Experimental Evaluation of Methods for Estimating Frequency Response Functions of a 6-axes Robot

要約

周波数応答関数 (FRF) のノンパラメトリック推定は、多くの場合、機械システムのダイナミクスを記述するのに適しています。
これらの推定値を測定入力として扱う場合、グレーボックス モデルなどのパラメータ識別に使用できます。
MIMO システムのノンパラメトリック FRF 推定の古典的な方法では、少なくともシステムの入力と同じ数の実験が必要です。
ローカルパラメトリック FRF 推定方法は、複数の実験を回避するために開発されました。
この論文では、これらのローカル手法を適応させて、閉ループで動作する非線形 MIMO システムである 6 軸ロボット マニピュレータの FRF を推定するために適用します。
目的は、実験時間と識別に必要なデータ量を削減することです。
結果として得られる FRF は実験研究で分析され、古典的な MIMO 技術によって得られた推定値と比較されます。
さらに、局所パラメトリック FRF 推定に基づいて正確なパラメトリック モデルの同定が可能であること、および総実験時間を大幅に短縮できることが示されています。

要約(オリジナル)

Nonparametric estimates of frequency response functions (FRFs) are often suitable for describing the dynamics of a mechanical system. If treating these estimates as measurement inputs, they can be used for parametric identification of, e.g., a gray-box model. Classical methods for nonparametric FRF estimation of MIMO systems require at least as many experiments as the system has inputs. Local parametric FRF estimation methods have been developed for avoiding multiple experiments. In this paper, these local methods are adapted and applied for estimating the FRFs of a 6-axes robotic manipulator, which is a nonlinear MIMO system operating in closed loop. The aim is to reduce the experiment time and amount of data needed for identification. The resulting FRFs are analyzed in an experimental study and compared to estimates obtained by classical MIMO techniques. It is furthermore shown that an accurate parametric model identification is possible based on local parametric FRF estimates and that the total experiment time can be significantly reduced.

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