六轴机械臂广义逆系统SVM辨识与控制  

The SVM identification and control of the six-axis manipulator generalized inverse system

作　　者：王頔[1] 胡立坤[1] 

机构地区：[1]广西大学电气工程学院,广西南宁530004

出　　处：《广西大学学报（自然科学版）》2013年第5期1202-1207,共6页Journal of Guangxi University（Natural Science Edition）

基　　金：广西自然科学基金资助项目(2012GXNSFBA053144)

摘　　要：针对六轴机械臂系统强耦合和不易求取精确的动力学模型的特性,提出了基于支持向量机(SVM)辨识的广义逆解耦PID闭环控制方法。将SVM常见的3种核函数应用于机械臂实际系统的广义逆模型辨识中,通过回归预测效果和性能指标比较可知,采用高斯径向基核函数辨识的SVM模型预测输出与实际系统输出趋势一致,且得到的性能指标平方相关系数(r2)和平均平方误差(MSE)较好。实验结果表明,基于SVM广义逆解耦的PID控制算法能够实现对实际机械臂系统的高精度轨迹跟踪,具有工程实用性。Aiming at the strong coupling and inaccurate dynamics model of the six-axis manipulator, a generalized PID inverse decoupling controller based on support vector machine （SVM） is pro- posed. Three common kernel functions of SVM are used to identify generalized inverse model of ac- manipulator system. The changing laws of predictive model output based on SVM identification with Gauss kernel function coincide basically with the actual system, meanwhile the performance in- dex, such as correlation coefficient （r2） and mean square error（MSE） are better. Experiment re- sults show that PID generalized inverse decoupling control based on SVM can realize high-precision tracking and possess good practical engineering application.

关 键 词：支持向量机 核函数 广义逆 六轴机械臂 

分 类 号：TP241.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]