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该文基于Denavit-Hartenberg参数方法和Lagrange程分别建立了平面关节型SCARA机器人的运动学模型和动力学模型。将机器人的动力学模型用观测矩阵和待辨识参数矩阵表述。在优化了激励轨迹的前提下，采用一种基于混沌粒子群（CPSO）的参数辨识算法，辨识动力学模型中的待辨识参数，利用混沌特性来提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性．从而提高了参数的辨识精度和收敛速度。通过Matlab仿真实验，表明与传统最小二乘和基本PSO方法相比．该方法具有明显的有效性。