王晓强，穆春阳，马行，张春涛

(1.北方民族大学电气信息工程学院，宁夏银川 750021；2.宁夏智能信息与大数据处理重点实验室，宁夏银川 750021；3.北方民族大学机电工程学院，宁夏银川 750021)

0 前言

随着机器人技术的快速发展，机器人在装配领域得到广泛的应用[1-2]。装配需要机器人精准地完成操作，这对机器人的力位控制[3-4]有很高要求。在机器人进行装配时，关节摩擦力随着其末端受力的变化而发生改变。动力学模型对机器人的运动精度起着重要作用[5]，机器人关节摩擦力是动力学模型误差的主要来源，摩擦力的影响使机器人存在难以消除的误差，从而使控制精度降低。目前常用的摩擦力模型有库仑-黏性模型、LuGre模型[6-7]和Stribeck模型[8]等。LuGre模型描述了大部分摩擦现象，如库仑摩擦、黏性摩擦、预滑动和Stribeck摩擦等，因此在机器人动力学摩擦力参数辨识中，LuGre模型应用较广泛。李智靖等[9]采用静态LuGre模型对关节摩擦进行补偿。陈东宁等[10]提出基于修正黏性摩擦的LuGre模型，减小摩擦对比例多路阀性能的影响。高鹏等人[11]提出一种改进型量子遗传算法的LuGre模型，机器人在不同负载下运行时，为减少不适的摩擦模型对关节力矩估计的影响，采用LuGre模型进行关节摩擦力辨识。但由于实际中影响摩擦力的因素较多，该模型并不能满足要求。SRIGANESH、MAHENDRAKAR[12]对机器人关节谐波减速器部分的波纹摩擦力进行了研究，其理论和实际摩擦力之间存在和关节角速度相关的纹波误差，该摩擦力误差具有非线性。……