàn)機(jī)械手的參數(shù)辨識。由式（9.5）可知

三、基于粒子群算法的機(jī)械手參數(shù)辨識采用實(shí)數(shù)編碼，辨識誤差指標(biāo)取:

更新粒子的速度和位置，產(chǎn)生新種群，辨識誤差函數(shù)J的優(yōu)化過程如圖9-1所示。最小二乘及粒子群算法的辨識結(jié)果如表9-3所示。可見，采用粒子群算法的辨識精度大大優(yōu)于遺傳算法和最小二乘法。三、基于粒子群算法的機(jī)械手參數(shù)辨識圖9-1粒子群辨識差函數(shù)的優(yōu)化程三、基于粒子群算法的機(jī)械手參數(shù)辨識表9-3幾種方法的辨識值比較三、基于粒子群算法的機(jī)械手參數(shù)辨