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Dynamic Parameter Identification Method for Space Manipulators Based on Hybrid Optimization Strategy
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AI
DOI：10.3390/act14100497.png)
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摘要
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高精度辨识动态参数对空间机器人的在轨性能至关重要。本文研究了微重力和真空等特殊环境条件下的动力学建模与参数辨识。首先，采用牛顿-欧拉法建立包含非线性摩擦项的机器人动力学模型，并提出改进的Stribeck摩擦模型以更好地表征高速条件及空间环境效应。在此基础上，提出一种结合粒子群优化（PSO）和Levenberg-Marquardt（LM）算法的混合参数辨识方法，以平衡全局搜索能力与局部收敛精度。为提升辨识性能，采用傅里叶级数设计激励轨迹，并优化其谐波分量以改善观测矩阵的条件数。在地面六自由度（6-DOF）机器人测试平台上进行的实验表明，所提方法可有效辨识108个动态参数。预测与实测关节扭矩的相关系数均超过0.97，均方根误差低于5.1 Nm，验证了在有限样本数据下该方法的高精度和鲁棒性。研究结果为空间机器人高精度控制提供了可靠的模型基础。
Keyword:
space manipulator
dynamic parameter identification
space friction modeling
hybrid optimization algorithm
microgravity effects
期刊
IF:
2.3
论文数:
491
被引数:
4.2K
机构
暂无机构信息
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