自适应变异粒子群算法的工业机器人动力学参数辨识方法

本发明提供了自适应变异粒子群算法的工业机器人动力学参数辨识方法，包括如下步骤：S1、根据机器人的DH参数和牛顿欧拉动力学方程建立动力学模型，依据DH参数和关节类型直接确定最小参数集；S2、在MATLAB中优化出两条傅里叶级数和多项式的混合轨迹；S3、驱动机器人运行激励轨迹，采集数据并滤波计算得到观测矩阵和关节力矩；S4、通过最小二乘法计算出一组初始解，在初始解的一定范围内作为自适应变异的粒子群优化算法搜索范围；S5、驱动机器人运行验证轨迹，将采集到的数据处理后得到验证轨迹的观测矩阵。本发明基于傅里叶级数和多项式的混合轨迹作为激励轨迹，通过自适应变异粒子群优化算法进行一次性整体辨识，辨识结果准确，预测力矩跟随性强。