吴勇强，唐先智，宋 伟，江 沛，周 进，陈元杰

(1.重庆大学 机械工程学院，重庆 400044；2.中国石油西南油气田分公司重庆气矿，重庆400021)

工业机器人是智能制造系统的关键装备，也是数字化车间的重要构成部分。中国工业机器人量大面广，其负载远远小于工业机器人本体质量，且在运行过程中由于频繁进行加减速，导致工业机器人能效较低。而随着近年来能源成本的上升，如何提升工业机器人能效，降低工业机器人能耗成本，逐渐成为各界关注的焦点。

许多学者通过优化机器人运动轨迹的方式降低机器人能耗。文献[1-2]使用比例因子对机器人的运动时间进行缩放，调整机器人的运动速度。Pellicciari等[3]在重要的2个轨迹节点之间插入多个虚拟控制点，使用3次样条或5次样条曲线对这些点进行插值构成运动轨迹。文献[4-5]使用B样条曲线在机器人的关节空间进行轨迹规划，通过粒子群算法优化B样条曲线的控制点，使得机器人的整体能耗最低，并展示了良好的实验效果。文献[6-7]也使用B样条曲线规划机器人轨迹，不过优化参数为轨迹中间节点之间的时间间隔。

以上方法均基于工业机器人功率模型进行能耗优化，但功率模型较为复杂，其中大量电机参数难以直接获取，实验辨识结果准确性较低。文献[8]使用扭矩的平方作为目标函数衡量机器人的功率，Riazi等[9]使用伪功率代替机器人的实际功率。此外，Hong等[10]对比了几种不同的目标函数，包括摩擦损耗、电机能耗和扭矩的平方等。……