基于改进遗传算法的智能柔性机械臂压电片参数优化
针对压电智能柔性机械臂的挠度形变振动问题,建立了一种基于改进的遗传算法的压电片参数优化方法.由于传统遗传算法在优化到某些代时会丢失优良遗传基因,因此发展了精英交配策略,以最大限度地保留了优良基因.本文首先建立了机械臂非线性主动控制模型,然后以平均对数衰减率为优化目标函数,采用改进遗传算法的优化策略,对压电片位置、长度、振动控制参数进行了优化.将优化结果与传统遗传算法及数值仿真实验结果进行了比较,结果表明:改进的遗传算法在第18代得到最优值,而传统遗传算法在第25代得到最优值,改进算法比传统遗传算法的收敛速度快,改进遗传算法最优化位置振动控制在1s时使臂2中点振幅降低约为数值仿真实验法的五倍;另外,当优化参数的数量增多时,改进的遗传算法仍然能够快速得到最优结果.
优化、机械臂、振动、柔性、压电、遗传算法
32
TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)
国家自然科学基金NSFC11172234;西北工业大学基础研究基金JC20110256;西北工业大学研究生创业种子基金Z2014118
2015-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
556-562
