【摘要】：機械臂控制系統(tǒng)是一個多變量、參數(shù)不確定、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、強耦合的非線性系統(tǒng)。傳統(tǒng)控制器難以實現(xiàn)對復(fù)雜機械臂的實時性和魯棒性控制,遺傳算法具有很好的收斂性、實時性和魯棒性,被廣泛用于具有全局尋優(yōu)問題的復(fù)雜控制系統(tǒng)優(yōu)化,但系統(tǒng)穩(wěn)定性和超調(diào)量很難達到人們的要求。和聲搜索算法是一種啟發(fā)式全局搜索算法,在有關(guān)問題上較遺傳算法有更好的性能�；谝陨显�,本文研究了和聲搜索遺傳算法,并對該算法進行了優(yōu)化,將改進的和聲搜索遺傳算法用于六自由度機械臂的魯棒控制器中,對控制器的參數(shù)進行優(yōu)化。本文的主要研究內(nèi)容如下。首先對機械臂系統(tǒng)進行了建模,基于矩陣分析的數(shù)學(xué)理論,求解出機械臂的正運動學(xué)方程和逆運動學(xué)方程,根據(jù)運動學(xué)方程和機械臂的物理學(xué)特性求解出機械臂的動力學(xué)方程。針對已經(jīng)求得的機械臂動力學(xué)方程,設(shè)計匹配的魯棒控制器實現(xiàn)對機械臂更精準、穩(wěn)定控制。其次,為提高控制器的性能指標,引入改進的遺傳算法對其參數(shù)進行優(yōu)化,給出了整體的優(yōu)化步驟。采用自適應(yīng)交叉概率和變異概率的遺傳算法能夠更好地提升系統(tǒng)的靈活性。通過MATLAB進行仿真驗證,證明了本方案能較好的提升控制系統(tǒng)的控制速率和穩(wěn)態(tài)精度。最后,引入了和聲搜索遺傳算法,并對該算法進行了優(yōu)化,將和聲搜索算法的運算思維運用到遺傳算法的初始群體產(chǎn)生過程中。給出了優(yōu)化后的和聲搜索遺傳算法整體運算流程和運算思維,并通過測試函數(shù)對算法性能進行了測試。應(yīng)用改進和聲搜索遺傳算法對機械臂控制器參數(shù)進一步優(yōu)化。通過MATLAB仿真驗證了該優(yōu)化算法能有效提升機械臂控制器的控制效率、穩(wěn)態(tài)精度和魯棒性,并且能保證系統(tǒng)的超調(diào)量值保持在合適的范圍內(nèi)。
[Abstract]:The manipulator control system is a nonlinear system with multivariable, uncertain parameters, complex structure and strong coupling. Traditional controller is difficult to realize real-time and robust control of complex manipulator. Genetic algorithm has good convergence, real-time and robustness. It is widely used to optimize complex control system with global optimization problem. However, the system stability and overshoot are difficult to meet people's requirements. Harmony search algorithm is a heuristic global search algorithm, which has better performance than genetic algorithm in related problems. Based on the above reasons, this paper studies the genetic algorithm of harmonic search, and optimizes the algorithm. The improved genetic algorithm of harmony search is applied to the robust controller of a six-degree-of-freedom manipulator, and the parameters of the controller are optimized. The main contents of this paper are as follows. Based on the mathematical theory of matrix analysis, the forward and inverse kinematics equations of the manipulator are solved, and the dynamic equations of the manipulator are obtained according to the kinematics equation and the physical characteristics of the manipulator. According to the dynamic equations of manipulator, a matching robust controller is designed to control the manipulator more accurately and stably. Secondly, in order to improve the performance of the controller, an improved genetic algorithm is introduced to optimize its parameters, and the overall optimization steps are given. The genetic algorithm with adaptive crossover probability and mutation probability can improve the flexibility of the system. The simulation results of MATLAB show that the proposed scheme can improve the control rate and steady-state precision of the control system. Finally, the genetic algorithm of harmony search is introduced, and the algorithm is optimized. The operational thinking of harmony search algorithm is applied to the initial population generation process of genetic algorithm. The overall operation flow and thinking of the optimized harmony search genetic algorithm are given, and the performance of the algorithm is tested by testing function. The improved harmony search genetic algorithm is used to optimize the parameters of manipulator controller. The MATLAB simulation shows that the optimization algorithm can effectively improve the control efficiency, steady-state accuracy and robustness of the manipulator controller, and ensure that the overshoot value of the system is kept in a suitable range.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP241;TP18

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本文編號：2423669