面向机器人全局路径规划的改进蚁群算法研究

针对基本蚁群算法在机器人路径规划过程中路径转弯角度过大、易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,对其进行改进。在分析机器人路径规划环境建模方法基础上,将转角启发函数引入至节点选择概率公式,以增强路径选择指向性,提高算法搜索速度;通过引入当前节点与下一节点之间的距离和下一节点与目标节点距离之和的二次方对启发函数进行改进,使得算法搜索过程更有针对性,并降低陷入局部极小值概率;提出信息素挥发因子自适应更新策略,扩大算法搜索范围,提高收敛速度;利用遗传算法的交叉操作对移动路径进行二次优化,以增强算法的寻优能力,进而以Floyd算法为基础引入路径平滑操作,减少移动路径节点。在MATLAB中与其他算法通过求解多个单模测试函数与多模测试函数进行对比,并在栅格法环境建模中进行机器人全局路径规划仿真对比实验,以验证改进算法在路径寻优速度和质量上更具优越性。仿真结果表明,改进后的蚁群算法具有一定的可行性和有效性。     

基于ARIMA和XGBoost的滚动轴承故障预测模型研究

针对滚动轴承现有故障预测模型精度和准确率较低的问题,提出一种基于ARIMA时间序列预测和XGBoost分类算法的滚动轴承故障预测模型.首先,采用LMD联合FPA解决盲源欠定的问题;其次,使用KPCA选取敏感特征作为预测模型的输入,以提高轴承故障的分类精度;第三,通过Arima自回归模型预测轴承振动信号未来短期内变化情况...