3关节单杠体操机器人动力学参数辨识的改进遗传算法

"这篇论文是关于3关节单杠体操机器人的动力学参数辨识问题，作者通过改进遗传算法来优化参数识别，旨在提高机器人实时控制的精度。文章发表于2008年的《控制理论与应用》杂志，由李祖枢、张华、古建功和陈桂强共同撰写，主要研究内容包括动力学模型结构的建立、遗传算法的创新应用以及实验验证。" 动力学参数辨识是机器人学中的关键技术之一，它对于确保机器人的精确运动控制至关重要。3关节单杠体操机器人是一种复杂的运动系统，其动力学模型通常通过拉格朗日方程建立，这涉及质量和惯量矩阵、力矩项以及关节间的相互作用。在模型构建完成后，需要准确地识别出模型中的各种参数，如关节的质量、转动惯量、摩擦系数、弹性系数等，以便进行有效的实时控制。 为了实现这些参数的精确辨识，论文提出了改进的遗传算法（IGA）。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，但传统遗传算法可能在处理多目标、多约束问题时表现不佳。论文中引入了混合编码，将连续和离散参数融合在一起处理，增加了算法的灵活性。同时，采用了海明距离来衡量个体间的差异，有助于保持种群多样性，防止早熟收敛。可变精度的交叉操作允许根据问题的特性动态调整交叉概率，以提高搜索效率。正交试验设计用于减小参数组合的复杂性，而动态编码则使参数编码随迭代过程改变，适应解空间的变化。反馈式突变策略能根据当前搜索状态动态调整突变率，增强算法的探索能力。 适应度函数在遗传算法中起着关键作用，它是评价个体优劣的标准。论文中特别设计的适应度函数能够更好地反映问题的实际需求，使得算法在统计上更合理，增强了鲁棒性，有助于找到全局最优解。 通过实际的体操机器人关节自由运动实验和数值仿真，论文对比了实验数据和模型预测，验证了改进遗传算法的有效性。这种方法成功地实现了3关节单杠体操机器人模型的优化参数辨识，为机器人实时控制提供了更精确的动力学基础。 这篇论文对3关节单杠体操机器人的动力学参数辨识进行了深入研究，提出的改进遗传算法在解决复杂动力学参数识别问题上表现出色，具有重要的理论价值和实践意义，为机器人控制领域提供了新的技术思路。