基于机器学习的柔性机械臂轨迹跟踪控制方法.pdf

，信息通信基于机器学习的柔性机械臂轨迹跟踪控制方法王丹，易红星，王东霞，孔春燕，代振毫（郑州财经学院智能工程学院,河南郑州45 0 0 0 0）摘要：由于传统柔性机械臂轨迹跟踪控制方法存在测试位姿精度误差大的不足，研究基于机器学习的柔性机械臂轨迹跟踪控制方法。控制柔性机械臂尾部执行器中的双目视觉移动获取基础图像，挖掘三维坐标信息与图像采集位姿之间联系，基于BP神经网络训练样本数据，基于拉格朗日函数计算理想轨迹行动的控制量，采用反步法与长短期记忆网络实现对柔性机械臂轨迹进行跟踪与控制。实验结果表明，运用文中方法测试位姿精度误差为0，可有效对机械臂轨迹进行跟踪控制，具有一定的实用性。关键词：机器学习；柔性机械臂；轨迹跟踪；控制中图分类号：TP311文献标识码：B0引言柔性机械臂造价低，消耗能量低，可以适用于多种工业制造场景中。如果操纵不当，容易导致机械臂末端的运动碰撞，造成一定的经济损失，因此需要对其进行精确的轨迹跟踪控制。现有的柔性机械臂轨迹跟踪控制方法，容易受激励时影响，导致连杆、关节在系统运动时出现振动或振荡的问题。即使激励中止，系统存在残余振动运动的现象，不仅会影响机械臂的位置控制精度，也会影响运动过程的跟踪精度。因此，现阶段为促进柔性机械臂轨迹跟踪控制迈入智能化和精细化，选取柔性机械臂轨迹为研究对象，基于机器学习算法，结合实际情况对其展开实验和分析。1柔性机械臂轨迹跟踪控制方法1.1基于机器视觉采集基础图像控制柔性机械臂尾部执行器中的双目视觉移动到距离目的地对角线2 5 6 mm的位置，进行定点标记，同时根据标记点作为采样点，以两个物体距离夹角为45 角的方向得到转向角 3。按照图中显示设计8 0 cm80cm的正方形部分作为采样部分，同时，按照2 mm2mm作为最小采样单位。根据每个网格中的点位置获得10 的转角，在此区域内收集图像数据，其次数约为30 次。根据每度采集一次左右相机的图像数据，统计需要采集图像的总数，来构建训练中的基础图像集。训练样本的生成要对图像集完成三维重建来得到具体的三维信息，随后规划数据类型和特征，通过标定信息合并后完成对于样本数据的训练。机械臂具有较高的运动控制精度，在采集图像时，位姿状态(x,y,z)需通过双目视觉图像采集系统进行收集，通过接收到的标定信息来命名图像的存储信息。训练完成后需对图像进行校正处理。通过获得的相机参数对图像实现校正，样本的标定信息经过对于基础图像集的解析得到，在不同的部分中选择不同数量的三维点集实现结果重建。1.2基于BP神经网络训练样本数据运用神经网络发掘图像的三维坐标信息与图像采集位姿(x，y，r)之间联系，对数据集样本进行采集，通过处理后，选定其中最优数据集为一条训练样本，根据基础图像的采集向数据集使柔性机械臂处于水平状态。其中图像采集方式示意图如图1所示：收稿日期：2 0 2 3-0 1-12基金项目：1.河南省高等学校重点科研项目（No.21A460023)；2.郑州财经学院河南省智能冷链物流装备制造工程技术研究中心（HenanEn-gineering Technology Research Center of Intelligent Cold Chain Logistics Equipment Manufacturing)项目支持。作者简介：王丹（198 7-），女，吉林四平人，硕士，助教，研究方向：工业智能控制、机电一体化。2023年第0 5 期(总第 2 45 期)文章编号：2 0 96-97 5 9(2 0 2 3)0 5-0 116-0 380运用激活函数和误差损失函数来共同构建BP神经网络，根据已知获得的数据传输中的规格和训练忘本的采集，得到网络传输层的神经元个数，通过输入层的神经元由三维坐标和输入神经元组成，通过输出层的神经元由柔性机械臂的位姿(x,y,z）中的输出神经元组成 4。