凿岩机器人钻臂定位控制交叉精英反向粒子群算法

• 作者: 丁问司 陈荣华 黄开启
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 303-311
• 页数: 9页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2017.60511

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄开启	江西理工大学机电工程学院	24	109	6.0	10.0
2	丁问司	华南理工大学机械与汽车工程学院	62	386	11.0	16.0
3	陈荣华	江西理工大学机电工程学院	4	13	2.0	3.0