[發明專利]一種基于深度信念網絡的機器人磨拋預測控制方法

在審

• 申請號: 201910542941.0
• 申請日: 2019-06-21
• 公開（公告）號: CN110315552A
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 陳首彥;朱大昌;吳文強
• 申請（專利權）人: 廣州大學
• 主分類號: B25J11/00
• 分類號: B25J11/00;B25J9/16;B24B49/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 顏希文;麥小嬋

1.一種基于深度信念網絡的機器人磨拋預測控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：

獲取磨拋機器人、刀具、工件之間的動力學函數，建立機器人磨拋系統的動力學模型；

在所述動力學模型的基礎上，獲取控制電壓與所述機器人磨拋系統信息之間的傳遞函數，即建立進給速度權重及控制電壓權重均為未知值的機器人磨拋預測控制模型；

利用已有的機器人磨拋過程數據對深度信念網絡進行訓練，獲取所述給速度權重及控制電壓權重的值，得到完整的機器人磨拋預測控制模型；

根據所述完整的機器人磨拋預測控制模型和當前時刻的系統信息，預測未來某時刻的機器人磨拋力預測結果；

根據所述預測結果，調整控制電壓，控制機器人磨拋；

其中，所述系統信息包括：刀具進給速度、機器人磨拋形變和磨拋力；所述進給速度權重為刀具在具在特定時刻的進給速度增量受到刀具在上一時刻的進給速度增量的影響權重；所述控制電壓權重為具在所述特定時刻的進給速度增量受到刀具在上一時刻的進給速度增量的影響權重。

2.如權利要求1所述的機器人磨拋預測控制方法，其特征在于，所述深度信念網絡為：

輸入層、RBM1層、RBM2層、BP層和輸出層依次連接；

所述輸入層分別接收已有機器人磨拋數據中的磨拋力偏差e_d(t_i)，刀具進給速度在時刻t_i-2的增量ΔV_w(t_i-2)，時刻t_i-1的控制電壓增量Δu_p(t_i-1)，刀具進給速度在時刻t_i-1的增量V_w(t_i-1)；

所述輸出層輸出e_d(t_i+1|t_i)、Δu_p(t_i|t_i)，其中，e_d(t_i+1|t_i)和Δu_p(t_i|t_i)分別表示根據時刻t_i的機器人系統信息對時刻t_i+1的磨拋力偏差和輸出電壓增量的預測結果。

3.如權利要求2所述的機器人磨拋預測控制方法，其特征在于：

所述RBM1層及RBM2層均包含8個神經元；

所述BP層包括6個神經元。

4.如權利要求2或3所述的機器人磨拋預測控制方法，其特征在于，所述調整控制電壓的過程為：

根據機器人磨拋系統的理想模型，獲取機器人磨拋系統的理想磨拋力；

采集機器人磨拋系統的實際磨拋力；

根據所述理想磨拋力和所述實際磨拋力，獲取實時的磨拋力偏差；

根據所述磨拋力偏和預測控制模型，得到所述控制電壓。

5.如權利要求1所述的機器人磨拋預測控制方法，其特征在于，所述機器人磨拋系統的動力學模型為：

其中，F(t_i)是機器人磨拋力；M為磨拋機器人的質量矩陣；C為磨拋機器人的阻尼系數；K_d為磨拋機器人的動態剛度系數；x_p、是所述刀具的加工軌跡及其一階、二階導數；K_d(σ_c(t_i)+σ_j(t_i))為機器人磨拋過程產生的總變形力；σ_j(t_i)為刀具切入工件時產生的擠壓變形；σ_c(t_i)為刀具切割工件時的切割變形。