中国机械工程
中國機械工程
중국궤계공정
CHINA MECHANICAl ENGINEERING
2015年
12期
1652-1657
,共6页
并联机器人%位姿误差%参数辨识%量子粒子群优化
併聯機器人%位姿誤差%參數辨識%量子粒子群優化
병련궤기인%위자오차%삼수변식%양자입자군우화
parallel robot%pose error%parameter identification%quantum-behaved particle swarm optimization(QPSO)
以五轴并联机床为研究对象，基于量子粒子群优化算法，对少自由度并联机床的机构参数辨识问题进行了研究。根据五轴并联机床的结构特点，对运动末端的测量位姿进行优化选取。将并联机构参数辨识问题转化为非线性系统的最优化问题，利用量子粒子群优化算法的全局搜索能力设计一种分步辨识方法对机构参数进行优化、辨识。仿真结果显示，基于量子粒子群优化算法的分步辨识方法能够比较准确地辨识机构参数的真实值。该分步辨识方法同样适用于其他少自由度并联机器人的机构参数辨识。
以五軸併聯機床為研究對象，基于量子粒子群優化算法，對少自由度併聯機床的機構參數辨識問題進行瞭研究。根據五軸併聯機床的結構特點，對運動末耑的測量位姿進行優化選取。將併聯機構參數辨識問題轉化為非線性繫統的最優化問題，利用量子粒子群優化算法的全跼搜索能力設計一種分步辨識方法對機構參數進行優化、辨識。倣真結果顯示，基于量子粒子群優化算法的分步辨識方法能夠比較準確地辨識機構參數的真實值。該分步辨識方法同樣適用于其他少自由度併聯機器人的機構參數辨識。
이오축병련궤상위연구대상，기우양자입자군우화산법，대소자유도병련궤상적궤구삼수변식문제진행료연구。근거오축병련궤상적결구특점，대운동말단적측량위자진행우화선취。장병련궤구삼수변식문제전화위비선성계통적최우화문제，이용양자입자군우화산법적전국수색능력설계일충분보변식방법대궤구삼수진행우화、변식。방진결과현시，기우양자입자군우화산법적분보변식방법능구비교준학지변식궤구삼수적진실치。해분보변식방법동양괄용우기타소자유도병련궤기인적궤구삼수변식。
