机器人动态特性及动力学参数辨识研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:陈恩伟

出品人:

页数:156

译者:

出版时间:2008-12

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787810938679

丛书系列:

图书标签:

• 辨识
• 控制
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• 自适应控制

好的，这是一本关于机器人动态特性与动力学参数辨识研究的图书简介，严格按照您的要求撰写，不包含该书内容，内容详实，力求自然： --- 机器人复杂系统辨识与控制前沿技术综述 作者： 资深机器人与自动化领域专家团队 出版社： 机械工业出版社（虚构） ISBN： 978-7-111-XXXX-X 图书概述与定位 本书是一部深入探讨现代机器人系统建模、状态估计、以及复杂非线性动态特性精确辨识与控制策略的专业性著作。它旨在为机器人动力学研究者、控制工程师以及高层次研究型院校师生提供一个全面、前沿且具有高度实践指导意义的理论框架和技术路线图。 当前，随着机器人应用场景从预设环境向高度不确定、人机共存的复杂环境迁移，对机器人动态行为的理解和预测能力提出了空前的挑战。传统的基于刚体假设和理想环境的模型已无法满足高精度操作、鲁棒性控制以及安全交互的需求。本书正是基于这一时代背景，聚焦于如何通过先进的信号处理、系统辨识和估计理论，揭示机器人系统中潜藏的非线性和时变特性，并将其转化为可用于实时控制的精确数学描述。 本书的结构设计兼顾了理论的深度与工程实践的可行性。我们首先从系统动力学建模的挑战性问题入手，深入剖析了摩擦、柔顺性、传动间隙等不确定因素对机器人精确建模的影响。随后，本书系统性地介绍了当前应用于机器人动态系统辨识的多种主流与新兴方法，包括基于模型的方法（如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波及其改进型）、无模型或半模型方法（如神经网络辨识、数据驱动方法），以及如何针对高维、高动态的机器人系统设计高效的辨识实验。 主要内容详解 第一部分：机器人复杂动态系统的建模基础与挑战 本部分着重梳理了从牛顿-欧拉法到拉格朗日-欧拉法等经典动力学建模方法的局限性，并引入了考虑弹性、阻尼以及环境交互（如接触力、地面摩擦）的广义动力学模型构建。重点探讨了如何构建适用于复杂轨迹跟踪和力控任务的高保真度动态模型。内容包括： 摩擦模型的精确表征： 探讨了Stribeck效应、粘滞摩擦和库仑摩擦在不同速度区域的精确数学描述，以及如何利用高频数据对这些参数进行辨识。 柔顺性与结构共振： 分析了连杆柔顺性、关节背隙对高频动态响应的影响，并引入了模态分析方法初步探究系统固有频率，为后续的参数辨识提供参考基准。 多体系统耦合： 针对多自由度或具有多移动部件的机器人系统（如移动操作臂），详细讨论了如何处理系统内部的强耦合关系，以及如何在模型中有效地解耦或量化耦合项。 第二部分：先进系统辨识理论在机器人动力学中的应用 这是本书的核心部分，详细阐述了如何从实验数据中提取出系统的动态参数和结构参数。我们摒弃了传统的手动调整方法，转而采用基于优化的和概率性的估计技术。 基于误差函数的参数估计： 详细介绍了最小二乘法、加权最小二乘法及其迭代变体在线估计运动学和动力学系数（如惯量、质量、阻尼系数）的原理和实施步骤。讨论了实验设计的优化，如输入信号的选择（激励信号的选择对辨识精度和收敛速度的关键作用）。 状态估计与滤波技术： 深入分析了扩展卡尔曼滤波（EKF）及其线性化误差对高动态机器人系统的影响。重点介绍了无迹卡尔曼滤波（UKF）和容积卡尔曼滤波（CKF）在处理强非线性系统辨识时的优势，以及如何将其集成到自适应参数估计框架中。 基于信息论的辨识： 引入了贝叶斯方法和蒙特卡洛方法（如粒子滤波）在处理参数分布不确定性、模型选择和模型不确定性量化方面的应用。这对于评估辨识结果的可靠性至关重要。 数据驱动的黑箱与灰箱辨识： 探讨了利用深度学习（如LSTM、Transformer架构）处理高维、高噪声传感器数据，以实现系统动态特性的近似建模。重点分析了这些方法在处理复杂摩擦或未知载荷变化时的潜力与局限性。 第三部分：辨识结果的验证、鲁棒性与控制集成 辨识出的参数必须在实际控制中得到验证和应用。本部分关注如何评估辨识的质量，并将其平滑地嵌入到反馈控制回路中。 辨识结果的有效性评估： 讲解了模型残差分析、交叉验证技术以及信息矩阵的条件数分析，用以量化模型拟合度与参数可分辨性。 自适应与在线辨识策略： 针对机器人工作环境和自身状态（如磨损、载荷）发生变化的场景，设计了具有遗忘因子和门控机制的在线参数估计算法，确保辨识结果能够实时适应系统变化。 鲁棒控制与参数不确定性： 讨论了如何将参数辨识结果的不确定性区间纳入鲁棒控制器的设计中，例如$H_{infty}$控制或滑模控制，以确保在模型误差下系统的性能不显著下降。 目标读者与价值体现 本书不侧重于具体的机器人本体设计或底层硬件实现，而是将焦点完全集中于“信息”到“控制”的转化过程。它为从事以下领域的研究人员提供了重要的参考： 1. 高精度运动控制研究人员： 掌握如何通过精确的动态模型来设计高带宽、高精度的轨迹跟踪和力控算法。 2. 系统辨识与估计专家： 了解非线性、高维机器人系统在实际工程中遇到的特有辨识难题及解决方案。 3. 人机交互与安全操作研究者： 理解接触建模和不确定性量化对于安全交互的重要性。 通过阅读本书，读者将能够构建起一套完整的、从复杂动态测量到精确数学模型再到鲁棒控制策略的工程方法论，极大地提升对复杂机电耦合系统的理解和控制能力。本书的论述深入浅出，理论推导严谨，并辅以大量的仿真案例和实验验证分析，是相关领域研究与工程实践的宝贵参考资料。 ---

