凿岩机器人钻臂定位误差补偿控制交叉精英反向粒子群优化算法

作者：黄开启, 魏文彬, 陈荣华, 丁问司

本文刊登于《机械科学与技术》2018年第7期

摘要

为提高凿岩机器人钻臂末端（钎头）的定位精度，在利用粒子群优化（PSO）算法对关节变量误差进行补偿时，存在收敛速度慢、容易过早陷入局部最优解等问题，为此，提出一种交叉精英反向粒子群优化算法（CEOPSO）并给出算法流程。针对影响误差的两个主要因素，采用五参数D-H方法建立钻臂的参数误差模型，在形变关节后引入一个虚拟关节，推导出钻臂的形变误差模型。将交叉算子引入到EOPSO算法中，同时进行自适应惯性权重和交叉概率参数控制，不仅维持了粒子个体与最优解之间的信息交换，而且增加了粒子个体之间的信息交换。对比仿真结果表明，在误差补偿控制过程中，CEOPSO算法具有更优越的最优关节补偿值搜索收敛速度和求解稳定性，提高了凿岩机器人钻臂的定位控制性能。

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關鍵字: 算法 科技 粒子