采用改进遗传算法优化LS-SVM逆系统的外转子无铁心无轴承永磁同步发电机解耦控制

为了实现外转子无铁心无轴承永磁同步发电机(outer rotor coreless bearingless permanent magnet synchronous generator,ORC-BPMSG)的精确控制,提出一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)逆系统的解耦控制策略。首先,基于ORC-BPMSG的结构及工作原理,推导其数学模型,并分析其可逆性。其次,建立LS-SVM回归方程,并采用IGA优化LS-SVM的性能参数,从而训练得到逆系统。然后,将逆系统与原系统串接,形成伪线性系统,实现了ORC-BPMSG的线性化和解耦。最后,将提出的控制方法与传统LS-SVM逆系统控制方法进行对比仿真和实验。仿真和实验结果表明:所提出的控制策略可以较好地实现ORC-BPMSG输出电压和悬浮力、以及悬浮力之间的解耦控制。

基于改进海洋捕食者算法的机械臂逆解求解

针对冗余机械臂逆运动学求解较难、精度较低的问题,在已有海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)基础上,引入Tent映射初始化策略、精英反向学习策略、自适应t分布变异机制,提出了改进海洋捕食者算法(IMPA),并将其应用于冗余机械臂逆解求解中。4个典型测试函数的测试结果表明,IMPA的求解精度和计算稳定性比MPA和另一种改进MPA更优;冗余机械臂逆解求解实例结果表明,IMPA的求解速度更快,求解精度和稳定性更佳,机械臂位姿精度提高,位姿误差降低,具有一定优势。

基于改进量子粒子群优化算法的机器人逆运动学求解

针对工业机器人在逆运动学求解过程中存在的位姿奇异、解不唯一、求解精度低等问题,提出了一种改进量子粒子群算法。首先,利用D-H参数法建立机器人运动学模型,以机械臂末端最小位姿误差为主要优化目标,加入运动前后关节角变化最小、行程平稳连续的约束条件,设计了目标函数;其次,通过采用Levy飞行策略改进粒子更新方式、非线性地动态调整收缩膨胀因子、采用变权重方法计算最优平均位置等方法设计了一种改进量子粒子群优化(IQPSO)算法;然后,模拟单点位姿和连续轨迹两种不同的求解情况进行三种算法(IQPSO、APSO、QPSO)的仿真对比实验,结果表明IQPSO算法具有收敛速度快、求解精度高等优点;最后,将IQPSO算法用于机械臂本体进行实物验证,实验结果表明IQPSO算法求解出的插值点所组成的轨迹连续且平滑,进一步证明了该算法应用于实际运动控制中的稳定性和可行性。

基于改进蜂群算法的拱架台车机械臂逆解

拱架台车机械臂为七自由度的冗余机械臂且带有移动关节,其逆运动学求解困难,文中设计了一种基于Levy飞行的混沌蜂群算法(Chaotic Levy Artificial Bee Colony Algorithm,CFABC)。首先利用D-H(Denavit-Hartenberg)法建立机械臂运动学模型,通过正运动学的解建立末端位姿误差目标函数,求取逆运动学的最优解,接着引入混沌映射对蜜源进行初始化,再引入Levy飞行改变搜索策略来提升算法的收敛速度,最后利用Matlab编程进行仿真验证,为拱架台车机械臂逆运动学的求解提供了一种新的途径。结果表明,该算法的收敛速度相较于传统的蜂群算法和混沌蜂群算法求解速度快、稳定性好,证明了算法的可行性。

数字资本主义中的数字劳动控制与反抗:资本的算法逻辑与劳动者的逆算法实践

数字资本主义的到来,与传统工业资本主义劳动相比,资本控制劳动的形式与劳动者反抗路径已发生深刻改变。资本的算法控制成为数字资本主义劳动控制新形式并超越传统劳动时空控制。从时间维度来看,资本通过算法隐蔽地将劳动控制延伸至闲暇时间、生理恢复时间和非劳动时间,突破传统劳动时间“量”的掠夺,同时通过算法手段精准地提高对劳动时间“质”的控制。从空间维度来看,资本通过算法打破监督者与劳动者必须聚集在同一物理空间的限制,雇主不必到工作现场就可以实现对数字劳动者物理空间行为和虚拟空间行为的双重空间控制。面对算法对劳动过程的超时空控制,数字劳动者通过逆算法实践进行抵抗,反抗主体呈跨空间联结、反抗手段呈技术化中介、反抗领域向数据生产资料延伸。解决反抗的根本路径必须深入生产关系,变革资本主义生产关系实现数字技术的社会主义应用是解放数字劳动的出路所在。

基于同伦延拓的冗余机械臂逆运动学优化算法研究

目的针对偏置冗余机械臂的逆运动学,采用传统数值法存在依赖初始值、奇异位姿收敛性差等问题,提出一种改进数值法。方法首先将非线性方程组转化为同伦方程组,引入同伦延拓算法能够有效避免依赖初始值的问题,同时能够获取逆运动学解空间。然后考虑奇异位姿,将同伦方程组转化为最小二乘问题,采用Levenberg Marquardt算法对同伦方程组进行路径追踪,以获取逆运动学解空间。最后将关节极限避免问题映射为解空间优化问题,引入二进制改进粒子群优化算法,获得最优逆运动学解。结果实验结果表明,相较于传统数值法,文中所提数值法针对逆运动学求解具有更高的收敛率、更快的收敛速度,同时二进制改进粒子群算法能够有效避免关节极限问题。结论采用文中所提数值法求解逆运动学的精度较高,能够满足实时性要求,对于机械臂用于包装作业具有一定的理论意义和工程应用价值。

