挖掘机器人阀控缸系统RBF神经网络参数辨识
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2010年第10期
论文作者：王福斌 刘杰 陈至坤 曾秀丽
文章页码：1475 - 1478
关键词：挖掘机器人;阀控缸;RBF神经网络;参数辨识;力控制;
摘 要：为提高液压挖掘机器人工作装置轨迹规划控制精度,减小按照理想模型进行控制的阀控缸系统存在的控制误差,获得更接近实际状况的阀控缸系统控制模型,采用RBF神经网络方法,建立含阀控缸系统待辨识参数及Jacobian信息的线性方程组.以挖掘机斗杆油缸为研究对象,经实验获得油缸进回油压力、斗杆倾角参数,辨识出阀控缸模型中阀的增益系数kq、体积模量Eoil和内泄漏系数Cli.最后通过对阀控缸系统进行力控制实验对比研究,验证了采用辨识参数的系统模型控制精度较好,有很强的鲁棒性.
王福斌1，刘杰1，陈至坤2，曾秀丽2
1. 东北大学机械工程与自动化学院2. 河北理工大学计算机与自动控制学院
摘 要：为提高液压挖掘机器人工作装置轨迹规划控制精度,减小按照理想模型进行控制的阀控缸系统存在的控制误差,获得更接近实际状况的阀控缸系统控制模型,采用RBF神经网络方法,建立含阀控缸系统待辨识参数及Jacobian信息的线性方程组.以挖掘机斗杆油缸为研究对象,经实验获得油缸进回油压力、斗杆倾角参数,辨识出阀控缸模型中阀的增益系数kq、体积模量Eoil和内泄漏系数Cli.最后通过对阀控缸系统进行力控制实验对比研究,验证了采用辨识参数的系统模型控制精度较好,有很强的鲁棒性.
关键词：挖掘机器人;阀控缸;RBF神经网络;参数辨识;力控制;
