复杂对象参数辨识的一种复合评价策略
来源：机械工程学报杂志2017年第11期北京时间：
作者：李文皓, 马欢, 张珩, 肖歆昕
单位：中国科学院力学研究所 北京 100190
摘要：提出一种针对复杂对象参数辨识问题的复合评价策略，通过分层设计优化指标评价函数，降低了迭代搜索计算对分辨局部极小值与全局最优值的需求，在少量增加计算消耗的条件下，显著提高辨识精度。以搭载多关节机械臂的空间机器人为复杂对象代表，配合一种改进型粒子群算法，在无须线动量测量信息和仅使用历史数据的条件下，对机器人抓取的目标的惯性参数进行参数辨识。115组辨识仿真算例的统计结果表明，使用该复合评价策略，基本不增加计算消耗，而辨识精度得到大幅提升。定性地分析认为群体智能算法与该策略配合更易发挥效果，有望在更宽泛的对象和领域中得到应用。
关键词：复杂对象,改进型粒子群算法,计算消耗,局部极小值,复合评价；
基金资助：* 国家重点基础研究发展计划资助项目(973计划，2013CB733000); 20160629收到初稿，20170314收到修改稿;
