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基于改进霜冰算法的并联机器人误差建模与参数辨识
1
作者
伞红军
张号彬
+3 位作者
陈久朋
吴兴梅
王紫燕
陈万磊
《农业机械学报》
北大核心
2025年第8期716-725,共10页
针对当前并联机器人运动学标定存在误差模型复杂和参数辨识效率不高等问题,本文提出了一种并联机器人误差建模方法和高效稳定的参数辨识算法。基于闭环矢量法完成了并联机器人运动学分析;在此基础上提出等效误差思想并建立相应误差模型...
针对当前并联机器人运动学标定存在误差模型复杂和参数辨识效率不高等问题,本文提出了一种并联机器人误差建模方法和高效稳定的参数辨识算法。基于闭环矢量法完成了并联机器人运动学分析;在此基础上提出等效误差思想并建立相应误差模型;根据参数辨识算法高辨识精度要求对霜冰算法(Rime optimization algorithm,RIME)收敛精度低的缺陷进行改进,提出了均分法、莱维选择算子以及交替正余切策略来改进其初始化性能、全局优化能力以及局部优化能力,并以改进霜冰算法(Modified rime optimization algorithm,MRIME)进行误差参数辨识;根据辨识结果对机器人驱动输入进行补偿。以Delta机器人为研究对象进行标定实验,实验结果表明,改进霜冰算法提升了寻优效率、精度、稳定性,参数辨识平均耗时0.126 s,标定后机器人平均位置精度提升41.96%,验证了所提误差模型和参数辨识算法的有效性。
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关键词
并联机器人
等效误差
误差模型
改进霜冰算法
参数辨识
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职称材料
基于改进霜冰优化算法的混合风-光-波一体化系统阵列优化
2
作者
杨博
张芮
+3 位作者
胡袁炜骥
李鸿彪
郜登科
陆海
《南方电网技术》
北大核心
2025年第7期50-61,共12页
在国际社会提振气候环境治理的决心与我国“双碳”政策及海洋强国战略的多重驱动下,可再生能源逐步替代化石燃料成为新型发电资源,其中波浪能发电由于资源丰富、绿色环保等优点得到了广泛研究。相较于单一波浪能装置发电系统能源利用率...
在国际社会提振气候环境治理的决心与我国“双碳”政策及海洋强国战略的多重驱动下,可再生能源逐步替代化石燃料成为新型发电资源,其中波浪能发电由于资源丰富、绿色环保等优点得到了广泛研究。相较于单一波浪能装置发电系统能源利用率低的缺点,混合风-光-波一体化系统(hybrid wind-solar-wave system,HWSWS)可最大程度地实现多能互补。因此,提升HWSWS的效率和产量具有深远意义。为充分发挥风、光、波的优势,提出了一种基于改进霜冰优化算法(improved rime optimization algorithm,IRIME)的HWSWS阵列优化布局策略。通过整合Logistic混沌映射、黄金正弦策略和莱维飞行策略对原始的霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)进行改进。为了验证IRIME在优化HWSWS阵列方面的有效性,分别在5个HWSWS和9个HWSWS的规模下对阵列进行优化。仿真结果表明,经IRIME优化后的HWSWS的可实现最大功率输出,相较于RIME、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)和天鹰优化算法(aquila optimizer,AO),5个HWSWS规模的输出功率分别提高36.2 kW、83.3 kW、27.6 kW和38.0 kW,9个HWSWS规模的输出功率分别提高45.5 kW、191.2 kW、168.5 kW和66.5 kW,证明了IRIME的有效性与优越性。
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关键词
改进
霜
冰
优化
算法
波浪能转换器
漂浮式光伏
漂浮式风电
混合风-光-波一体化系统
SimuNPS软件
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职称材料
题名
基于改进霜冰算法的并联机器人误差建模与参数辨识
1
作者
伞红军
张号彬
陈久朋
吴兴梅
王紫燕
陈万磊
机构
昆明理工大学机电工程学院
云南省先进装备智能制造技术重点实验室
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第8期716-725,共10页
基金
云南省科技厅基础研发计划—青年基金项目(202301AU070059)
昆明理工大学人才培养项目(KKZ320230104)。
文摘
