挖掘机器人阀控缸系统RBF神经网络参数辨识

• 作者: 刘杰 曾秀丽 王福斌 陈至坤
• 来源期刊: 东北大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 挖掘机器人 阀控缸 RBF神经网络 参数辨识 力控制
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 1475-1478
• 分类号: TP242.3
• 字数: 1550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2010.10.027

摘要

为提高液压挖掘机器人工作装置轨迹规划控制精度,减小按照理想模型进行控制的阀控缸系统存在的控制误差,获得更接近实际状况的阀控缸系统控制模型,采用RBF神经网络方法,建立含阀控缸系统待辨识参数及Jacobian信息的线性方程组.以挖掘机斗杆油缸为研究对象,经实验获得油缸进回油压力、斗杆倾角参数,辨识出阀控缸模型中阀的增益系数Kq体积模量Eoil和内泄漏系数Cli.最后通过对阀控缸系统进行力控制实验对比研究,验证了采用辨识参数的系统模型控制精度较好,有很强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘杰	东北大学机械工程与自动化学院	272	2525	23.0	36.0
2	陈至坤	河北理工大学计算机与自动控制学院	56	447	9.0	18.0
3	王福斌	东北大学机械工程与自动化学院	20	176	8.0	12.0
4	曾秀丽	河北理工大学计算机与自动控制学院	16	67	5.0	7.0