基于改進粒子群算法的平面并聯(lián)機構(gòu)工作空間邊界求解
發(fā)布時間:2022-11-10 22:03
提出了一種利用改進的粒子群優(yōu)化算法(MPSO)確定平面并聯(lián)機構(gòu)工作空間邊界的新方法。制定一個通用目標函數(shù),在平面并聯(lián)機構(gòu)達到其極限點時給出最佳值。通過使用改進的粒子群優(yōu)化算法找到這些點,可以構(gòu)造出并聯(lián)機械臂的工作空間邊界。為了驗證該方法的有效性,以3RRR平面并聯(lián)機構(gòu)為例,利用MPSO方法最優(yōu)化求解,得到工作空間邊界的映射;同時,研究了初始位置對工作空間搜索的影響。結(jié)果表明,初始點的選擇是求解工作空間邊界的關(guān)鍵,與離散化方法相比,MPSO搜索過程高效,所得工作空間邊界點準確。
【文章頁數(shù)】:7 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 理論基礎(chǔ)
1.1 問題模型
1.2 基本思路
2 改進粒子群算法
3 算法仿真算例
3.1 定姿態(tài)工作空間求解
3.2 目標函數(shù)變化曲線和可達工作空間求解
4 不同初始位置下定工作空間搜索過程對比
5 具有空洞的定姿態(tài)工作空間邊界的搜索
6 算法的評價與比較
7 結(jié)論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]求解3-RRR平面并聯(lián)機器人工作空間的迭代搜索法[J]. 朱心平,崔建昆,張源. 機械研究與應(yīng)用. 2010(03)
[2]機器人工作空間求解的蒙特卡洛法改進[J]. 劉志忠,柳洪義,羅忠,張秀珩. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2013(01)
[3]機器人工作空間邊界點提取算法研究與改進[J]. 陳是扦,刁燕,羅華,李寧波,鐘悅. 機械傳動. 2014(11)
[4]求解平面并聯(lián)機器人工作空間邊界的折返式搜索算法[J]. 宋亞楠,崔建昆. 機械傳動. 2015(05)
[5]3-RRR平面并聯(lián)機器人工作空間邊界求解和靈活性研究[J]. 曹麗亞,崔建昆,宋亞楠. 機械傳動. 2016(08)
[6]低耦合度3T1R并聯(lián)操作手設(shè)計與運動學(xué)分析[J]. 沈惠平,尹洪賀,邵國為,楊廷力. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2017(05)
[7]3T1R并聯(lián)機構(gòu)運動學(xué)分析與優(yōu)化設(shè)計[J]. 楊桂林,吳存存,陳慶盈,王逸,張馳. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2017(12)
[8]一種動態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法[J]. 董紅斌,李冬錦,張小平. 計算機科學(xué). 2018(02)
[9]融合Shapley值和粒子群優(yōu)化算法的混合特征選擇算法[J]. 鄧秀勤,李文洲,武繼剛,劉太亨. 計算機應(yīng)用. 2018(05)
[10]基于水波法的并聯(lián)機構(gòu)的工作空間分析與參數(shù)優(yōu)化研究[J]. 夏永強,羅玉峰,石志新,羊龍,鄒金龍,李少帥. 機械傳動. 2018(06)
本文編號:3705361
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【文章目錄】:
0 引言
1 理論基礎(chǔ)
1.1 問題模型
1.2 基本思路
2 改進粒子群算法
3 算法仿真算例
3.1 定姿態(tài)工作空間求解
3.2 目標函數(shù)變化曲線和可達工作空間求解
4 不同初始位置下定工作空間搜索過程對比
5 具有空洞的定姿態(tài)工作空間邊界的搜索
6 算法的評價與比較
7 結(jié)論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]求解3-RRR平面并聯(lián)機器人工作空間的迭代搜索法[J]. 朱心平,崔建昆,張源. 機械研究與應(yīng)用. 2010(03)
[2]機器人工作空間求解的蒙特卡洛法改進[J]. 劉志忠,柳洪義,羅忠,張秀珩. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2013(01)
[3]機器人工作空間邊界點提取算法研究與改進[J]. 陳是扦,刁燕,羅華,李寧波,鐘悅. 機械傳動. 2014(11)
[4]求解平面并聯(lián)機器人工作空間邊界的折返式搜索算法[J]. 宋亞楠,崔建昆. 機械傳動. 2015(05)
[5]3-RRR平面并聯(lián)機器人工作空間邊界求解和靈活性研究[J]. 曹麗亞,崔建昆,宋亞楠. 機械傳動. 2016(08)
[6]低耦合度3T1R并聯(lián)操作手設(shè)計與運動學(xué)分析[J]. 沈惠平,尹洪賀,邵國為,楊廷力. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2017(05)
[7]3T1R并聯(lián)機構(gòu)運動學(xué)分析與優(yōu)化設(shè)計[J]. 楊桂林,吳存存,陳慶盈,王逸,張馳. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2017(12)
[8]一種動態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法[J]. 董紅斌,李冬錦,張小平. 計算機科學(xué). 2018(02)
[9]融合Shapley值和粒子群優(yōu)化算法的混合特征選擇算法[J]. 鄧秀勤,李文洲,武繼剛,劉太亨. 計算機應(yīng)用. 2018(05)
[10]基于水波法的并聯(lián)機構(gòu)的工作空間分析與參數(shù)優(yōu)化研究[J]. 夏永強,羅玉峰,石志新,羊龍,鄒金龍,李少帥. 機械傳動. 2018(06)
本文編號:3705361
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