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改进粒子群算法的自动充电机械臂时间最优轨迹研究
被引量：
2
1
作者
朱浩
赵清海
+1 位作者
郑群锋
宁长久
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2024年第3期423-429,共7页
针对桁架充电机械臂关节空间轨迹规划的时间优化问题,提出了一种非线性动态学习因子的粒子群算法。通过运动学分析获取工作空间,引入3-5-3多项式插值进行轨迹规划。结合运动过程中的速度与加速度约束,寻求运动过程中的最短时间。对比改...
针对桁架充电机械臂关节空间轨迹规划的时间优化问题,提出了一种非线性动态学习因子的粒子群算法。通过运动学分析获取工作空间,引入3-5-3多项式插值进行轨迹规划。结合运动过程中的速度与加速度约束,寻求运动过程中的最短时间。对比改进粒子群算法和基本粒子群算法的收敛速度,分析各关节优化前后运动时间的变化情况,并进行仿真实验验证。结果表明:改进粒子群算法的收敛性能较基本粒子群算法更快,整体运动时间缩短约33%,证实改进粒子群算法的可行性。
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关键词
桁架充电机械臂
时间优化
非线性动态学习因子
粒子群算法
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职称材料
题名
改进粒子群算法的自动充电机械臂时间最优轨迹研究
被引量：
2
1
作者
朱浩
赵清海
郑群锋
宁长久
机构
青岛大学机电工程学院
青岛大学电动汽车智能化动力集成技术国家地方联合工程研究中心
北京理工大学机械与车辆学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2024年第3期423-429,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52175236)。
文摘
针对桁架充电机械臂关节空间轨迹规划的时间优化问题,提出了一种非线性动态学习因子的粒子群算法。通过运动学分析获取工作空间,引入3-5-3多项式插值进行轨迹规划。结合运动过程中的速度与加速度约束,寻求运动过程中的最短时间。对比改进粒子群算法和基本粒子群算法的收敛速度,分析各关节优化前后运动时间的变化情况,并进行仿真实验验证。结果表明:改进粒子群算法的收敛性能较基本粒子群算法更快,整体运动时间缩短约33%,证实改进粒子群算法的可行性。
关键词
桁架充电机械臂
时间优化
非线性动态学习因子
粒子群算法
Keywords
truss
charging
manipulator
time
optimization
nonlinear
dynamic
learning
factor
particle
swarm
optimization
algorithm
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进粒子群算法的自动充电机械臂时间最优轨迹研究
朱浩
赵清海
郑群锋
宁长久
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2024
2
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