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1.
直线驱动型并联机器人工作空间分析与优化 总被引：2，自引：0，他引：2
与旋转驱动型相比,直线驱动并联机器人具有更大的工作空间,但存在工作空间求解较复杂、精度不高和优化目标不合理的问题。针对上述问题,根据并联机器人的结构和运动学模型,提出了一种极坐标变步长迭代搜索法求解并联机器人工作空间,分析各结构参数变化对工作空间的形状、尺寸、对称性的影响趋势。提出一种综合机器人灵巧度与工作空间利用率的全局混合性能指标,并以此为目标函数建立了结构参数优化的数学模型,利用粒子群算法对不同工况下机器人尺寸参数进行优化,得到基于机器人操作性能和工作空间利用率的最优参数,对不同权重下优化得到的参数进行仿真,验证了目标函数的正确性和有效性。通过激光跟踪仪测出的实际工作空间与理论工作空间模型进行对比,验证了工作空间理论模型的正确性,为后续的尺度综合研究打下基础。 相似文献
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《农业机械学报》2017,(12)
与旋转驱动型相比,直线驱动并联机器人具有更大的工作空间,但其存在工作空间求解较复杂且精度不高和优化目标不合理的问题。针对上述问题,本文根据并联机器人的结构和运动学模型,提出了一种极坐标变步长迭代搜索法求解并联机器人工作空间,分析各结构参数变化对工作空间的形状、尺寸、对称性的影响趋势。提出一种综合机器人灵巧度与工作空间利用率的全局混合性能指标,并以此为目标函数建立了结构参数优化的数学模型,针对不同工况,利用粒子群算法对机器人尺寸参数进行优化,得到基于机器人操作性能和工作空间利用率的最优参数,通过对不同权重下优化得到的参数进行仿真,验证目标函数的正确性和有效性,该优化方法对并联机器人优化设计具有一定的指导意义。通过激光跟踪仪测出的实际工作空间与理论工作空间模型进行对比,验证了工作空间理论模型的正确性,为后续的尺度综合打下基础。 相似文献
3.
针对由外副驱动的三自由度两转一移并联机构运动学性能优化问题,提出一种尺度综合多目标优化设计方法。首先,运用螺旋理论分析机构的运动学性能;其次,将可达工作空间离散为n层,采用极坐标方法计算每层高度的最大内切圆,通过数值方法计算由每层最大内切圆构成的规则圆台工作空间体积;然后,以规则工作空间体积和全局运动/力传递指标为目标函数,以驱动限制和关节转角限制为约束条件,以机构参数为设计变量;最后,采用多目标粒子群优化算法得到目标函数的Pareto最优解集。结果显示,两个目标函数之间存在相互冲突,Pareto前沿的全局运动/力传递性能(GTI)最优值比优化前提高了57.57%,规则工作空间体积（Vr）最优值比优化前提高了37.59%,证明了优化方法的有效性。 相似文献
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混沌粒子群算法在新安江模型参数优选中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
流域水文模型由于受到众多因素的影响导致结构复杂、参数众多,大多数参数都有明确的物理意义,理论上可根据其物理意义直接定量,但实际上由于缺乏观测数据支持,往往需要通过系统识别的方法推求.因此,积极开展模型参数识别技术的研究和应用从而得到合适的参数对模型推广应用及提高应用精度都有很重要的意义.采用由粒子群算法和混沌优化方法结合的混沌粒子群算法对水文模型参数进行优选,该算法对局部最优解在搜索空间上进行混沌迭代优化,改善和提高了基本粒子群算法的全局寻优性能和收敛速度.在新安江水文模型参数优选的应用结果表明,该参数优选方法比传统参数优选方法更易快速的收敛于全局最优解. 相似文献
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对称结构Stewart机构位置正解的改进粒子群算法 总被引：6，自引：0，他引：6
根据杆长约束条件,建立了求6-DOF对称结构Stewart并联机器人机构位置正解的无约束优化模型.针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于差异度评价指标的改进粒子群算法--自适应变异粒子群算法.为克服随机算法不易求出并联机构全部位置正解的缺点,采用分层搜索自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题.数值实例表明,对于对称结构Stewart并联机器人机构位置正解问题,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高. 相似文献
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混沌粒子群算法在新安江模型参数 总被引：3，自引：0，他引：3
流域水文模型由于受到众多因素的影响导致结构复杂、参数众多，大多数参数都有明确的物理意义，理论上可根据其物理意义直接定量，但实际上由于缺乏观测数据支持,往往需要通过系统识别的方法推求。因此，积极开展模型参数识别技术的研究和应用从而得到合适的参数对模型推广应用及提高应用精度都有很重要的意义。采用由粒子群算法和混沌优化方法结合的混沌粒子群算法对水文模型参数进行优选，该算法对局部最优解在搜索空间上进行混沌迭代优化，改善和提高了基本粒子群算法的全局寻优性能和收敛速度。在新安江水文模型参数优选的应用结果表明，该参数优选方法比传统参数优选方法更易快速的收敛于全局最优解。 相似文献
7.
