基于模拟退火算法的机械臂刚度辨识构型优化与实验

针对机械臂关节刚度辨识的测量构型提出了新的优化方法和实验设计思路。首先,综合考虑机械臂形位以及载荷矢量对刚度辨识的影响,采用参数κ－1F(A)作为测量构型评价指标。在此基础上,通过合适的模拟退火优化算法得到基于κ－1F(A)的最优测量构型。基于设计的多向加载装置实现了载荷的优化加载。实验结果表明,与典型评价指标κ－1F(J)相比,κ－1F(A)的最优化测量构型能更好地克服多种测量误差影响,补偿后末端位置精度提高29.59%,最大位置误差降低32.71%。可应用于实际工业环境中的串联机械臂刚度标定。