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多策略改进粒子群算法的机械臂时间最优轨迹规划 被引量:4
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作者 王桂荣 倪志强 +1 位作者 周坤 王斌锐 《中国机械工程》 北大核心 2025年第5期1044-1053,共10页
针对工业机器人在满足运动学约束的前提下以时间最优为目标完成工作的问题,设计了一种时间最优轨迹规划方案。首先对机械臂进行建模分析并建立运动学方程,引入3-5-3多项式函数作为轨迹规划研究基础,并建立了运动学约束下的时间优化目标... 针对工业机器人在满足运动学约束的前提下以时间最优为目标完成工作的问题,设计了一种时间最优轨迹规划方案。首先对机械臂进行建模分析并建立运动学方程,引入3-5-3多项式函数作为轨迹规划研究基础,并建立了运动学约束下的时间优化目标函数。然后在标准粒子群算法的基础上进行改进优化,采用tent混沌映射初始化种群,并引入动态变化学习因子、非线性递减修正惯性权重和遗传算法中的变异操作,提出了一种多策略改进粒子群优化(MIPSO)算法。最后,使用不同算法对机械臂运行时间取优,对比结果表明MIPSO算法具有更高的求解精度。将求解得到的最优时间应用到实物机械臂中,得到的关节运动曲线连续无突变,验证了所提方案的可行性。 展开更多
关键词 工业机器人 3-5-3多项式 时间最优 多策略改进粒子算法
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多策略改进PSO的非晶干式变压器优化设计
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作者 刘道生 王永胜 +1 位作者 黄国轩 刘龙生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期49-58,共10页
为了解决变压器优化设计过程中存在周期冗长、效率低下及制造成本和能耗高等问题,采用一种多策略改进粒子群优化算法,结合Visual Basic 6.0软件实验平台开发的优化系统,对非晶合金干式变压器(简称非晶干变)的参数进行优化。该算法采用... 为了解决变压器优化设计过程中存在周期冗长、效率低下及制造成本和能耗高等问题,采用一种多策略改进粒子群优化算法,结合Visual Basic 6.0软件实验平台开发的优化系统,对非晶合金干式变压器(简称非晶干变)的参数进行优化。该算法采用多策略结合,在粒子初始化阶段应用Logistic-Tent混沌映射来提升粒子初始多样性,并构建动态学习因子与非线性动态惯性权重系数,以提升局部寻优精确度、增强其全局寻优能力。以SCLBH19-400/10非晶干变为优化实例,分别采用粒子群、量子粒子群、自适应粒子群、混沌粒子群和多策略改进粒子群优化算法进行参数优化仿真实验。实验结果表明,与传统人工设计方案、传统粒子群算法以及其他3种改进粒子群算法优化方案相比,多策略改进粒子群算法优化方案能提高计算效率,减少非晶干变总损耗15.41%和主材成本14.81%,验证了多策略改进粒子群算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 非晶合金干式变压器 优化设计 多策略改进粒子算法 Logistic-Tent混沌映射 动态学习因子
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面向输电线路安全运维的机器人轨迹规划与控制策略研究
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作者 花国祥 尹书哲 +3 位作者 潘莫寂 郑兆睿 黄兴 赵海森 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第20期131-140,共10页
耐张线夹螺栓松动是高压输电线路中金具脱落、电弧放电等安全隐患的诱因之一。针对现有输电线路巡检机器人螺栓紧固作业效率和操作精度均较低等问题,提出了一种改进的轨迹规划和轨迹跟踪控制方法。首先,通过3-5-3多项式插值进行轨迹规划... 耐张线夹螺栓松动是高压输电线路中金具脱落、电弧放电等安全隐患的诱因之一。针对现有输电线路巡检机器人螺栓紧固作业效率和操作精度均较低等问题,提出了一种改进的轨迹规划和轨迹跟踪控制方法。首先,通过3-5-3多项式插值进行轨迹规划,引入“速度暂停”机制、融合Levy飞行等多策略改进粒子群算法对轨迹进行优化,实现兼具轨迹时间最短与运动平滑性的规划。然后,设计了一种全局非奇异终端滑模控制结合超螺旋算法的控制器。经仿真验证,该方法在提升系统响应速度的同时抑制抖振。最后,实物实验进一步验证所提轨迹规划与控制方案,提高了输电线路机器人螺栓紧固作业效率和跟踪精度。 展开更多
关键词 输电线路机器人 轨迹规划 多策略改进粒子算法 轨迹跟踪控制 滑模控制
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改进型神经网络在室内三维定位中的应用研究
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作者 刘敏 黄友锐 +1 位作者 徐善永 韩涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期162-165,共4页
针对室内复杂环境下无线信号反射、折射、多径效应、噪声等干扰,传统的对数距离路径损耗模型无法精确求出信号接收距离d的问题进行研究,提出一种改进的多策略粒子群神经网络模型。该网络采用反向学习策略、混沌惯性权重策略以及扰动策... 针对室内复杂环境下无线信号反射、折射、多径效应、噪声等干扰,传统的对数距离路径损耗模型无法精确求出信号接收距离d的问题进行研究,提出一种改进的多策略粒子群神经网络模型。该网络采用反向学习策略、混沌惯性权重策略以及扰动策略对神经网络的拓扑结构和连接权值阈值进行优化,从而捕获Wi-Fi信号接收强度RSSI与接收距离d之间的非线性关系,然后结合修正的三维加权交点质心算法求解出未知节点坐标。实验结果表明,对比BP神经网络和遗传神经网络,该网络对RSSI-d的拟合曲线更光滑,拟合结果更加接近于真实值,对比定位精度分别提高了79%和73%,网络定位误差更低,抗干扰能力更强。 展开更多
关键词 改进多策略粒子群 神经网络 反向学习 混沌惯性权重 扰动 质心算法 室内三维定位
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