高速6—PSS并联机器人参数优化设计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高速6-PSS并联机器人尺寸参数多、动态性能复杂等特点,提出一种以工作空间为基础、动力学特性为优化目标的多目标优化方法。首先构建机构运动学方程,并利用拉格朗日法构建动力学模型,对机构的约束条件及工作空间进行分析,确定尺寸参数的搜索范围。然后,分析各个尺寸参数对关键动态性能的影响趋势,综合分析计算结果并提出优化目标函数。最后,通过优化数学模型计算,得到并联机器人尺寸参数最优解。通过仿真验证,对比优化前后驱动力、速度、功率等动态性能参数值,结果表明了优化算法的有效性和正确性,可为高速并联机构的参数设计提供一种有效的优化方法。 相似文献
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为了提高精准农业无线传感器定位的精度,提出改进粒子群算法。首先建立精准农业无线传感器定位过程;接着对粒子群算法的惯性权重进行非线性优化,使得算法前期变化缓慢,后期变化较快,利于算法跳出局部而求得全局最优解;然后对粒子群规模采取收缩扩张控制,其判别结合粒子的聚集度、多样性函数,算法前期的收缩扩张系数值在较大的位置,后期应减慢速度以加强算法的局部搜索能力;最后建立定位误差与粒子适应度函数关系。实验仿真显示本文算法收敛性能较好,相比其他算法能有效地抑制测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度。 相似文献
10.
提出一种RPR型多冗余驱动两转一移并联机构2RPU+2UPR+RPR。基于螺旋理论建立机构运动螺旋系与约束螺旋系,分析机构自由度性质;建立机构运动学模型,基于软件仿真结果验证理论模型正确性;推导机构传递螺旋系,建立机构局部性能指标与全域性能指标;基于优质工作空间和优质传递性能分布对机构进行尺度优化,获得机构优化尺度与传递性能图谱,分析关键尺度参数对机构传递性能的影响;基于雅可比矩阵和传递性能分布分析优化尺度下机构奇异特性,机构在优化空间内无奇异位形。 相似文献
11.
提出了基于模拟退火(SA)修正的改进型粒子群算法(SA-PSO)的转阀参数优化方法。建立了整车动力学模型、转向系统模型、高速"路感"模型和转阀能耗模型,并对模型进行了验证;给出了低速转向轻便性、高速转向"路感"和能耗的量化指标;提出了以轻便性、"路感"和能耗量化指标的平方和根最小值为目标函数,以各参数取值范围为约束条件的最优化问题;构建了基于模拟退火修正的改进型粒子群优化算法(SA-PSO)的自适应度函数,运用改进型粒子群算法获得了转阀参数的全局最优解;SA-PSO与PSO的优化结果对比表明,SA-PSO的全局收敛性强、收敛速度快;通过优化参数与另外两组参数双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗仿真验证了优化方法的有效性和优化结果的正确性,最后分别进行了转阀参数优化前、后的双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗试验,结果表明,优化后的转阀使转向轻便性、高速转向"路感"和节能性均得到改善。 相似文献
12.
