一种面向机器人电子元器件装配的自学习模型预测控制方法

成果编号：33959

价格：面议

完成单位：盐城师范学院

单位类别：其他高校

完成时间：2022年

成熟程度：研制阶段

服务产业领域：电子信息、装备制造

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本发明公开了一种面向机器人电子元器件装配的自学习模型预测控制方法，包括实时输入末端执行器及关节的位置、速度、加速度输出与期望值的差值；通过自学习训练得到模型预测控制器，输出控制力矩时延差值；其同时用作反馈，作为电子元器件装配机械人的输入，输出电子元器件装配过程机器人关节及电子元器件装配过程机器人末端执行器的实际目标位置、速度和加速度；上述与期望值差值，反馈到模型预测控制器，实现预测控制器自学习；与现有的机器人装配控制方法相比，本发明通过以差值为输入输出的自学习模型预测控制器，其控制具有速度快、精度高的特点，满足电子元器件在各种干扰因素条件下的电子元器件高精度在线装配的需要。

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成果介绍

科技计划：国家级：国家自然科学基金

成果形式：新技术

合作方式：技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务、技术入股、人才培养、共建载体

参与活动： 2022年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 0 项
已授权专利,其中:发明专利 1 项

成果简介

成果概况

创新要点

与现有的机器人装配控制方法相比，本发明提出的面向机器人电子元器件装配的自学习模型预测控制方法，通过以差值为输入输出的自学习模型预测控制器，其控制具有速度快、精度高的特点，满足电子元器件在存在电动力矩波动、驱动饱和、负载变化、机械谐振、高频扰动、测量误差与采样延迟等干扰因素条件下的电子元器件高精度在线装配的需要。

主要技术指标

本方法的控制误差在千分位内。

其他说明

完成人信息

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