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公开(公告)号：CN113910218B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110516594.1
申请日：2021-05-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动学与深度神经网络融合的机器人标定方法和装置，属于智能制造领域，所述方法包括：S1：将机器人各个轴关节角度值对应的实轴指令序列输入预先建立的运动学基础模型，得到理论位姿序列；S2：采集在实轴指令序列控制下机器人的实际位姿，形成实际位姿序列；S3：将实轴指令序列、理论位姿序列、实际位姿序列作为输入，位姿偏差作为输出对深度神经网络进行训练得到大数据偏差模型；S4：将机器人的当前实轴指令及其对应的理论位姿序列输入大数据偏差模型得到预测位姿偏差，利用预测位姿偏差补偿对应的理论位姿序列得到预测位姿序列，从而完成机器人的运动学标定。本发明能够精准预测机器人末端位姿，提高机器人标定精度。
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公开(公告)号：CN116560301A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310434416.3
申请日：2023-04-21
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明属于数控机床相关技术领域，并公开了一种基于梯度优化的机床进给系统数理模型参数辨识方法。该方法包括：S1建立机床进给系统的数理模型；S2采集机床实际运行数据；设定初始的待辨识参数；构建待辨识参数更新模型；S3将预设指令位置信号和当前的待辨识参数输入待辨识参数更新模型中更新待辨识参数，利用更新后的辨识参数仿真计算损失函数，判断当前损失函数与最优损失函数之间的关系：小于时，保留当前待辨识参数的值，否则损失函数增大次数增加；S4更新迭代次数，判断当前迭代次数是否达到预设最大迭代次数，是，则输出当前待辨识参数；否，则返回步骤S3。通过本发明，提高与全局损失函数之间的灵敏度低的参数的辨识效率。
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公开(公告)号：CN115422999A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210992816.1
申请日：2022-08-18
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于数控机床参数辨识领域，具体涉及一种机床进给系统综合轴向刚度辨识方法，包括：向数控系统分别输入用于辨识真实丝杆导程的阶梯状激励信号和用于辨识机械间隙的阶梯状激励信号，以获取进给轴的真实丝杆导程和机械间隙值；向数控系统输入用于辨识丝杆综合轴向刚度的激励信号，以计算进给轴的综合轴向刚度辨识值Ka；其中，用于计算Ka的机械传动误差为仅与弹性形变相关的误差成分Δxerror_k，取值为由电机编码器数据和光栅尺数据所计算的机械传动误差减去由机械间隙导致的误差成分Δxerror_b以及由丝杠导程误差所导致的误差成分Δxerror_screw，Δxerror_b取值为机械间隙值，Δxerror_screw取值基于真实丝杆导程计算得到。本发明能够有效提高综合轴向刚度辨识精度。
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公开(公告)号：CN109947048A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910238469.1
申请日：2019-03-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种基于数据的数控机床进给系统参数辨识方法，确定待测数控机床的输入数据和输出数据，并搭建待测数控机床的仿真模型；确定待辨识参数的初始范围及其概率分布函数；根据初始范围和概率分布函数进行随机取样，形成待辨识参数子集；将待辨识参数子集代入待测数控机床的仿真模型中，获取对应的仿真输出数据；比较仿真输出数据与实测输出数据之间的拟合度，将满足拟合度精度要求的待辨识参数子集输出作为当前待测数控机床进给系统的参数子集。本发明技术方案针对现有技术中机床进给系统参数辨识方法复杂多变、且准确度不高的情况，采用数控机床的数据作为基础，对参数概率分布函数进行仿真模拟，具有方案简单、精度高的特点。
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公开(公告)号：CN113467367A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110783815.1
申请日：2021-07-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明公开了一种机床进给系统的刚度阻尼辨识方法，包括：S1、建立机床进给轴机械部分的动力学模型；S2、将预设速度信号作为机床进给轴驱动电机转速的仿真信号输入到机床进给轴机械部分的动力学模型中，得到机床工作台移动速度的仿真信号；S3、根据机床进给轴驱动电机转速和机床工作台移动速度的仿真信号绘制bode图，得到动力学模型的频响特性曲线；S4、更新动力学模型中机床进给轴机械部分的各待辨识零部件的刚度和阻尼参数，重复步骤S2‑S4进行迭代，直至动力学模型的频响特性曲线与机床进给轴的实际频响特性曲线的差异达到预设标准，此时的刚度和阻尼参数即为辨识结果。本发明中刚度阻尼的辨识精度较高，能够有效提高仿真机床动态特性的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109947048B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910238469.1
