一种新型冗余驱动并联机构位姿正解研究

• 作者: 林慧英 王启明 苏建 赵礼辉 隋振
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 冗余驱动并联机构 位姿正解 GA-BP Newton-Raphson迭代法 L-M算法 混合策略
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 机构学及机器人
• 页码范围: 40-47
• 页数: 8页
• 分类号: U279
• 字数: 5039字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2019.09.040

摘要

针对冗余驱动并联机构建立的位姿正解方程组存在冗余,而采用的Newton-Raphson迭代法位姿正解时对迭代初值选取较为敏感且计算速度较慢的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的改进BP神经网络模型与基于改进的Genetic Algorithm优化BP(GA-BP)神经网络模型,前者可在线计算满足实时性要求,后者可离线训练满足较高精度要求;解决了新型冗余驱动并联机构位姿正解问题.并与常用的基于拟牛顿算法(BFGS)和基于量化共轭梯度算法(SCG)的神经网络模型进行对比分析.结果 表明,GA-BP模型和L-M算法模型在误差性能分析上明显优于BFGS拟牛顿与SCG算法模型;L-M算法在计算精度稍逊于GA-BP模型,而GA-BP模型迭代时间较长,因此更适用于离线高精度位姿正解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏建	吉林大学交通学院	103	546	13.0	18.0
2	隋振	吉林大学通信工程学院	66	516	12.0	20.0
3	赵礼辉	上海理工大学机械工程学院	26	75	3.0	8.0
4	林慧英	吉林大学交通学院	10	101	5.0	10.0
5	王启明	上海理工大学机械工程学院	2	2	1.0	1.0