基于和声-遗传算法的机械臂激励轨迹优化

来源：机床与液压杂志2022年第16期北京时间：

作者：刘金铭，刘梅，钟佩思，梁中源，张超，王晓

单位：山东科技大学机械电子工程学院；山东科技大学机械电子工程学院；山东科技大学机械电子工程学院；山东科技大学机械电子工程学院；山东科技大学机械电子工程学院；山东科技大学机械电子工程学院

摘要：在使用遗传算法解决激励轨迹优化问题时，经常会遇到陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等问题。为此，提出一种改进的和声-遗传算法。该算法采用和声搜索完成对遗传算法种群的初始化；根据进化过程中种群的离散度，确定交叉和变异的执行顺序；根据个体的适应度，以非线性和自适应的方式调整交叉和变异的概率，具有较强的搜索能力和速度。为验证和声-遗传算法的性能，对SCARA型机械臂进行激励轨迹优化。结果表明：和声-遗传算法在求解精度和收敛速度上具有显著的优越性，可为后续机器人的动力学参数辨识提供参考。

关键词：机械臂;和声算法;遗传算法;自适应法;激励轨迹优化

基金资助：山东省重点研发计划(2019GGX104102)；山东省自然科学基金项目(ZR2020MF101；ZR202103070107）