基于随机森林的磨削机器人加工系统模态特性预测

机器人由于低刚度特性导致加工中极易产生颤振,颤振抑制中最具挑战性的任务之一是预测整个空间的动态特性,传统的基于有限元分析或者试验方法在获取全域模态参数时要么耗时,要么不准确。针对这一问题,提出了一种基于随机森林的机器人加工系统模态预测方法。采用LMS-Test-Lab对机器人加工系统开展模态试验,设计试验测试组得到加工平面内有限位姿点刀具末端的频响曲线;利用有理分式多项式法辨识了多阶位姿相关的模态参数;基于随机森林法建立预测模型,最终实现工业机器人工作空间内位姿相关的模态参数的预测。试验结构表明,所提出的随机森林模态预测方法预测精度达到80%以上,该方法仅需几次试验就能覆盖整个加工区域的激励试验数据。

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本文档关键词:随机,机器人,特性,预测,森林