设定D为给出的训练集样本集，n为学习效率，8 为在初始化阶段设置网络参数连接权重，a为标准值，0 为旋转角度。在（0，1)的范围内随机取值，得到样本数据网络输出值为，根据逆向传播计算式，对神经网络第j层的某个神经炎的偏值阈值，得到具体的调整量为：Aot=uxiy(y-1(y-yh)(1)通过上述两个公式得到神经网络中的参数更新，在预测值接近两端极值时，得到参数的调整量为0 或1。对于交叉熵损失函数得到调整量Awg和A的激活函数表达式为：(2)跟据计算出的调整量，完成网络参数的更新，之后进入下一条数据的学习 5 。在对训练样本集学习完成后，给出网络的连接权重和阈值以确定多层前馈神经网络。提取其中的样本数据进行训练，训练周期为一次，进行五个周期的训练。训练1162252图1基础图像采集方式示意图Awat=u(l-/)x080Changjiang Information&Communications过程中得到的更新数据整合成一次最优模型数据并将其进行保存。1.3计算理想轨迹行动的控制量位移发生变化使得柔性机械臂系统也会发生对应变化，因此需要选择合适的坐标系进行运动参考6。首先定义坐标，建立柔性机械臂系统的有限维度模型。通过计算每种连杆的运行速率，得到运行角速度和加速度等。柔性连杆通过相连的电机进行驱动，为保持在水平面上自由移动，将主干与底座电机进行连接。观察并记录电力中编码器，测定柔性连杆在运动过程中发生的弹性形变，得到对应的位移偏转角度。其中连杆柔性机械臂运动示意图如图2 所示：Pnl1图2 柔性机械臂运动示意图两个柔性连杆在水平面面绕着点O开始旋转,nl与n2表示为两根连杆的质量，T1与T2表示电机逆时针方向转动时产生的力矩，角度用符号表示。L1与L2表示两根连杆在转动过程中形成的偏转角度，通过振动情况表示系统形成的特征7 。随后建立地面参考坐标系，根据拉格朗日能量函数的定义，二连杆柔性机械臂系统的动力势能满足：L=T-B式中：L表示柔性机械臂转动产生的能量系数；T为系统中产生的总体动力能量；B为系统产生的总体势能。将二连杆柔性机械臂系统保持水平面运动，确定绕点P，得到系统的总体势能为：(4)式中：Ki与K,为连杆形成的弹性系数;E为总体势能。二连杆柔性机械臂系统建立数学模型满足拉格朗日方程的表达式为：(5)W2=dt(uq)式中：W巴斯欧式在二连杆柔性机械臂中的非保守作用力，通过电机不断输出力矩获得对应的向量值；同时在克服电力施加阻力后，计算控制轨迹路线的对象两个关节的电机输出的实际轨迹与理想轨迹之间存在的误差值。计算公式为：M(O)-D(q)F1=W1M(0)+D(q)F2=W2式中：M为惯性矩阵；D为满足离心力等行动后完成的矩阵；k表示刚度；J表示阻碍其运动得到最后的向量值。通过二连杆柔性机械臂系统矩阵使得其具有强耦合等特点。搭建过程中需要设计四个部分，通过输入部分来输入二连杆柔性机械臂中的两个关节的跟踪理想路线，获得行动轨迹。同时通117王丹等：基于机器学习的柔性机械臂轨迹跟踪控制方法过运算得到误差值并将此误差信息传输到控制部分进行计算，得到控制其按照理想轨迹行动的控制量。随后将得到的控制量传入到被控制对象的二连杆柔性机械臂中，持续进行上述操作，直到满足迭代效果后停止运行。1.4反步控制法跟踪柔性机械臂轨迹计算相邻两个轨迹点之间的速度9，根据设定好的速度阈值，过滤异常数据点，按照时间顺序对轨迹点集进行有序排列，对于分排好的停留点聚类则根据其信息建立坐标，将最初轨迹点行动的时间和最后运行的时间进行统计，获得停留点轨迹序列 0 。在轨迹开始时设置固定长度的滑动窗口，设置末尾窗口的最终轨迹点为下一次遍历的初始标签，其他轨迹点为训练的特征值。