针对传统蝙蝠算法全局搜索能力不足的问题，提出一种改进蝙蝠算法(IBA-FCS)，通过设计脉冲变频策略、自适应局部搜索策略和变异机制，有效提升了算法的全局搜索能力。基于经典测试函数的寻优结果表明，与粒子群算法、传统蝙蝠算法和其他改进蝙蝠算法相比，IBA-FCS算法具有更好的寻优性能。针对农业无人机的航迹规划问题，结合山地果园飞行环境的三维地形数据，构建了农业无人机安全航迹规划模型，设计了多因素约束的飞行成本函数；同时，将航迹规划模型的求解空间由笛卡尔坐标系变换到圆柱坐标系，进一步提升IBA-FCS算法的寻优效率，从而获取更好的航迹规划方案。仿真实验结果表明，在具有不同数量障碍物的多个飞行任务中，IBA-FCS算法较传统蝙蝠算法的飞行成本函数适应度平均下降20.3355%，并且基于圆柱坐标系的IBA-FCS算法求解的飞行成本函数适应度较基于笛卡尔坐标系的规划结果平均下降4.6127%。实地场景实验结果表明，基于IBA-FCS算法的规划方案能够收敛于最优航迹，进一步验证了山地果园静态障碍环境下应用改进蝙蝠算法和圆柱坐标系进行农业无人机安全航迹规划的可行性和有效性。 相似文献
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粒子群优化算法（PSO）与微分进化算法（DE）都是有效的基于群体智能的全局优化算法,但它们都容易过早收敛,陷入局部最优。针对以上问题,提出了混沌粒子群微分进化算法（CPSO—DE）,该算法引入可变的惯性权重和学习因子,以基于logical映射的混沌序列代替标准PSO中的随机序列来对粒子群进行初始化,同时将微分进化算法（DE）中的变异、交叉和选择思想引入标准PSO算法中,改变标准PSO算法单一的进化策略,在全局范围内搜索最优解。作为实证的需要,通过对水库优化调度所存在问题的分析,建立了基于CPSO-DE算法的水库优化调度数学模型与求解算法,并以某水库实际运行数据进行计算,结果表明CPSO-DE算法具有较好的全局最优解,验证了CPSO—DE算法的可行性与健壮性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的路径规划 总被引：2，自引：0，他引：2
传统粒子群算法存在收敛精度低、搜索停滞等缺点,导致机器人路径规划精度低。为了提高路径规划的精度,对传统的粒子群算法进行改进。首先在算法运行的各阶段对惯性权重因子和加速因子同时使用三角函数的变化方式自适应调整,使算法中的参数在算法运行各阶段的配合达到最佳,提高了算法的搜索能力;其次在算法中引入鸡群算法中的母鸡更新方程和小鸡更新方程对搜索停滞的粒子进行扰动,并在引进的方程中使用全局最优解使扰动后的粒子向全局最优解靠近;最后通过函数优化和路径规划两组对比实验,验证了改进算法在问题优化时具有寻优精度高、鲁棒性好的优点。 相似文献
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免疫粒子群优化算法（IA-PSO）是将免疫进化算法（IEA）中的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法（PSO）中,利用其特有的免疫记忆机制、浓度选择机制以及免疫接种的原理,改进PSO算法的全局寻优能力,提高收敛速度。利用IA-PSO算法优化水库调度图优先控制线,结果表明：IA-PSO算法收敛速度快,能够收敛到全局最优解。 相似文献
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基于在水资源不充足的情况下，对都江堰灌区六大渠干水资源的合理分配，使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型，并将粒子群优化算法（PSO）及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO（MPSO）算法与遗传算法进行仿真对比，结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果，提高了水资源的利用率。 相似文献
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提出一种具有高精度、高刚度的3-PUS-PU柔顺并联机构,并对该机构进行运动学分析及优化设计。根据柔性铰链结构与机构间几何关系,对3-PUS-PU柔顺并联机构的运动原理进行阐述,并分析了该机构运动特性。采用空间闭环矢量法建立机构的运动学模型,对机构的输入-输出关系和速度特性进行了分析。基于力学理论,通过求解柔性铰链的极限转角,对机构的工作空间进行分析。根据机构的工作要求,提出定位精度指标和紧凑性指标,并进一步分析机构几何尺寸参数对其性能指标的影响。基于提出的性能指标,采用粒子群优化算法对机构的结构尺寸参数进行优化设计。结果表明,相比优化前,优化后的柔顺并联机构的定位精度提高25%,紧凑性提高81%,机构整体运动性能有了较大的提升,为后续样机研制提供了参考依据。 相似文献
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