118基于迭代学习的柔性机械臂振动联合抑制方法［成都飞机工业（集团）有限责任公司，四川成都610091］王福川，刘畅[摘要]传统柔性机械臂振动联合抑制方法存在振动位移过大的缺陷，机械臂振动联合抑制效果不佳。为此，本文提出基于迭代学习的柔性机械臂振动联合抑制方法。分析柔性机械臂基座和关节重心间的关系，确定柔性机械臂的空间位姿，获取包括弹性变形模量、弹性变形系数、关节动能在内的柔性机械臂关节柔性参数，构建二阶非齐次线性方程，采用迭代学习求解方程的解，实现柔性机械臂振动联合抑制。实验结果表明：在位移跟踪角度60°与90°两种实验条件下，此次设计的柔性机械臂振动联合抑制方法，比奇异摄动方法、改进蚁群算法的振动位移均值分别少4.066mm和4.255mm，证明在融合迭代学习算法后，此次设计的柔性机械臂振动联合抑制方法效果更好。[关键词]迭代学习；柔性机械臂；振动抑制；控制器[中图分类号]TP24[文献标识码]A[文章编号]1006-7523（2023）02-0118-05DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2023.02.020[收稿日期]2022-08-11[作者简介]王福川（1994—），男，硕士，成都飞机工业（集团）有限责任公司，助理工程师；刘畅（1991—），男，成都飞机工业（集团）有限责任公司，工程师。引言机械臂作为自动化装置的标志，在工业以及制造业中具有十分重要的作用。在传统的工业领域中，机械臂多为刚性结构，具有定位准确的优点。但是，随着各项科技的不断进步，灵活性较差以及活动空间受限等缺点也愈发明显。想要应用在航天等领域就必须不断提升机械臂的物理性能，通过关节和连杆两部分的改进，柔性机械臂应运而生。自上个世纪60年代初，商用机器人的问世，经过不断改进升级，现代工业对机械臂的性能要求，正朝着智慧化方向发展。从行动轨迹等层面看，柔性机械臂的运动路径需要高精度的控制器实现，因此，将迭代学习算法应用在柔性机械臂振动联合抑制方法设计中，具有较高的参考价值。从数学原理的角度出发，柔性机械臂的振动抑制问题是一种非线性的分布式参数体系。由于柔性单元的存在，导致在运动过程中，机械臂会出现不同程度的振动现象[1~2]。如果不借助外力，则很难达到振动抑制的目的。此外，一旦无法及时阻止振动问题，整个机器人的能量损耗就会大大增加。因此，对柔性机械臂振动联合抑制方法展开详细研究，是整个领域重点关注的研究对象。相关学者对此进行了研究，取得了一定的进展。例如，付中乐等人提出一种基于奇异摄动的柔性机械臂...
