3关节单杠体操机器人动力学参数辨识的改进遗传算法
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更新于2024-08-08
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"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。
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2020-08-10 上传
2021-06-13 上传
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