申请日：2019-03-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种基于数据的数控机床进给系统参数辨识方法，确定待测数控机床的输入数据和输出数据，并搭建待测数控机床的仿真模型；确定待辨识参数的初始范围及其概率分布函数；根据初始范围和概率分布函数进行随机取样，形成待辨识参数子集；将待辨识参数子集代入待测数控机床的仿真模型中，获取对应的仿真输出数据；比较仿真输出数据与实测输出数据之间的拟合度，将满足拟合度精度要求的待辨识参数子集输出作为当前待测数控机床进给系统的参数子集。本发明技术方案针对现有技术中机床进给系统参数辨识方法复杂多变、且准确度不高的情况，采用数控机床的数据作为基础，对参数概率分布函数进行仿真模拟，具有方案简单、精度高的特点。
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公开(公告)号：CN119270634A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411235370.3
申请日：2024-09-04
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于系统参数辨识领域，涉及一种基于改进高斯群优化算法的进给系统LuGre摩擦模型参数辨识方法、系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品，该方法包括：(1)利用辨识激励信号激励进给系统并采集进给系统的运行数据；所述的运行数据为辨识激励信号激励下进给系统的速度、加速度和相应的负载电流；(2)将LuGre模型参数划分为滑动参数和预滑动参数；(3)构造用于辨识滑动参数和预滑动参数的损失函数；(4)基于步骤(1)的运行数据，先使用高斯群优化算法最小化滑动参数的损失函数，再使用高斯群优化算法最小化预滑动参数的损失函数，得到滑动参数和预滑动参数的辨识结果。本发明在辨识精度和易用性上有明显优势。
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公开(公告)号：CN118963253A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411013292.2
申请日：2024-07-26
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/41
Abstract: 本发明属于数控系统相关技术领域，并公开了一种适用于数控机床的摩擦补偿方法及系统。该方法包括下列步骤：构建单状态变量摩擦模型；实时获取当前控制周期和上一个控制周期的指令位置信号，利用该指令位置信号计算当前周期的指令速度，利用指令速度和单状态变量摩擦模型中求解当前控制周期的预测摩擦力；构建预测摩擦力和电流前馈量之间的关系式，利用该关系式和求解获得的当前控制周期的预测摩擦力计算当前控制周期的电流前馈量，将该电流前馈量补偿到待处理数控系统当前控制周期的电流控制单元中，以此实现摩擦补偿。通过本发明，易于建模，摩擦模型更能拟合反向处的摩擦特性，补偿效果好。
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公开(公告)号：CN118915611A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410977052.8
申请日：2024-07-22
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于数控技术相关技术领域，其公开了一种基于摩擦模型和线性扩张状态观测器的摩擦补偿方法及数控机床，步骤为：(1)基于运动过程中、当前时刻的指令位置信号si(k)计算得到当前时刻的指令速度vi(k)；(2)SSV摩擦模型基于指令速度vi(k)预测得到当前时刻的前馈摩擦力Fi(k)，进而将前馈摩擦力Fi(k)转换成摩擦电流前馈量IFi(k)；(3)将摩擦电流前馈量IFi(k)下发至数控系统的驱动器相应的电流环前馈寄存器；(4)驱动器内部的LESO基于反馈的速度信号vback_i(k)、电流环输出的信号Icmd_i(k)和前馈的摩擦电流前馈量IFi(k)，估测当前时刻的外部扰动量δi(k)，并将外部扰动量δi(k)前馈补偿至电流环中。本发明解决了现有摩擦补偿精度低的问题。
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公开(公告)号：CN116700142A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310757460.8
申请日：2023-06-25
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明属于激励信号设计相关技术领域，其公开了一种机床进给系统用于参数辨识的激励信号的设计方法，方法包括：建立机床进给系统的进给模型，确定待辨识参数的类型和取值范围，在取值范围内选取标准参数，并设计不同类型的候选激励信号；将标准参数输入进给模型得到标准仿真结果；在取值范围内选取参数初始值，并进行参数扩充生成取值集合；将取值集合中的每个值分别输入进给模型得到对应的仿真结果，计算仿真结果与标准仿真结果的仿真误差；求取参数的灵敏度；选取不同的激励信号依次执行上述步骤，获取对应类型激励信号下不同参数的灵敏度，将灵敏度最高的激励信号作为辨识参数所需的激励信号。本申请可以显著提高参数激励信号的设计精度。
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