凿岩机器人钻臂定位控制交叉精英反向粒子群算法
黄开启1
陈荣华1
丁问司2
1.江西理工大学机电工程学院,江西 赣州,3410002.华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州,510640
摘要：在利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行凿岩机器人钻臂定位过程中,存在收敛速度慢和易于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(crossover elite opposition-based par-ticle swarm optimization,CEOPSO)并给出算法的流程.建立凿岩机器人钻臂运动学模型并对其逆向运动学进行求解.将交叉算子引入EOPSO中,采用自适应惯性权重和交叉概率参数控制技术,在维护粒子个体与最优解之间信息交换的基础上,增加粒子个体之间的信息交换,提高算法的全局搜索能力和钻臂定位效率.仿真结果表明,CEOPSO的平均位置误差和平均姿态误差均小于PSO和EOPSO算法,且迭代过程平稳,可以有效提高凿岩机器人钻臂的定位控制性能.
关键词：凿岩机器人钻臂定位控制粒子群优化精英反向学习交叉算子运动学逆解
分类号：TP242(自动化技术及设备)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 303-311 )
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