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摘 要:本发明一种基于神经网络的5‑DOF机械臂力位跟踪算法,通过定义机械臂中各个关节点、连杆长度,建立连杆坐标系,通过力传感器得到末端接触力,建立末端接触力与机械臂参考坐标系之间的切换数学模型,描述了末端接触力在参考坐标系下的矩阵,为末端接触力转换为各个关节力矩提供了前提基础;然后,给出了一般的机械臂动力学方程,建立了机械臂第5关节状态变量与其他关节状态变量之间的数学模型,建立带有约束力的动力学方程;最后,利用惯性矩阵估计惯性矩阵,并利用RBF神经网络拟合其他项,给出了时变输出约束状态的神经网络自适应力位控制方法。本发明能够解决传统的力/位混合控制无法克服未知模型的影响,增加算法收敛性,降低动力学建模复杂度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011490592.1 | 专利名称: | 一种基于神经网络的5-DOF机械臂力位跟踪算法 |
申请日: | 2020-12-17 | 申请/专利权人 | 安徽工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省马鞍山市马向路新城东区 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | B25J9/16搜分类 网络传输 计算机软件 臂 F 跟踪 械臂 机械制造搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112809666B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |