背景技术：
1、近年来，机器人智能化加工逐渐成为高质量制造的新趋势。然而，常用的位置和速度控制模式不能满足工业要求，在复杂的工业环境中，工业机器人与外部物体的交互力不仅影响操作精度，还直接关系到工业机器人系统的稳定性和安全性，准确估计工业机器人外部力矩和外力对于提高工业机器人控制性能和执行加工任务至关重要。
2、工业机器人作业，尤其在精密装配、打磨、焊接等任务中，工业机器人需要实时感知和调整与环境的相互作用力，因此进一步加剧工业机器人关节外力矩估计的复杂程度。
3、目前，工业机器人估计工业机器人外部力矩和外力常用方法包括基于滤波与观测器和基于机器学习与模型，滤波与观测器的方法注重利用系统的状态信息进行估计，在外部扰动或动态负载变化的情况下，观测器的估计可能会存在较大偏差；基于机器学习与模型方法，依赖大量高质量的数据进行训练，通常需要大量计算资源，并且缺乏对其内部过程的可解释性。
4、因此，有必要根据机器人的结构特点和作业方式，提出一种工业机器人关节外力矩估计方法及实验系统，对机器人进行关节外力矩估计研究，实现工业机器人关节外力矩估计，提高机器人的加工性能。
技术实现思路
1、为解决工业机器人在加工过程中因外力和摩擦力导致的关节外力矩估计精度问题，本发明提供了一种工业机器人关节外力矩估计方法及实验系统，能够充分考虑机器人关节摩擦力和外力影响，实现机器人关节外力矩估计，并通过自适应超螺旋滑模算法，提高了关节外力矩估计精度和抗扰性，为实现机器人关节外力矩估计提供一种途径。
2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：第一方面，本发明提供工业机器人关节外力矩估计方法，包括以下步骤：
3、步骤一：考虑关节摩擦力和外力的影响，建立3t2r构型五自由度工业机器人动力学模型：
4、(1)根据机器人结构参数，利用机器人连杆处的速度与末端速度的映射关系，采用矢量积法计算机器人系统的雅可比矩阵；
5、(2)在广义坐标系中建立工业机器人拉格朗日方程，忽略牵连运动的动能，只考虑连杆平动和转动的动能，获取机器人系统惯性矩阵，根据工业机器人惯性矩阵的对称正定特性获取机器人科里奥利矩阵；
6、(3)考虑工业机器人运动过程中关节摩擦力和外力影响，建立3t2r构型五自由度工业机器人动力学模型。
7、步骤二：引入stribeck摩擦-速度模型描述工业机器人关节摩擦力的非线性特征：
8、(1)在工业机器人摩擦模型中引入stribeck效应，以更精确地描述摩擦力在低速运动时的非线性行为；
9、(2)设计关节摩擦力辨识实验，忽略科里奥利力和离心力项，将工业机器人动力学方程简化，计算工业机器人关节摩擦力矩；
10、(3)采用粒子群优化算法与最小二乘法相结合的方式建立工业机器人关节摩擦力矩的stribeck摩擦-速度模型。
11、步骤三：利用自适应超螺旋滑模算法的广义动量观测器进行工业机器人关节外力矩估计：
12、(1)引入工业机器人广义动量定义，对工业机器人动力学方程进行改写；
13、(2)设计一个有限时间动量估计的观测器，采用超螺旋滑模广义动量观测器在有限时间内估计动量动力学与实际动量动力学之间的差异，通过使用积分形式来获取实际控制量，避免高频切换，从而有效地减少系统抖振现象，增强系统的平滑性和稳定性；
14、(3)利用鲸鱼优化算法优化超螺旋滑模算法自适应律增益参数，提高关节外力矩估计的精度。
15、第二方面，本发明提供了一种工业机器人关节外力矩估计方法及实验系统，用于实现上述的工业机器人关节外力矩估计，该实验系统包括工业机器人本体、被加工工件、各关节伺服驱动器及上位工业控制计算机和数据处理软件。
16、机器人关节摩擦力辨识实验，通过上位工业控制机驱动某一关节电机以某一速度正向匀速运动一段距离，测得电机正向输出力矩，再以同一速度匀速反向运动一段距离，测得电机反向输出力矩，当工业机器人该关节回到初始位置时，给该关节施加不同的速度继续进行正反方向的匀速运动并记录正反匀速运动时的电机力矩值，最后采用采用粒子群优化算法与最小二乘法相结合的方式拟合stribeck摩擦-速度曲线模型；
17、机器人关节外力矩估计实验，在工业机器人加工作业过程中，在上位工业控制计算机twincat控制软件中以2ms采样周期，对工业机器人关节转角、关节速度和力矩信息通过工业机器人本体的编码器进行采样，最后采用基于鲸鱼优化算法的自适应超螺旋滑模方法进行关节外力矩估计；
18、与现有技术相比，本发明的优点与积极效果为：
19、(1)本发明根据拉格朗日动力学方程、关节摩擦辨识实验和广义动量描述机器人系统的动力学方程，适用于所有串联、并联和混联机器人，通用性较强；
20、(2)本发明对机器人关节进行了摩擦力建模，充分考虑了关节摩擦力的影响，可实现工业机器人动力学建模的完整性和准确性；
21、(3)本发明通过自适应超螺旋滑模的工业机器人关节外力矩估计方法进行关节外力矩估计，在面对复杂动态环境时，具有更强的抗扰性和更高的估计精度，且不需要力传感器和加速度信息，进一步简化了系统硬件配置，降低了成本；
22、(4)本发明通过与超螺旋滑模和一阶广义动量观测器方法进行对比，验证了本发明具有更高的估计精度和更强的抗扰性。
23、本发明的自适应超螺旋滑模的工业机器人关节外力矩估计方法及实验系统，可以实现：
24、(1)建立工业机器人每个关节的摩擦力模型，提高机器人系统动力学建模的准确性；
25、(2)能够灵活调整优化策略以应对系统变化，提供更强的鲁棒性，并通过超螺旋算法的快速收敛特性满足关节外力矩估计实时性需求，无需依赖大量训练数据，计算资源消耗较少，具有较好的可解释性和优化效率。
1.一种工业机器人关节外力矩估计方法及实验系统，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的工业机器人关节外力矩估计方法，其特征在于考虑关节摩擦力和外力的影响，根据工业机器人惯性矩阵的对称正定特性获取机器人科里奥利矩阵，建立3t2r构型五自由度工业机器人动力学模型，包括：
3.根据权利要求1所述的工业机器人关节外力矩估计方法，其特征在于，充分考虑机器人关节摩擦力影响，引入stribeck摩擦-速度模型描述工业机器人关节摩擦力的非线性特征，包括
4.根据权利要求1所述的工业机器人关节外力矩估计方法，其特征在于，利用自适应超螺旋滑模算法的广义动量观测器进行工业机器人关节外力矩估计，并利用鲸鱼优化算法优化自适应律增益参数，提高关节外力矩估计的精度，包括
5.根据权利要求1所述的工业机器人关节外力矩估计方法，其特征在于，通过机器人各关节伺服驱动器及上位工业控制计算机采集加工过程中机器人各关节外力矩，与自适应超螺旋滑模方法估计的关节外力矩进行对比。