本文關(guān)鍵詞：基于引導(dǎo)人工蜂群算法的3-RPS并聯(lián)機構(gòu)正解優(yōu)化

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【摘要】：提出了一種求解3-RPS并聯(lián)機構(gòu)正解優(yōu)化的快速數(shù)值解算法,采用數(shù)值優(yōu)化方式將正解轉(zhuǎn)換為最小化問題。針對3-RPS并聯(lián)機構(gòu)位姿正解優(yōu)化,采用數(shù)值法建立該并聯(lián)運動平臺正解方程,其實質(zhì)為帶約束的多目標(biāo)非線性方程組。建立判定方程實現(xiàn)方程組單目標(biāo)優(yōu)化,采用引導(dǎo)人工蜂群算法進行最小值優(yōu)化求解。該算法既利用了基本人工蜂群算法中鄰近蜜蜂交換蜜源信息的方式,又采用全局最優(yōu)蜜蜂引導(dǎo)所有蜜蜂往更優(yōu)蜜源處移動,更快速地搜索到最優(yōu)蜜源位置。通過求解3-RPS正解數(shù)值解優(yōu)化仿真算例分析,對比改進蟻群算法和基本人工蜂群算法,結(jié)果表明引導(dǎo)人工蜂群算法是高精度高速求解并聯(lián)運動平臺正解優(yōu)化的一種有效方法。
【作者單位】： 重慶大學(xué)機械傳動國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(U1530138)
【分類號】：TH112;TP18
【正文快照】： 引言與串聯(lián)機器人相比,并聯(lián)機構(gòu)具有高承載能力、高剛度、高精度等特點[1-2]。為達到運動精度高、可達精度小,機構(gòu)的綜合問題分析在于運動學(xué)求解優(yōu)化,并聯(lián)機構(gòu)的運動學(xué)優(yōu)化關(guān)鍵在于機構(gòu)正解,即已知驅(qū)動得到位置和姿態(tài)[3-5]。并聯(lián)機構(gòu)的運動學(xué)正解包含一組復(fù)雜的多目標(biāo)耦合非線

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