针对当前并联机器人运动学标定存在误差模型复杂和参数辨识效率不高等问题,本文提出了一种并联机器人误差建模方法和高效稳定的参数辨识算法。基于闭环矢量法完成了并联机器人运动学分析;在此基础上提出等效误差思想并建立相应误差模型;根据参数辨识算法高辨识精度要求对霜冰算法(Rime optimization algorithm,RIME)收敛精度低的缺陷进行改进,提出了均分法、莱维选择算子以及交替正余切策略来改进其初始化性能、全局优化能力以及局部优化能力,并以改进霜冰算法(Modified rime optimization algorithm,MRIME)进行误差参数辨识;根据辨识结果对机器人驱动输入进行补偿。以Delta机器人为研究对象进行标定实验,实验结果表明,改进霜冰算法提升了寻优效率、精度、稳定性,参数辨识平均耗时0.126 s,标定后机器人平均位置精度提升41.96%,验证了所提误差模型和参数辨识算法的有效性。
关键词
并联机器人
等效误差
误差模型
改进霜冰算法
参数辨识
Keywords
parallel robot
equivalent error
error model
modified RIME algorithm
parameter identification
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH112 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于改进霜冰优化算法的混合风-光-波一体化系统阵列优化
2
作者
杨博
张芮
胡袁炜骥
李鸿彪
郜登科
陆海
机构
昆明理工大学电力工程学院
上海科梁信息科技股份有限公司
云南电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《南方电网技术》
北大核心
2025年第7期50-61,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(62263014)
云南省应用基础研究计划资助项目(202401AT070344)
云南省澜湄国家电力技术国际联合实验室资助项目(202203AP140001)。
文摘
在国际社会提振气候环境治理的决心与我国“双碳”政策及海洋强国战略的多重驱动下,可再生能源逐步替代化石燃料成为新型发电资源,其中波浪能发电由于资源丰富、绿色环保等优点得到了广泛研究。相较于单一波浪能装置发电系统能源利用率低的缺点,混合风-光-波一体化系统(hybrid wind-solar-wave system,HWSWS)可最大程度地实现多能互补。因此,提升HWSWS的效率和产量具有深远意义。为充分发挥风、光、波的优势,提出了一种基于改进霜冰优化算法(improved rime optimization algorithm,IRIME)的HWSWS阵列优化布局策略。通过整合Logistic混沌映射、黄金正弦策略和莱维飞行策略对原始的霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)进行改进。为了验证IRIME在优化HWSWS阵列方面的有效性,分别在5个HWSWS和9个HWSWS的规模下对阵列进行优化。仿真结果表明,经IRIME优化后的HWSWS的可实现最大功率输出,相较于RIME、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)和天鹰优化算法(aquila optimizer,AO),5个HWSWS规模的输出功率分别提高36.2 kW、83.3 kW、27.6 kW和38.0 kW,9个HWSWS规模的输出功率分别提高45.5 kW、191.2 kW、168.5 kW和66.5 kW,证明了IRIME的有效性与优越性。
关键词
改进
霜
冰
优化
算法
波浪能转换器
漂浮式光伏
漂浮式风电
混合风-光-波一体化系统
SimuNPS软件
Keywords
improved rime optimization algorithm
wave energy converter
floating photovoltaic
floating wind turbine
hybrid wind-solar-wave system
SimuNPS software
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进霜冰算法的并联机器人误差建模与参数辨识
伞红军
张号彬
陈久朋
吴兴梅
王紫燕
陈万磊
《农业机械学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进霜冰优化算法的混合风-光-波一体化系统阵列优化
杨博
张芮
胡袁炜骥
李鸿彪
郜登科
陆海
《南方电网技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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