对称结构Stewart机构位置正解的改进粒子群算法

被引：22

作者：

车林仙 ^{[1
]}

何兵 ^{[1
]}

易建 ^{[1
]}

陈长忆 ^{[2
]}

罗佑新 ^{[3
]}

机构：

[1] 泸州职业技术学院机电工程研究所

[2] 泸州职业技术学院电子与信息工程系

[3] 湖南文理学院机械工程学院

来源：

农业机械学报 | 2008年 / 10期

关键词：

Stewart并联机构; 位置正解; 粒子群算法; 自适应变异; 分层搜索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

根据杆长约束条件,建立了求6-DOF对称结构Stewart并联机器人机构位置正解的无约束优化模型。针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于差异度评价指标的改进粒子群算法——自适应变异粒子群算法。为克服随机算法不易求出并联机构全部位置正解的缺点,采用分层搜索自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题。数值实例表明,对于对称结构Stewart并联机器人机构位置正解问题,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高。

引用

页码：158 / 163

页数：6

共 8 条

[1] A successive approximation algorithm for the direct position analysis of parallel manipulators [J].