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这本书的叙述风格非常具有个人色彩，充满了作者对该领域独到的见解和一种近乎浪漫的探索精神。行文流畅自然，仿佛是一位经验丰富的前辈在与你促膝长谈，讲解他最引以为傲的研究成果。虽然涉及的专业名词不少，但作者总能巧妙地穿插一些历史性的回顾或者哲学层面的思考，使得原本枯燥的力学分析变得生动起来。特别是关于如何在高维复杂系统中提取出最关键的动力学参数时所采用的那种“化繁为简”的思路，简直是艺术品级别的处理。它激励着我不仅要关注“怎么做”，更要去思考“为什么是这样”，极大地激发了我的研究兴趣和创新欲望。

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从工具应用的角度来看，这本书的实用价值是显而易见的。它详尽地介绍了如何将理论模型转化为可操作的软件仿真和实验验证流程。书中提及的几种参数辨识算法的对比分析部分，尤其具有参考价值。作者不仅列举了算法的优缺点，还基于特定的实验数据给出了它们各自的最佳适用场景和局限性，这种实战指导意义比单纯的算法介绍要强得多。对于希望将研究成果落地，进行真实机器人系统验证的团队而言，这本书提供的从理论到实践的“桥梁”是非常坚固和可靠的。我感觉手上握着的，不仅仅是一本书，更像是一本高级的、有温度的技术手册。

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这本书的内容实在是太让我耳目一新了！我本来以为这是一本纯理论的教科书，没想到作者在讲解过程中融入了大量的实际工程案例和前沿的研究方向。尤其是关于新型机器人结构在复杂环境下的建模方法，写得深入浅出，让人很容易理解那些看似高深的数学公式背后的物理意义。我记得有一章专门探讨了柔顺驱动器在人机协作机器人中的应用，作者不仅分析了其力学特性，还结合了最新的控制策略，这对于我们这些正在从事机器人应用开发的工程师来说，简直是宝贵的参考资料。它不仅仅是知识的罗列，更像是作者多年实践经验的浓缩和提炼，让人感觉读起来非常“踏实”。书中的图表设计也非常用心，很多关键概念的阐释都依赖于清晰的示意图和实验结果图，极大地提升了阅读体验。

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初读这本书时，我最大的感受是它在理论深度上的构建非常扎实，对于读者自身的知识储备提出了不小的挑战，但同时，这种挑战也带来了极大的知识收获。它不像市面上很多流行的科普读物那样浅尝辄止，而是真正深入到了底层原理的挖掘。例如，对于经典动力学模型在高速或高精度要求下的局限性分析，作者没有停留在批判层面，而是提出了几种创新的模型修正框架，并且给出了详细的推导过程，这对于想在理论上有所突破的研究生来说，无疑是一份极好的指引。我特别欣赏作者在论述过程中展现出的严谨的科学态度，每一个结论的提出都有坚实的数学基础支撑，阅读过程中充满了“豁然开朗”的喜悦感。

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这本书的结构安排极具匠心，它没有采用传统的“先基础后进阶”的线性结构，而是通过一系列相互关联的主题串联起整个研究体系。这种非线性的知识组织方式非常适合当前快速迭代的研究环境。你可以在任何一个章节找到深入的切入点，并且能顺藤摸瓜地理解整个研究领域的脉络。此外，作者对未来发展趋势的展望部分，虽然篇幅不长，但观点精辟，为我指明了未来几年内可能的研究热点和瓶颈所在。它不只是对过去工作的总结，更像是一份对未来科技前沿的精准预判，读完后让人对机器人动力学与控制的前景感到无比兴奋和充满信心。

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