并联机床最优轨迹规划：遗传算法与多余自由度优化

"一种新型并联机床的最优轨迹规划 (2003年)，作者：范守文、徐礼钜、甘泉，发表于《电子科技大学学报》第32卷第1期，2003年2月" 本文探讨的主题是针对并联机床的最优轨迹规划，这是一种2003年由范守文、徐礼钜和甘泉提出的创新方法。并联机床，作为一种先进的机械设备，拥有多个独立驱动的运动部件，能够实现更灵活、高精度的加工。然而，这种机器的多余自由度（即超过完成任务所需的基本自由度）带来了复杂的轨迹规划问题。 该研究提出了一种新策略，首先在参数空间进行轨迹规划，然后将规划出的路径映射到关节空间。这种方法的关键在于如何有效利用并联机床的多余自由度。在规划过程中，研究人员引入了雅可比矩阵条件数的倒数作为适应度函数。雅可比矩阵描述了机器人从关节空间到笛卡尔空间的运动转换，其条件数反映了该转换的稳定性。选择条件数的倒数作为适应度函数，旨在确保规划的轨迹能够降低系统运动的不稳定性，提高动态性能。 为了优化多余自由度，论文采用了遗传算法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的全局优化方法，能够处理多目标、非线性和复杂约束的问题。通过遗传算法，可以搜索到满足条件的最优解，以实现并联机床的最佳轨迹，同时兼顾灵活性和稳定性。 仿真计算结果显示，采用这种最优轨迹规划方法后，不仅能够为并联机床在加工过程中找到最佳的结构配置（灵巧构型），还能够确保机床在运动过程中保持平稳，从而提高加工精度和效率。这种方法对于并联机床的设计和控制具有重要的理论价值和实践意义，为解决并联机构的复杂运动控制问题提供了一种新的思路。 这篇论文在并联机床领域做出了重要贡献，提出了一种基于参数空间和遗传算法的最优轨迹规划方法，有效地解决了并联机床多余自由度的优化问题，提升了其运动性能和加工质量。这一方法对于提升我国并联机床技术的发展水平，以及在精密加工、航空航天等高精度制造领域的应用具有积极的推动作用。