【摘要】：在利用粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)進(jìn)行鑿巖機(jī)器人鉆臂定位過(guò)程中,存在收斂速度慢和易于陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題.為此,提出一種交叉精英反向粒子群優(yōu)化算法(crossover elite opposition-based particle swarm optimization,CEOPSO)并給出算法的流程.建立鑿巖機(jī)器人鉆臂運(yùn)動(dòng)學(xué)模型并對(duì)其逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)進(jìn)行求解.將交叉算子引入EOPSO中,采用自適應(yīng)慣性權(quán)重和交叉概率參數(shù)控制技術(shù),在維護(hù)粒子個(gè)體與最優(yōu)解之間信息交換的基礎(chǔ)上,增加粒子個(gè)體之間的信息交換,提高算法的全局搜索能力和鉆臂定位效率.仿真結(jié)果表明,CEOPSO的平均位置誤差和平均姿態(tài)誤差均小于PSO和EOPSO算法,且迭代過(guò)程平穩(wěn),可以有效提高鑿巖機(jī)器人鉆臂的定位控制性能.
[Abstract]:In the process of drilling robot arm localization using particle swarm optimization (particle swarm optimization,PSO), there are some problems such as slow convergence speed and easy to fall into local optimal solution. Therefore, a cross-elitist reverse particle swarm optimization (crossover elite opposition-based particle swarm optimization,CEOPSO) algorithm is proposed and the flow of the algorithm is given. The kinematics model of drill arm of rock drilling robot is established and its inverse kinematics is solved. The crossover operator is introduced into EOPSO, and adaptive inertial weight and crossover probability parameter control techniques are adopted to increase the information exchange between particle individuals and optimal solutions on the basis of maintaining information exchange between particle individuals and optimal solutions. The algorithm improves the global searching ability and the efficiency of drilling arm location. The simulation results show that the average position error and the average attitude error of CEOPSO are smaller than those of PSO and EOPSO algorithms, and the iterative process is stable, which can effectively improve the positioning control performance of drilling arm of drilling robot.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11272122) 廣東省部產(chǎn)學(xué)研重大項(xiàng)目(2012A090300011) 江西省科技廳對(duì)外合作重點(diǎn)項(xiàng)目(20123BBE50085)資助~~
【分類號(hào)】：TP18;TP242

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本文編號(hào)：2309280