公开(公告)号：CN113741183A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110924094.1

申请日：2021-08-12

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  牛嘉晨 ,  原翰玫 ,  李晓 ,  张斌 ,  伍锡如 ,  张向文 ,  龙诗科

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开一种基于阻尼比模型的工业机器人自适应导纳控制方法，回避机器人建模，在导纳控制设计中，根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系，设计激励函数，构造神经网络阻尼比模型，通过该模型使阻尼比在线调整，间接适应末端环境的刚度变化，实现力到位置自适应转换的导纳控制。同时引入参考轨迹控制方法，进一步提高力跟踪控制精度。与常规导纳控制相比较，所发明的自适应导纳控制的力误差更小，响应速度更快，能适应变刚度的未知打磨环境。

公开(公告)号：CN117103250A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310950544.3

申请日：2023-07-31

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  李晓 ,  芮华 ,  原翰玫 ,  黄品高 ,  张斌 ,  龙诗科

IPC: B25J9/16 ,  B25J17/02

Abstract: 本发明公开一种工业机器人柔性关节扭转角的前馈补偿控制方法，先通过设计非对称非线性迟滞函数作为Preisach模型迟滞算子，描述柔性关节的非对称特性；再在Preisach模型的输入端加入输出历史信息，在Preisach模型的输出端加入惯性滤波环节，描述柔性关节的速率相关特性；后将改进的Preisach模型与实现非线性映射的全连接神经网络串联构成一种深度神经网络迟滞模型，用于描述随负载变化的扭矩与扭转角的变化规律。基于上述深度神经网络迟滞模型得到角度预测值，通过前馈补偿控制，修正机器人柔性关节的角度设定值，间接消除扭转角的影响，达到提高工业机器人柔性关节的执行精度的目的。

公开(公告)号：CN115139337A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210663048.5

申请日：2022-06-13

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林航天工业学院

Inventor： 龙诗科 ,  党选举 ,  孙山林

IPC: B25J19/00

Abstract: 本申请公开了一种机械臂碰撞检测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括建立机械臂动力学模型；根据机械臂动力学模型建立基于饱和函数的滑模动量状态观测器；根据滑模动量状态观测器构造滑模干扰观测器，并且基于该滑模干扰观测器估计外界干扰力矩；根据所估计出的外界干扰力矩和预设的碰撞阈值判断机械臂是否发生碰撞。可以不采用额外的传感器，只需依靠本体的传感器数据进行实现，降低了成本，可以实现快速稳定的估计出外部干扰力矩的同时，避免引入抖振现象。

公开(公告)号：CN113741183B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202110924094.1

申请日：2021-08-12

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  牛嘉晨 ,  原翰玫 ,  李晓 ,  张斌 ,  伍锡如 ,  张向文 ,  龙诗科

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开一种基于阻尼比模型的工业机器人自适应导纳控制方法，回避机器人建模，在导纳控制设计中，根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系，设计激励函数，构造神经网络阻尼比模型，通过该模型使阻尼比在线调整，间接适应末端环境的刚度变化，实现力到位置自适应转换的导纳控制。同时引入参考轨迹控制方法，进一步提高力跟踪控制精度。与常规导纳控制相比较，所发明的自适应导纳控制的力误差更小，响应速度更快，能适应变刚度的未知打磨环境。

公开(公告)号：CN114952857A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210687488.4

申请日：2022-06-17

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林航天工业学院

Inventor： 龙诗科 ,  党选举 ,  孙山林

IPC: B25J9/16

Abstract: 本申请公开了一种机械臂干扰力矩估计方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：建立机械臂动力学模型并基于其获得传统动量观测器；将传统动量观测器与超螺旋算法相结合后获得采用sigmoid函数的基于动量状态的观测器；根据基于动量状态的观测器构造干扰观测器；基于所述干扰观测器进行干扰力矩估计。在保持稳定性的同时，克服了类似滑模方法的颤振缺点。

公开(公告)号：CN117055356A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311171348.2

申请日：2023-09-12

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  李晓 ,  袁以坤 ,  原翰玫 ,  黄品高 ,  张斌 ,  龙诗科

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开一种基于神经网络调节参数的阻尼自适应阻抗控制方法，基于李雅普诺夫稳定性理论设计得到阻尼补偿的数学描述，设计阻尼自适应阻尼控制器。根据阻尼自适应阻尼控制器数学模型的特殊结构，设计不同的激励函数用于反映阻尼系数在多种因素影响下变化的特征，构建神经网络，用于阻尼自适应阻尼控制器中阻尼调节参数的自适应调节。通过所构建的神经网络在线学习，实现阻尼自适应阻尼控制器中阻尼调节参数的优化，以适应打磨过程环境变化，实现阻尼控制适应于斜面、平面及曲面等不同环境下的刚度突变、刚度动态变化、期望力动态变化情况，在保证稳定的前提下，有效地提高了控制精度。