在一定时间内收敛滑膜控制设备进行对柔性机械臂进行控制，抑制系统振动。其中，定义双连杆柔性机械L11L12C11L12EB=Kig2+22duLW1=dt(uo)L212Pn2K292qq1.22C21L.22(3)(6)臂系统为：式中：表示为等待设计中的向量问题；xls表示最理想的状态期望，s抑制后的向量数值。xl与x2ER。为了控制目标移动角度，实现对于柔性机械臂轨迹的有效跟踪，需计算最后的系统总体扰动的估计偏移量c。计算公式为：C=g(-f+C2s2-z3)公式中：C2为等待设计的二阶整定对角矩阵；f为移动向量；8 为参数。选择适当的设计参数，使得中间向量渐进收敛，补偿干扰和参数不确定对系统产生的误差，控制设备平稳输出。采用高阶滑膜来控制振动产生的频率，提升系统的鲁棒性。运用长短期记忆网络作为模型的主体，构建多层网络体系，输入学习飞机和特征训练集，明确标签的位置，并计算到达的位置点信息。将构建的轨迹特征向量序列定义为x=(xl，x2，x n 。将轨迹点特征向量xn与前一组轨迹点同时输入到网络层中，使得输出点受到对方轨迹的影响，得到的表达式为：hj=f(exj+whj-1+bn)公式中：f为网络层的激活函数；whj为输入层到输出层的权重参数；W为网络层的隐藏参数；bn为偏置程度。每条切分完成的轨迹定义为xn=(xl,x2，x k)，在经过对应极端后得到向量序列g=g1,g2，8 i)，将损失函数计算得到的轨迹值与实际路线中的值y=yl,y2，,yi进行对比，从而实现对模型的控制与优化。2实验测试与分析2.1搭建实验环境实验测试所运用的硬件测试工具为大型气浮平台，对空间机械臂重力进行补偿，针对空间机械臂手爪末端的不规则非通用性设计，采用基于外形的机械臂手爪坐标系建立方法，完成基座及末端坐标系的建立。采用搭载i7处理器的Win-dows10系统进行操作，数据库为numpy1.11.5，深度学习库为gensim3.6.1,仿真软件为MATLAB2016a。选择五个目标测试节点并编号，大约距离目标测点的关节角2 5左右，作为测量的起始位置，并用激光跟踪仪测量机械臂尾部在基坐标系下的位姿。2.2实验结果与分析通过测试机械臂末端实际位姿0.3与轨迹跟踪位姿的精度d1=xls-xl ld2=a-x2(7)(8)(9)天信息通信基于多种传感器信息融合的数控机床设备状态实时监测（沧州幼儿师范高等专科学校科研处，河北泊头0 6 2 150）摘要：为提高设备状态监测结果的精度，引进多种传感器信息融合技术，设计一种新的数控机床设备状态实时监测方法。采用多个传感器采集数控机床设备的状态信息，通过CAN总线技术将采集的状态信息传输至计算机终端。以采集的状态信息为基础，采用小波变换提取设备状态信息的频率特征，简化传动机构采集参数，构建转矩方程并计算振动偏差，设定偏差阈值实现对机床设备状态的实时监控。实验结果证明：设计的实时监测方法，可以有效提高设备状态监测结果精度。关键词：多种传感器；实时监测；数控机床设备；特征提取中图分类号：TP2122023年第0 5期(总第 2 45期)董志玮文献标识码：A文章编号：2 0 9 6-9 7 59(2 0 2 3)0 5-0 118-0 30引言在深入此方面工作的研究中发现，数控机床设备在运行环境具有复杂性与不稳定性，仅通过传统的技术手段或人工采集设备作业信息，难以实现对设备作业工况的实时感知与精准表述-2 。因此，在开展了阶段性工作后，科研单位提出了将多种传感器信息融合技术应用到此项工作中，结合先进的计算技术对传感器反馈信息进行深度分析，将传感器反馈的单维度信息进行融合，获得用于描述数控机床设备工况的多维度信息，解决传统技术在感知数控机床设备状态中存在的不确定问题。