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公开(公告)号：CN113977572B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110899746.0
申请日：2021-08-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度径向基神经网络的机械臂阻抗学习控制方法，包括如下步骤：根据机械臂结构建立机械臂的运动学模型；基于拉格朗日方程及运动学模型，在任务空间下建立机械臂的动力学模型；建立期望的任务空间回归轨迹模型以及二阶阻抗模型；构造宽度径向基神经网络以实现神经网络节点的动态调整；利用宽度径向基神经网络结合二阶阻抗模型，构建自适应神经网络阻抗控制器；基于确定学习理论获取经验知识，构建常值神经网络阻抗控制器。本方法不仅有效解决了机械臂在未知动力学信息条件下与环境交互的精确阻抗控制，而且提高了控制系统的实时性，为机械臂在与环境重复交互的情景下，提供一种新的安全可靠方法。
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公开(公告)号：CN113110377B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110331788.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种采样机械臂闭环控制系统的小故障检测方法，该方法包括以下步骤：设计离散时间机械臂的自适应神经网络控制器；构造动态估计器逼近系统未知动态；计算故障引起的系统动态残差与控制器补偿的残差，进一步得出增强的总可测故障残差；计算加权递推的绝对故障残差累积值；设计故障检测决策方案，将实时计算得到的故障残差累积值与自适应阈值进行比较，若存在某个时刻，使得故障残差累积值大于自适应阈值，则判定该时刻机械臂发生故障；本发明的故障检测方案保证了机械臂系统发生故障后，实现对故障的快速检测，通过加权递推的绝对残差累积机制，解决了故障频繁变化以及故障诊断速度慢的问题，保障了故障检测系统的安全性和快速性。
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公开(公告)号：CN114800489A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210280461.3
申请日：2022-03-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于确定学习与复合学习联合的机械臂柔顺控制方法、存储介质及机器人，方法包括：首先，根据实时交互任务的跟踪误差，设计二阶阻抗模模型中的阻尼系数、刚度系数的调节策略，然后在机械臂与环境交互力回归的情况下，基于复合学习理论设计自适应神经网络阻抗控制器，最后，利用确定学习理论获取经验知识，设计常值神经网络阻抗控制器，实现机械臂的柔顺控制，保证机械臂末端动态响应遵循期望阻抗模型。本发明设计的方法不仅有效加速了神经网络对系统未知动态的学习，解决了带有未知动态的机械臂与环境交互时的安全柔顺控制，而且在保证系统稳定的前提下提高了机械臂的顺应性和适应性，减小了运动冲击。
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公开(公告)号：CN112381173B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011373252.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的机械臂多任务自主学习控制方法及系统，该方法步骤包括：辨识阶段发展一组同构刚性机械臂在关节空间联合轨迹下的分布式协同学习控制方法，构造通讯拓扑实现多机械臂间的神经网络权值在线经验分享，利用经验权值设计常值神经网络控制器，构建宽度学习系统作为图像分类器，建立映射表将图像的类别与控制任务的轨迹建立一一对应关系；识别阶段利用构建的图像分类器识别机械臂的不同控制任务，调用常值神经网络控制器实现刚性机械臂多任务自主控制。本发明不仅能从复杂的工作任务中获取和调用经验知识，而且能通过视觉传感器对外界工作任务进行实时监测，实现机械臂在多种工作任务下的智能自主控制。
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公开(公告)号：CN112381173A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011373252.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的机械臂多任务自主学习控制方法及系统，该方法步骤包括：辨识阶段发展一组同构刚性机械臂在关节空间联合轨迹下的分布式协同学习控制方法，构造通讯拓扑实现多机械臂间的神经网络权值在线经验分享，利用经验权值设计常值神经网络控制器，构建宽度学习系统作为图像分类器，建立映射表将图像的类别与控制任务的轨迹建立一一对应关系；识别阶段利用构建的图像分类器识别机械臂的不同控制任务，调用常值神经网络控制器实现刚性机械臂多任务自主控制。本发明不仅能从复杂的工作任务中获取和调用经验知识，而且能通过视觉传感器对外界工作任务进行实时监测，实现机械臂在多种工作任务下的智能自主控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113977572A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110899746.0
申请日：2021-08-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度径向基神经网络的机械臂阻抗学习控制方法，包括如下步骤：根据机械臂结构建立机械臂的运动学模型；基于拉格朗日方程及运动学模型，在任务空间下建立机械臂的动力学模型；建立期望的任务空间回归轨迹模型以及二阶阻抗模型；构造宽度径向基神经网络以实现神经网络节点的动态调整；利用宽度径向基神经网络结合二阶阻抗模型，构建自适应神经网络阻抗控制器；基于确定学习理论获取经验知识，构建常值神经网络阻抗控制器。本方法不仅有效解决了机械臂在未知动力学信息条件下与环境交互的精确阻抗控制，而且提高了控制系统的实时性，为机械臂在与环境重复交互的情景下，提供一种新的安全可靠方法。
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公开(公告)号：CN112051733B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010817271.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分类的刚性机械臂复合学习控制方法，包括以下步骤：在线训练阶段包括刚性机械臂基于确定学习方法在不同模式下的学习控制得到对应的常值神经网络控制器，构建一类利用卷积的宽度学习系统作为图像分类器，构建映射表将图像的类别和各模式下的常值神经网络控制器建立一一对应关系，离线运行阶段通过宽度学习系统分类获得图像的类别，获得映射表中该类别对应的控制模式，调用该模式的常值神经网络控制器以实现刚性机械臂的智能控制。
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公开(公告)号：CN112051733A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010817271.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分类的刚性机械臂复合学习控制方法，包括以下步骤：在线训练阶段包括刚性机械臂基于确定学习方法在不同模式下的学习控制得到对应的常值神经网络控制器，构建一类利用卷积的宽度学习系统作为图像分类器，构建映射表将图像的类别和各模式下的常值神经网络控制器建立一一对应关系，离线运行阶段通过宽度学习系统分类获得图像的类别，获得映射表中该类别对应的控制模式，调用该模式的常值神经网络控制器以实现刚性机械臂的智能控制。
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公开(公告)号：CN114800489B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210280461.3
申请日：2022-03-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于确定学习与复合学习联合的机械臂柔顺控制方法、存储介质及机器人，方法包括：首先，根据实时交互任务的跟踪误差，设计二阶阻抗模模型中的阻尼系数、刚度系数的调节策略，然后在机械臂与环境交互力回归的情况下，基于复合学习理论设计自适应神经网络阻抗控制器，最后，利用确定学习理论获取经验知识，设计常值神经网络阻抗控制器，实现机械臂的柔顺控制，保证机械臂末端动态响应遵循期望阻抗模型。本发明设计的方法不仅有效加速了神经网络对系统未知动态的学习，解决了带有未知动态的机械臂与环境交互时的安全柔顺控制，而且在保证系统稳定的前提下提高了机械臂的顺应性和适应性，减小了运动冲击。
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