基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法. 在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数; 引入精英保留机制,保留每一代最优个体; 自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化. 利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强.     

永磁同步直线电机的分数阶超螺旋滑模控制

为了提高永磁同步直线电机的跟踪性能,增强系统的鲁棒性,本文提出了分数阶超螺旋滑模控制策略.首先,针对外部扰动以及系统的未知状态设计广义超螺旋观测器,其能够精确估计永磁同步直线电机的速度和外部扰动.其次,将分数阶理论和终端滑模控制理论相结合,提出有限时间收敛的分数阶超螺旋滑模控制器,以实现永磁同步直线电机的跟踪控制.最后,通过仿真对比验证所提方案的有效性.