截至目前，相关此项技术的研究在工程领域仍收稿日期：2 0 2 3-0 1-13基金项目：河北省科技特派员企业服务成果，被服务单位：泊头市隆科机械有限公司，编号：2 0 0 7。作者简介：董志玮（19 8 5-），女，河北泊头人，电子与通信工程硕士，讲师，研究方向：传感器技术、人工智能。ii+ii+*+ii.ii+差来验证柔性机械臂末端的运动精度是否满足设计指标要求。研究中，将不断完善设计方法,实现非线性耦合中的跟踪与控实验设置五个小组，运用本文方法的小组为实验组，运用传统制调节，提升轨迹跟踪控制的准确性。方法的小组为对照1-4组。采用API激光跟踪仪对机械臂运参考文献：动精度进行测试，得到的实验结果如下表所示：表1运动精度测试结果小组末端实际位姿/车轨迹跟踪位姿/位姿精度偏差/实验组0.3对照1组0.3对照2 组0.3对照3组0.3对照4组0.3由实验结果可知，对照组的位姿精度存在较大误差，误差值在0.2 以上，而实验组得到的测试位姿精度误差值为0，说明在经过模拟空间在轨状态后，测试得到的位姿参数精准，没有误差，满足设计指标，达到实际运动位置与测量位置相重合。说明设计方法能够完成对于机械臂运动学参数的标定与修正，提升了轨迹跟踪的有效性，实现了对于柔性机械臂轨迹的高效跟踪控制。3结语本文从柔性机械臂轨迹入手，运用机器学习算法，实现了对于柔性机械臂轨迹的高效跟踪控制。并通过实验验证设计方法具有一定的实用性能。但是设计方法还需要解决控制闭环中关于动态平衡和正向极限稳定性的问题。因此在后续的处于理论阶段，为实现对此项工作的全面深化，本文将在此次研究中，引进多种传感器信息融合技术，设计一种针对数控机床设备状态的实时监测方法，旨在通过此次设计，实现对设备运行工况的及时感知。1基于多种传感器信息融合的设备作业状态信息采集本次设计采用CAN总线技术进行数据传输，对数控机床设备上的各种传感器进行定时采集，并将其反馈给计算机控制终端3。为实现对数控机床设备运行状态的实时监控，在设计方法前，引进多种传感器信息融合技术，设计数控机床设备作业信息的采集4。具体流程如下图1所示。1周军小.指数趋近律在治金机器人机械臂轨迹跟踪中的应用研究J.世界有色金属,2 0 19,52 3(0 7):2 7 5-2 7 6.2潘昌忠,费湘尹,周兰,等柔性关节机械臂的自适应命令滤0.300.80.50.60.30.70.40.50.2波输出反馈控制J.西安交通大学学报,2 0 2 2,56(0 5):19 9-2 0 8.3韩键美.柔性机械臂最优抑振轨迹规划与跟踪控制研究.机械设计与制造,2 0 2 1(0 8):2 5-30.4沙毅刚,王强,何晓晖,等.基于模糊补偿的液压机械臂轨迹跟踪控制J.信息与控制,2 0 2 1,50(0 2):18 4-19 4.5 孟琪迪,南新元,张永兴.基于PD型迭代学习的机械臂轨迹跟踪控制J.组合机床与自动化加工技术,2 0 2 2(11):6 2-65+69.6张瑞民,陈巧玉.基于光滑二阶滑模的机械臂轨迹跟踪控制J.系统仿真学报,2 0 2 1,33(0 6):1315-132 2.7 下陈丽秋，曾喆昭.基于自耦PID的三连杆机械臂轨迹跟踪控制J.空间控制技术与应用,2 0 2 2,48(0 4):7 0-7 7.8季晓明,文怀海.基于非线性终端滑模的码垛机械臂轨迹跟踪控制J.电子测量与仪器学报,2 0 2 1,35(0 9):10 5-111.9席宝成,郭宇飞,王志刚,等.基于分段 PD 控制的振动基弹药传输机械臂轨迹跟踪控制J.振动与冲击,2 0 2 1,40(0 4):283-292.10罗小青,胡荣.基于改进RRT算法的柔性机械臂路径规划技术研究J.长江信息通信,2 0 2 2,35(11):6 6-6 8.118