基于改进LuGre摩擦模型的机器人关节摩擦力辨识研究

来源：机床与液压杂志2023年第17期北京时间：

作者：王晓强，穆春阳，马行，张春涛

单位：北方民族大学电气信息工程学院;宁夏智能信息与大数据处理重点实验室；宁夏智能信息与大数据处理重点实验室;北方民族大学机电工程学院；北方民族大学电气信息工程学院;宁夏智能信息与大数据处理重点实验室；宁夏智能信息与大数据处理重点实验室;北方民族大学机电工程学院

摘要：机器人在精准装配时，摩擦力影响着控制精度。利用LuGre摩擦模型进行关节力矩计算时，机器人关节摩擦力具有周期性纹波误差。针对此问题提出一种改进的LuGre摩擦模型，包括LuGre摩擦模型表示的稳态摩擦力，以及与速度相关的位置依赖项。对摩擦模型进行分步辨识，利用LuGre摩擦模型的特征，对稳态摩擦力参数进行辨识，通过SVM多类分类算法、支持向量回归（SVR）和最小二乘法求解方程组，对模型中的位置依赖项进行参数辨识。实验结果表明，机器人在不同负载下运行，使用改进模型及辨识方法计算关节摩擦力矩时，误差可以降低50%以上。

关键词：机器人;摩擦模型;支持向量机;支持向量回归

基金资助：宁夏回族自治区重点研发计划项目(2021BEE03002)；宁夏自然科学基金项目(2020AAC03201)；自治区科技创新领军人才培养工程项目(2021GKLRLX08)