गैर-रेखीय घर्षण मॉडल और LS-SOS एल्गोरिदम पर आधारित औद्योगिक रोबोट की गतिशील पहचान

यह पेपर औद्योगिक रोबोट गतिशीलता पैरामीटर की पहचान के साथ संबंधित है, और एक पहचान विधि गैर-रेखीय घर्षण मॉडल, न्यूनतम वर्ग (LS) और समजीव पारिस्थितिकी खोज (SOS) एल्गोरिदम पर आधारित है। सबसे पहले, रोबोट जोड़ों की घर्षण विशेषताओं के अनुसार, गैर-रेखीय टुस्टिन घर्षण मॉडल के लिए, कुलंब घर्षण और स्थैतिक घर्षण के स्ट्रिबेक विशेषताओं को वर्णित करने के लिए दो पैरामीटर प्रस्तुत किए जाते हैं। फिर, आगे और पीछे की घूर्णन के दौरान गैर-घर्षण टॉर्क को क्षीण करने वाले संयुक्त गति पथ को डिज़ाइन किया जाता है, और LS का उपयोग करके घर्षण पैरामीटर का अनुमान लगाया जाता है। हैडामार्ड की असमानता द्वारा निर्मित सर्वश्रेष्ठ मानदंड के आधार पर, फूरियर श्रृंखला द्वारा प्रदर्शित उत्तेजना पथ को डिज़ाइन किया जाता है, और समवर्ती जड़ता पैरामीटर सेट का अनुमान LS का उपयोग करके लगाया जाता है। दूसरे, न्यूनतम जड़ता पैरामीटर और घर्षण पैरामीटर (न्यूनतम गतिशील पैरामीटर) को केंद्र बिंदुओं के रूप में चयनित किया जाता है ताकि ऊपरी और निचले सीमा की खोज की जा सके; प्रत्येक जोड़ के समायोज्य भार के साथ फिटनेस फ़ंक्शन को डिज़ाइन करें, और न्यूनतम गतिशील पैरामीटर सेट का अनुमान लगाने के लिए SOS एल्गोरिदम का उपयोग करें। अंत में, विभिन्न पैरामीटर पहचान एल्गोरिदम को समान उत्तेजना पथ के तहत स्टॉबली TX-90 रोबोट पर लागू किया जाता है। प्रयोग के परिणाम बताते हैं कि प्रस्तावित विधि द्वारा अनुमानित संयुक्त टॉर्क की प्रति-वर्ग-मूल (RMS) त्रुटि सबसे छोटी है (साहित्य 1 की तुलना में, RMS त्रुटि 18.267% कम हो गई है); सत्यापन पथ को निष्पादित करने पर, प्रयोग के परिणाम बताते हैं कि संयुक्त टॉर्क की RMS त्रुटि छोटी है और सहसंबंध गुणांक 1 के करीब है, जिससे विभिन्न गति पथों के लिए अनुमानित मॉडल की प्रभावशीलता की पुष्टि होती है।