改进狼群算法的SCARA机械臂自适应迭代学习控制

• 作者: 张长胜 李伟 李宽 杨俊 陈标发 马泽楠
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: SCARA机械臂 自适应迭代学习控制 狼群算法 自适应步长
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 1177-1183
• 页数: 7页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190227

摘要

针对减小机器人重复运动的位置、速度跟踪误差的问题,给出一种基于狼群算法优化的机械臂自适应迭代学习控制策略.根据SCARA(Selective compliance assembly robot arm)机械臂驱动方程,设计动力学系统的迭代学习控制律.引入自适应步长的狼群算法,使狼群能够根据猎物气味浓度动态调整移动步长,提高了算法的收敛速度和精度.该策略对机械臂控制器参数Kp、KD进行寻优时,得到了良好的控制效果,实现了对期望轨迹的有效跟踪.实验结果表明,该算法灵活性好,对系统期望轨迹具有较高的跟踪精度,有效降低了双关节机械臂的位置、速度跟踪误差,具有较强的可行性与有效性.