基于最小包容区域的球度误差评定方法

针对球度误差评定方法存在原理误差或模型误差,提出了一种符合最小包容区域定义的球度误差评定方法,即将几何搜索逼近算法与基于最小包容区域法的球度误差评定的几何结构和定义结合起来的准确评定方法。对仿真数据和其他文献中的数据进行了评定。所提方法与其他方法的评定结果表明,所提方法可以准确地找到最小包容区域球的球心并给出球度误差的精确解。     

基于自适应粒子群算法的FS20N机器人时间最优轨迹规划

针对通用型机器人,以运行时间最短为目标,提出一种基于自适应粒子群(APSO)时间最优轨迹规划算法。在关节空间轨迹规划中,逆解得到关节变量与时间的关系,以此建立五次多项式关节变量与时间的插值轨迹。然后,利用罚函数对其关节角度、关节速度、关节加速度进行处理,同时以插值关节各点间的时间间隔之和为优化目标,采用自适应粒子群算法进行优化求解,得到时间最优的轨迹。最后,利用MATLAB仿真软件,建立川崎FS20 N仿真模型进行验证,得到运行平稳且时间最优的运行轨迹图,仿真结果验证了该算法在轨迹规划中的可行性。     

自适应连续集稀疏分解声音识别算法

为实现公共环境复杂背景中异常声信号识别以辅助公共场所安全监控,提出基于连续完备集的自适应MP稀疏分解声音识别算法,算法通过相关参数改进实现自适应PSO算法,然后借助PSO算法的连续空间搜索优势对MP稀疏分解进行连续集优化,从而提高稀疏分解获得的最优原子的匹配度,最后提取重构声信号的时频参数特征以SVM算法实现异常声音事件的快速准确识别。实验结果表明,与已有算法相比,所提识别算法显著降低了计算量,并取得了最优的声音识别率和识别鲁棒性。     

磁力耦合动密封驱动结构参数优化设计与试验分析

为实现压力容器的零泄漏动密封传动,提出一种磁力耦合驱动结构的优化设计方法。以耗费永磁材料最少的情况下实现传递转矩最大、涡流损耗最小为优化目标,构建改进粒子群算法,对磁力耦合驱动结构进行参数优化设计。根据优化结果设计磁力耦合驱动结构,并通过三维有限元仿真及试验检测验证了所设计结构可满足实际应用的转矩要求,实现了压力容器的零泄漏动密封,可为同领域磁力驱动结构的设计提供指导。     

机械臂关节空间轨迹的时间最优智能规划研究

针对机械臂关节空间轨迹的时间最优规划问题,提出了基于膜计算-粒子群算法的轨迹规划方法。建立了机械臂关节空间轨迹规划模型,使用3次样条曲线构造了轨迹基元函数。提出了膜计算-粒子群算法,通过设计处理器处理膜传递的信息,通过算法淘汰机制、吞并机制和信息交流机制实现膜间合作,膜内根据不同算法原理各自进行速度和位置更新,最终通过膜计算将多种粒子群算法优势进行融合。经测试函数测试,相比于其他粒子群算法,膜计算-粒子群算法具有最高的搜索精度和最快的收敛速度;同时使用多作用力粒子群算法和膜计算-粒子群算法进行轨迹规划,膜计算-粒子群算法规划的机械臂耗时比另一算法减少了23.99%,充分证明了膜计算-粒子群算法在轨迹规划中的优越性。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的SRM磁链模型

以一台6/4级SRM电机模型的电流和磁链为输入,转子位置角度为输出,拟合了磁链-电流-角度模型,并在MATLAB/Simulink中进行了仿真实验。在拟合模型时,为了提高训练效率,简化拟合模型,采用了粒子群优化BP神经网络隐含层神经元个数的算法,并进行了仿真实验。结果表明,粒子群算法优化BP神经网络的控制策略具有较高的训练效率。     

基于BP神经网络及PSO算法的食品输送齿轮注塑工艺参数优化研究

以食品输送系统的塑料齿轮为研究对象,首先利用正交试验法进行翘曲分析,得到最小翘曲量为1.952 mm。然后利用正交试验中的工艺参数和翘曲量分别作为输入层和输出层来构建一个三层的BP神经网络,经过训练和测试,得到一个性能较好的神经网络模型。最后利用这个模型计算粒子群优化(PSO)算法各粒子的初始适应度值,并以翘曲量为目标对工艺参数进行优化。优化得到的塑料齿轮最小翘曲量为1.853 mm,经过翘曲分析验证后得到翘曲量值为1.830 mm,误差1.2%,相比于正交试验法优化效果更好。