[00283798]基于预测型间接迭代学习的SCARA机器人轨迹跟踪控制方法
交易价格：
面议
所属行业：
其他机械
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201610297772.5
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
江南大学
进入空间
所在地：江苏无锡市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于预测型间接迭代学习的SCARA机器人轨迹跟踪控制方法。针对工程实际中，绝大多数情况下不允许用户对交流电机伺服驱动器输出的力矩信号进行补偿的问题，提出了一种基于预测型间接迭代学习的SCARA机器人轨迹跟踪控制方法。首先设计直接作用于机器人本体的双闭环反馈控制器，包含一个P型位置闭环和PI型速度闭环；然后设计具有前馈作用的预测型迭代学习控制器(A‑ILC)，利用之前运行批次在采样时刻t+Δ处的误差输出信息，来调整下次运行时在采样时刻t处的控制效果。相比于比例微分型迭代学习控制器(PD‑ILC)，采用A‑ILC具有更快的迭代收敛速度和跟踪精度；相比于无前馈作用的A‑ILC，有前馈作用的A‑ILC能够更加快速有效的消除外界干扰。
摘要：本发明公开了一种基于预测型间接迭代学习的SCARA机器人轨迹跟踪控制方法。针对工程实际中，绝大多数情况下不允许用户对交流电机伺服驱动器输出的力矩信号进行补偿的问题，提出了一种基于预测型间接迭代学习的SCARA机器人轨迹跟踪控制方法。首先设计直接作用于机器人本体的双闭环反馈控制器，包含一个P型位置闭环和PI型速度闭环；然后设计具有前馈作用的预测型迭代学习控制器(A‑ILC)，利用之前运行批次在采样时刻t+Δ处的误差输出信息，来调整下次运行时在采样时刻t处的控制效果。相比于比例微分型迭代学习控制器(PD‑ILC)，采用A‑ILC具有更快的迭代收敛速度和跟踪精度；相比于无前馈作用的A‑ILC，有前馈作用的A‑ILC能够更加快速有效的消除外界干扰。
