基于DMOEA/D-ET算法的焊接机器人多目标路径规划
发布时间：2021-07-04 13:59
弧焊机器人在实际生产过程中可以提高生产效率.文中对弧焊机器人焊接过程中的路径长度与能耗进行优化,由此提出了一种基于事件触发的自适应邻域离散多目标优化算法（DMOEA/D-ET）.该算法以更新粒子比率作为事件触发机制,通过事件触发机制协调全局搜索与局部搜索.采用网格法进行全局搜索,使用基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）进行局部搜索,并通过采用自适应邻域策略改善MOEA/D算法解的分布不均问题.通过和其他5个算法在3个TSPLIB问题上进行测试对比,发现所提出的算法具有较好的性能.最后对平衡梁模型的焊接过程进行多目标优化,并与其他5个多目标算法对比,结果表明文中提出的算法得到的优化结果更贴近真实前沿面,解的分布更好.
【文章来源】：华南理工大学学报(自然科学版). 2019,47(04)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
过渡点求解示意图Fig．1Schematicdiagramoftransitionpointsolution
n(x)2div(3)lb=fmin(x)－fmax(x)－fmin(x)2div(4)且d=ub－lbdiv(5)式中:ub为网格上边界，lb为网格下边界;fmax(x)为最大适应度值，fmin(x)为最小适应度值;div为网格划分系数，通常根据种群数量和经验法确定网格划分系数的大小．将笛卡尔坐标系上的点映射到网格坐标系下，各个粒子的相对距离为其横纵坐标相差之和，例如粒子A、C的相对距离DAC=xA－xC+yA－yC，为4，如图2所示．图2网格坐标系示意图Fig．2Schematicdiagramofgridcoordinatesystem
8．38423．74145267．7064520774155161．40129414．70172710．602．11×108196016．00153487．10132835．804．77×108190076．30115335．80173401．117．47×109515004．81113291．90169959．506．62×109513637．62113206．00112995．004．40×106115640．70109506．00144891．9090306005156005．90126754．4012765．9655627213923．0211798．2517651．271075787223311．9912089．3616323．286434545942364．478341．6316066．005939207541674．008209．707384．761123717803．116966．41图4平衡梁模型Fig．4Balancebeammodel计算能耗时需要对机器人进行轨迹规划．由于已知机器人末端的位置，因此采用逆运动学分析方式，将笛卡尔空间中的位置映射到关节空间中，可得到满足要求的关节角和关节加速度．根据得到的运动学逆解，可求出关节力矩，通过式(2)计算出能耗大小．采用Matlab机器人工具箱对机器人的运动学进行求解，利用工具箱中的Link与SerialLink函数建立机器人模型;利用transl、ikine、jtraj函数求得运动学逆解;利用rne函数求出各个关节力矩;利用能耗计算公式得到能耗大小．对以上路径长度与能耗进行优化，采用DMOEA/图5平衡梁焊缝序号Fig．5Balancebeamweldserialnumber
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DTC-MOPSO算法的焊接机器人路径规划[J]. 薛立卡,王学武,顾幸生. 信息与控制. 2016(06)
[2]基于Lévy-PSO算法的焊接机器人避障路径规划[J]. 王学武,严益鑫,丁冬雁,顾幸生. 上海交通大学学报. 2016(10)
[3]基于遗传算法求解折扣{0-1}背包问题的研究[J]. 贺毅朝,王熙照,李文斌,张新禄,陈嶷瑛. 计算机学报. 2016(12)
[4]粒子群优化算法求解旅行商问题[J]. 黄岚,王康平,周春光,庞巍,董龙江,彭利. 吉林大学学报(理学版). 2003(04)
本文编号：3264918
【文章来源】：华南理工大学学报(自然科学版). 2019,47(04)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
过渡点求解示意图Fig．1Schematicdiagramoftransitionpointsolution
n(x)2div(3)lb=fmin(x)－fmax(x)－fmin(x)2div(4)且d=ub－lbdiv(5)式中:ub为网格上边界，lb为网格下边界;fmax(x)为最大适应度值，fmin(x)为最小适应度值;div为网格划分系数，通常根据种群数量和经验法确定网格划分系数的大小．将笛卡尔坐标系上的点映射到网格坐标系下，各个粒子的相对距离为其横纵坐标相差之和，例如粒子A、C的相对距离DAC=xA－xC+yA－yC，为4，如图2所示．图2网格坐标系示意图Fig．2Schematicdiagramofgridcoordinatesystem
8．38423．74145267．7064520774155161．40129414．70172710．602．11×108196016．00153487．10132835．804．77×108190076．30115335．80173401．117．47×109515004．81113291．90169959．506．62×109513637．62113206．00112995．004．40×106115640．70109506．00144891．9090306005156005．90126754．4012765．9655627213923．0211798．2517651．271075787223311．9912089．3616323．286434545942364．478341．6316066．005939207541674．008209．707384．761123717803．116966．41图4平衡梁模型Fig．4Balancebeammodel计算能耗时需要对机器人进行轨迹规划．由于已知机器人末端的位置，因此采用逆运动学分析方式，将笛卡尔空间中的位置映射到关节空间中，可得到满足要求的关节角和关节加速度．根据得到的运动学逆解，可求出关节力矩，通过式(2)计算出能耗大小．采用Matlab机器人工具箱对机器人的运动学进行求解，利用工具箱中的Link与SerialLink函数建立机器人模型;利用transl、ikine、jtraj函数求得运动学逆解;利用rne函数求出各个关节力矩;利用能耗计算公式得到能耗大小．对以上路径长度与能耗进行优化，采用DMOEA/图5平衡梁焊缝序号Fig．5Balancebeamweldserialnumber
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DTC-MOPSO算法的焊接机器人路径规划[J]. 薛立卡,王学武,顾幸生. 信息与控制. 2016(06)
[2]基于Lévy-PSO算法的焊接机器人避障路径规划[J]. 王学武,严益鑫,丁冬雁,顾幸生. 上海交通大学学报. 2016(10)
[3]基于遗传算法求解折扣{0-1}背包问题的研究[J]. 贺毅朝,王熙照,李文斌,张新禄,陈嶷瑛. 计算机学报. 2016(12)
[4]粒子群优化算法求解旅行商问题[J]. 黄岚,王康平,周春光,庞巍,董龙江,彭利. 吉林大学学报(理学版). 2003(04)
本文编号：3264918
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3264918.html
