一种基于回溯贝叶斯的机器人伺服系统性能指标标定方法与流程

技术特征：
1.一种基于回溯贝叶斯的机器人伺服系统性能指标标定方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)根据伺服系统部件性能对伺服系统整体性能的影响，对伺服系统各部件性能进行优先级分类；(2)根据伺服系统各部件性能优先级分类，建立伺服系统各部件性能指标标定树，整合伺服系统各部件性能指标标定树，建立伺服系统整体性能指标标定树；(3)参考伺服系统整体指标标定树，用基于回溯贝叶斯分类器算法对工业机器人伺服系统性能指标进行等级标定；(4)根据基于回溯贝叶斯分类器对工业机器人伺服系统性能指标的标定等级，选取满足用户需求的工业机器人伺服系统各部件型号。2.根据权利要求1所述的一种基于回溯贝叶斯的机器人伺服系统性能指标标定方法，其特征在于，步骤(1)中，所述伺服系统各部件性能优先级分类，用x1～x5分别对应5个伺服电机性能指标；由于过载能力与转矩系数测量难度较大，因此，将其输入设为未知，用x代替，所以，回溯贝叶斯分类器的输入向量3.根据权利要求1所述的一种基于回溯贝叶斯的机器人伺服系统性能指标标定方法，其特征在于，步骤(2)中，所述伺服系统及各部件性能指标标定树的建立包括控制器性能指标标定树、伺服电机性能指标标定树、伺服编码器性能指标标定树，上述三个性能指标标定树整合为伺服系统整体性能指标标定树。4.根据权利要求3所述的控制器性能指标标定树，其特征在于，控制器性能指标标定树，其中用数字1～4分别表示伺服控制器的4项性能指标，包括控制精度、鲁棒性、带宽、功率器件耐压，若满足性能指标则进入下一级，不满足性能指标则向右判别下一条指标，用a～g表示7种性能等级的伺服系统控制器，1表示满足该性能指标要求，0表示不满足该性能指标要求，a代表最高标定等级，性能最优，g代表最低标定等级，性能最差。5.根据权利要求3所述的伺服电机性能指标标定树，其特征在于，伺服电机性能指标标定树，其中用数字1～5分别表示伺服电机的5项性能指标，包括温升、过载能力、转矩系数、最大转速、尺寸质量，若满足性能指标则进入下一级，不满足性能指标则向右判别下一条指标，a～k表示11种性能等级的伺服电机，a代表最高标定等级，性能最优，k代表最低标定等级，性能最差。6.根据权利要求3所述的伺服编码器性能指标标定树，其特征在于，伺服编码器性能指标标定树，其中用数字1～2分别伺服编码器的5项性能指标，包括分辨率、emi抗性、尺寸、耗电电流、输出电压，其中取前两项对伺服系统性能影响较大的性能指标作为参考，若满足性能指标则进入下一级，不满足性能指标则向右判别下一条指标，a～b表示2种性能等级的伺服电机，a代表最高标定等级，性能最优，b代表最低标定等级，性能最差。7.根据权利要求3所述的伺服系统整体性能指标标定树，其特征在于，伺服系统整体性能指标标定树，其中用数字1～10分别表示整个伺服系统的10项性能指标，包括转矩精度、温升、鲁棒性、转矩系数、过载能力、最大转速、尺寸质量、编码器分辨率、控制器精度、功率器件开关频率，若满足性能指标则进入下一级，不满足性能指标则向右判别下一条指标，a～t表示46种性能等级的伺服电机，a代表最高标定等级，性能最优，t代表最低标定等级，性
能最差。8.根据权利要求1所述的一种基于回溯贝叶斯的机器人伺服系统性能指标标定方法，其特征在于，步骤(3)中，基于回溯贝叶斯分类算法对工业机器人伺服系统的性能指标标定方法如下：1.1)x＝(x1,x2,...x
d
)表示含有d维属性的数据对象，训练集s含有k个类别，表示为y＝(y1,y2,...y
k
)；x代表伺服系统或伺服系统各部件的性能指标，以伺服系统电机为例：x＝(温升，过载能力，转矩系数，最大转速，尺寸质量)各属性满足要求取值为1，反之取值为0；伺服系统电机温升满足要求，过载能力满足要求，转矩系数不满足要求，最大转速满足要求，尺寸质量不满足要求，则此时x取值为：x＝(1,1,0,1,0)；y代表伺服系统或其各部件在某一标定等级下的概率，本方案对伺服电机共有5个标定等级；y＝(y1,y2,...y5)，y1,y2,...y5均为0～1间的概率；1.2)已知待分类数据对象x，即某一伺服系统产品，或某一伺服系统部件，预测x所属类别y，计算过程中，p(x)对于p(y
k
|x)，相当于常数，因此，若想得到p(y
k
|x)最大值，只需计算p(x|y
k
)p(y
k
)最大值，如果类别的先验概率未知，即p(y
k
)未知，则通常假定这些类别是等概率的，即p(y1)＝p(y2)＝
…
＝p(y
k
)，其中p()表示括号中事件发生的概率,p(a|b)表示在b事件发生情况下a事件发生的概率；规定a表示满足五种性能指标要求，b表示满足第一种优先级高的性能指标要求的前提下满足其余四种性能指标中的三种，以此类推，此仅为举例说明，根据需求不同，此方法还可有其他标定规则。9.根据权利要求1所述的一种基于回溯贝叶斯的机器人伺服系统性能指标标定方法，其特征在于，步骤(4)中，所述基于回溯贝叶斯分类器的伺服系统部件选型过程，是根据用户需求采用上述回溯贝叶斯分类器进行各部件的初步选型，然后将初步选型部件组装成伺服系统，并利用分类器进行标定，并给出标定等级，之后与用户需求进行匹配，若满足则使用此种组合方式，若不满足，则通过标定树回溯至可选型号库从新进行选型，直至满足用户需求为止。

技术总结
本发明涉及工业机器人伺服系统性能领域，具体为一种基于回溯贝叶斯的机器人伺服系统性能指标标定方法。包括伺服系统各部件性能优先级分类和伺服系统整体性能指标标定树，参考伺服系统10项性能指标，标定46种性能等级的伺服电机。根据用户需求采用上述方法进行各部件的初步选型，组装成伺服系统，然后与用户需求进行匹配，若满足则使用此种组合，若不满足，则通过标定树回溯至可选型号库重新进行选型，直至满足用户需求为止。本发明通过建立一种工业机器人伺服系统性能指标标定规则，通过回溯贝叶斯分类器选型与回溯，能够快速选择满足用户需求的伺服系统组成部件，从而高效、准确的满足工业机器人伺服系统各部件的选型需求。足工业机器人伺服系统各部件的选型需求。足工业机器人伺服系统各部件的选型需求。


技术研发人员：王大志 赵振岐 刘震 朴富勇 宫业升
受保护的技术使用者：东北大学
技术研发日：2021.07.12
技术公布日：2021/9/24