余发山 尹文宽 刘根锋

(河南理工大学电气工程与自动化学院，河南 焦作 454000)

基于PLS的拾放机械手位姿分析

余发山 尹文宽 刘根锋

(河南理工大学电气工程与自动化学院，河南 焦作 454000)

为提高拾放机械手位姿的精确度，对采集到的末端执行器位移信号进行了研究。主要采用多分辨率小波变换法提取机械手运动时产生的位移信号的小波系数标准偏差作为特征矢量，将特征矢量输入PLS进行特征提取和动作模式分类，最终实现了对拾放机械手位移信号的四种不同动作模式的分类。试验结果表明，采用多分辨率小波变换法进行特征提取的PLS分类方法,具有更高的识别率，运算速度更快，对于拾放机械手的位姿分析具有一定的借鉴意义。

拾放机械手 位姿分析 偏最小二乘法(PLS) 小波变换 模式识别 特征提取

0 引言

机械手也可称为操作机，具有和人臂相似的功能，可在空间抓放物体或进行其他操作的机械装置。拾放料机械手按其结构可称之为并联结构机械手，并联机械手由于具有刚度大、定位精度高、承载能力强、自重负荷比小、易实现高速及无积累误差等特点，得到了极大的发展[1]，在工业上主要进行自动识别、搬运、整列、分拣、组装等操作[2]。

由于在拾放机械手进行位姿分析时采集到的位移信号存在干扰，文献[3]在虚拟样机的基础上，通过采用D-H法建立专用机器人的位姿方程进行位姿分析。文献[4]通过采用小波包变换在位姿分析前对位移信号进行去噪，有效消除了采集位移信号的干扰，提高了运动学的求解精度。……