文献类型：期刊文章

作　　者：谢习华[1,2] 范诗萌[1] 周烜亦[1,2] 李智勇[1]

XIE Xihua;FAN Shimeng;ZHOU Xuanyi;LI Zhiyong(State Key Laboratory for High Performance Complex Manufacturing,Central South University,Changsha 410083,China;Sunward lntelligent Equipment Co.Ltd.,Changsha 410100,China)

机构地区：[1]中南大学高性能复杂制造国家重点实验室,湖南长沙410083 [2]山河智能装备股份有限公司,湖南长沙410100

出　　处：《机器人》

基　　金：湖南省科技计划(2016GK2032);湖南省战略性新兴产业科技攻关计划(2016GK4007)

年　　份：2019

卷　　号：41

期　　号：1

起止页码：50-57

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以9自由度液压机械臂为研究对象,建立求解位姿逆解的非线性方程组.以末端执行器位姿误差最小为优化指标建立目标函数,将非线性方程求解问题转化为最优化问题,并应用差分进化(DE)算法求解该问题.首先,为了避免位置和姿态收敛精度的不同,引入自适应权值系数进行平衡.然后,为克服基本DE算法难以平衡全局探索能力和局部开发能力的缺陷,结合DE/rand/1/bin和DE/best/1/bin两种进化模式,改进自适应变异差分进化(SAMDE)算法,提高了算法的收敛精度和收敛速度.最后,采用对称映射法对不满足关节角边界范围的个体进行处理,提高了收敛精度.开展了与基本DE算法的对比试验,仿真结果表明,该算法的收敛精度和收敛速度优于基本差分进化算法,且能够大幅度提高算法的稳定性.

关 键 词：机械臂 运动学逆解 差分进化算法 自适应变异

分 类 号：TP241]