基于和聲搜索算法的工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，具體涉及一種基于和聲搜索算法的工業(yè)機(jī) 器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著工業(yè)自動(dòng)化水平的提升，對(duì)工業(yè)機(jī)器人的需求會(huì)越來越大，要求也會(huì)越來越 高。不但要求工業(yè)機(jī)器人能夠完成工作任務(wù)，而且要求在完成任務(wù)的同時(shí)，減少能量的消 耗，以減小生產(chǎn)成本，現(xiàn)有研宄基本上都是從工業(yè)機(jī)器人控制的角度來達(dá)到這一目標(biāo)。工業(yè) 機(jī)器人的結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)其運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)的特性產(chǎn)生影響，從而對(duì)其控制產(chǎn)生影響，因此工業(yè) 機(jī)器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化非常重要。在做結(jié)構(gòu)優(yōu)化時(shí)，可以在考慮工作空間性能指標(biāo)的同 時(shí)，考慮能量消耗的性能指標(biāo)，為將來控制器的設(shè)計(jì)做好準(zhǔn)備。
[0003] 目前常用的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法有有限元法、遺傳算法等。采用有限元軟件進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu) 化，對(duì)網(wǎng)格劃分的依賴性較高，優(yōu)化的精度取決于網(wǎng)格的稀疏度及網(wǎng)格分布的優(yōu)劣程度；遺 傳算法是一種基于自然選擇與遺傳的全局優(yōu)化算法，采用群體方法對(duì)目標(biāo)函數(shù)空間進(jìn)行多 線索的并行搜索，但存在早熟和收斂速度慢的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，提出一種綜合考慮工作空間與能量消耗，基于和 聲搜索算法的工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。
[0005] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：
[0006] 一種基于和聲搜索算法的工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，包括如下步驟：
[0007] 步驟一、根據(jù)工業(yè)機(jī)器人的工作空間確定工業(yè)機(jī)器人工作空間性能指標(biāo)fw:
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于和聲搜索算法的工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一、根據(jù)工業(yè)機(jī)器人的工作空間確定工業(yè)機(jī)器人工作空間性能指標(biāo)fw:
其中
，W表示工業(yè)機(jī)器人的工作空間，k為工業(yè)機(jī)器人雅可比矩陣在 工作空間W中某一點(diǎn)處的條件數(shù)，W(h)為工作空間的體積，h為工業(yè)機(jī)器人需要優(yōu)化的連桿 參數(shù)向量：
：Wtl為工作空間體積的約束條件，α為調(diào)整系數(shù)，g ^為g優(yōu)化前的 取值； 步驟二、確定工業(yè)機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的能量消耗指標(biāo)：工業(yè)機(jī)器人的能量消耗為各 連桿與負(fù)載的動(dòng)能K與勢(shì)能P之和，以優(yōu)化前能量消耗為標(biāo)準(zhǔn)做歸一化處理，以此得到能量 消耗指標(biāo)fE; 步驟三、將工業(yè)機(jī)器人的工作空間性能指標(biāo)與其運(yùn)動(dòng)過程中的能量消耗指標(biāo)之和作為 優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)； 步驟四、目標(biāo)函數(shù)表示為上述兩項(xiàng)之和：
其中：K (h)和P (h)分別為工業(yè)機(jī)器人在工作空間中運(yùn)動(dòng)的動(dòng)能和勢(shì)能，Ktl和P C1分別 為工業(yè)機(jī)器人在工作空間中運(yùn)動(dòng)的動(dòng)能與勢(shì)能的約束； 步驟五、初始化和聲搜索算法的參數(shù)以及和聲記憶庫，即隨機(jī)產(chǎn)生M個(gè)優(yōu)化問題的初 始解，求解各初始解的目標(biāo)函數(shù)值，將初始解保存到和聲記憶庫中； 步驟六、產(chǎn)生新的解分量，并確定新解的目標(biāo)函數(shù)值，更新和聲記憶庫中的解向量，采 用與步驟五中相同的目標(biāo)函數(shù)值求解方法，獲得新解的目標(biāo)函數(shù)值，如果該函數(shù)值小于和 聲記憶庫中最差解的目標(biāo)函數(shù)值，就使用新解替換掉和聲記憶庫中的最差解，從而得到新 的和聲記憶庫，否則保持原和聲記憶庫不變； 步驟七、重復(fù)步驟五與步驟六，直到達(dá)到最大的迭代次數(shù)或者滿足停止準(zhǔn)則后，結(jié)束循 環(huán)，輸出最優(yōu)解，至此完成工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于和聲搜索算法的工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，其特征在 于，步驟五中初始解與步驟六中新解的目標(biāo)函數(shù)的求解，包括如下步驟： (a) 在工業(yè)機(jī)器人的可達(dá)工作空間中隨機(jī)生成N個(gè)位姿； (b) 設(shè)計(jì)路徑規(guī)劃算法，生成由起始位置，依次通過上一步中所生成位置的路徑，在各 條路徑上做多軸插值，得到各插值點(diǎn)處的各個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)速度，以及各連桿的質(zhì)心位置； (c) 根據(jù)上一步中獲得的結(jié)果，求出工業(yè)機(jī)器人在具有不同結(jié)構(gòu)參數(shù)的情況下，運(yùn)動(dòng)過 程中消耗的能量，從而求出目標(biāo)函數(shù)值。
3.如權(quán)利要求2所述的一種基于和聲搜索算法的工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，其特征在 于，步驟六中新的解分量通過以下三種方法產(chǎn)生： (a) 以概率Phm保留和聲記憶庫中某些解分量； (b) 以概率I-Phm在可行解空間產(chǎn)生新的解分量； (c) 對(duì)通過以上兩種機(jī)理產(chǎn)生的新的解分量，使用下面的公式，按照概率Ppak進(jìn)行擾 動(dòng)，以得到最終的新的解分量。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于和聲搜索算法的工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。該方法以工業(yè)機(jī)器人的初步結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)，將工業(yè)機(jī)器人的工作空間與運(yùn)動(dòng)過程中所消耗的能量作為性能指標(biāo)，利用和聲搜索算法優(yōu)化其結(jié)構(gòu)參數(shù)，使得優(yōu)化后的工業(yè)機(jī)器人在保持原有工作空間特性的基礎(chǔ)上，具有最優(yōu)的能量消耗。優(yōu)化方法的步驟為：(1)確定優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)與約束條件；(2)初始化和聲搜索算法的參數(shù)與和聲記憶庫；(3)通過保留和聲記憶庫中的部分解向量、隨機(jī)選擇、微調(diào)擾動(dòng)產(chǎn)生新的解分量；(4)更新記憶庫，對(duì)新解進(jìn)行評(píng)估，檢查是否滿足終止條件。本發(fā)明方法在工業(yè)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，能夠高效地實(shí)現(xiàn)對(duì)各連桿長(zhǎng)度的優(yōu)化，滿足工業(yè)應(yīng)用的實(shí)際需求。
【IPC分類】G05B13-04
【公開號(hào)】CN104749956
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510129344
【發(fā)明人】高學(xué)山, 穆煜, 姜世公, 郭文增, 宗成國, 戴福全
【申請(qǐng)人】北京理工大學(xué)
【公開日】2015年7月1日
【申請(qǐng)日】2015年3月24日