基于改进Preisach迟滞构架的工业机器人柔性关节深度神经网络迟滞建模研究  

A Deep Neural Network Hysteresis Modeling Study for Industrial Robot Flexible Joints Based on Improved Preisach Hysteresis Framework

作　　者：党选举[1] 芮华 DANG Xuan-ju;RUI Hua

机构地区：[1]桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004

出　　处：《制造业自动化》2024年第9期7-14,共8页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金(62263004,61863008)。

摘　　要：针对工业机器人柔性关节所具有非对称、速率相关及强非线性的复杂迟滞特性问题,改进Preisach模型,提出一种描述复杂迟滞特性的深度神经网络迟滞模型。从模型内部迟滞算子和外部网络结构两个角度改进Preisach模型,描述柔性关节的复杂迟滞特性:1)设计一个非对称非线性迟滞函数,替换Preisach模型内部迟滞算子,描述柔性关节的非对称迟滞特性;2)在Preisach模型输出端引入惯性滤波环节,在Preisach模型输入端引入输入输出历史信息,描述柔性关节的速率相关迟滞特性。将改进的Preisach模型与实现非线性映射的全连接神经网络串联构成深度神经网络迟滞模型。通过对比实验验证了所提出的深度神经网络迟滞模型描述工业机器人柔性关节复杂迟滞特性的有效性,其具有良好的预测能力和较高的精度。

关 键 词：工业机器人柔性关节 复杂迟滞特性 PREISACH模型 深度神经网络迟滞模型 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]