求解逆运动学的多策略蜻蜓算法

蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)是一种新型群智能算法,存在求解精度不高、收敛速度慢、优化不稳定等不足.基于此,提出了一种多策略改进的蜻蜓算法(Multi-strategy Improved Dragonfly Algorithm,MIDA).首先通过Logistic混沌映射改善算法的初始种群,使算法能更快锁定最优解区域;其次融合共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search,SOS)来增加个体间的信息交流;最后采用了余弦扰动避免蜻蜓算法过早陷入局部最优解,并且采用正交实验验证该算法的可行性.通过12个基准函数和求解逆运动学这一实际应用来验证MIDA的有效性.结果表明,MIDA在函数优化方面遥遥领先,在求解逆运动学问题中,优化效果比其他对比算法高10%~35%.

基于改进粒子群算法的机械臂逆运动学求解

为了克服一般传统方法在求解机器人逆运动学问题时的不足,通过构建合理的适应函数将机械手逆运动学问题转变为目标优化问题,然后通过群智能算法加以优化,进而求解逆运动学问题。给出一种粒子群算法的优化方法,通过动态惯性权重来调节算法全局搜索和局部搜索的能力,同时引入收缩学习因子来避免算法陷入局部最优。以机器人末端执行设备的位置误差最小,设机器人在运动过程中的能量消耗最小为优化目标,在一种串联仿人机械臂上进行了仿真实验。通过计算机仿真结果便可发现,与其他粒子群算法对比,经过改进的粒子群算法具有较好的收敛速率和求解精度。可以看出,该方案能够合理地进行机器人逆运动学问题的解决。

m-WG逆的性质和计算

该文研究了闵可夫斯基空间中矩阵的m-WG逆的性质和计算.首先,利用值域和零空间给出了m-WG逆的刻画.其次,给出了m-WG逆与非奇异加边矩阵之间的关系,并讨论了m-WG逆的扰动界.最后,利用逐次矩阵平方算法给出了m-WG逆的计算.

基于效能评价的照明逆设计改进启发式算法开发

为应对照明建筑设计集成新趋势下的质量提升、氛围塑造、节能优化的多元照明设计目标,引入了生成式设计手段,创建了用于照明逆设计的数学模型及启发式算法.数学模型以工作面照度和空间亮度系数(Feu)2项指标调控环境的视觉质量和照明氛围,照明功率密度(LPD)指标调控照明节能;启发式算法对描述光通量、灯具的横向/纵向间距、地面/墙面平均反射率的5维决策变量进行优化,获取最优方案.为确定最佳算法,基于Python算法库scikit-opt将遗传算法(GA)、差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)、人工鱼群算法(AFSA)用于数学模型的优化,并以1个逆设计函数、4个数学测试函数为测试基准,比较算法的准确性、稳定性、计算效率3类效能.根据比较结果,创建了用于逆设计的多策略算法(inversedesign multi-strategy algorithm,IDMSA),其特点包括:(1)根据运行阶段和寻优状态决定个体执行DE还是AFSA的寻优操作;(2)基于冯·诺依曼邻域执行AFSA的聚群和追尾行为;(3)采用自适应步长.用提升寻优难度的测试基准验证算法效能.结果表明:IDMSA表现出最好的准确性和稳定性,计算效率优于AFSA和DE;使用逆设计数学模型和IDMSA算法可有效实现工作面照度-Feu-LPD的联合优化,生成方案的工作面照度和Feu与参考值的偏差小于5%,统一眩光值(UGR)和照度均匀度符合规范要求;IDMSA所得方案的LPD比DE低2.6%,比PSO低6.1%,节能效果更优.

基于区间优化算法的电力系统可靠性评估逆问题模型

电力系统可靠性评估逆问题是指从已知的可靠性指标值出发求取未知的元件可靠性参数的问题,是电力系统可靠性领域一个重要的潜在研究方向。只有在待求可靠性参数个数与可靠性指标个数相等的特殊情形下,采用现有的逆问题研究方法才能取得参数的准确值。针对以上不足,首先,基于可靠性指标解析计算函数,构建逆问题的非线性方程组模型。其次,为计及已知可靠性指标个数大于、等于或小于待求参数个数的3种情形,将方程组模型转化为优化问题,建立逆问题的一般性模型。针对逆问题存在多解的情形,以可靠性参数优化为例,说明如何构建对应于具体工程问题的逆问题模型。然后,提出基于改进区间优化算法的逆问题求解方法,该方法能够在逆问题的不同情形之间进行切换,并确保求得最优解。最后,将所提方法应用于RBTS、IEEE-RTS系统和91节点系统,算例结果表明:针对逆问题的上述3种情形,采用所提方法均可有效求得准确的元件可靠性参数。

串联六轴机械臂逆运动学几何解法

【目的】提高机械臂运动轨迹的控制精度和快速响应性能。【方法】采用特征点改进串联六轴机械臂运动学逆解的几何算法。【结果】机械臂末端位姿通过三个特征点表示,将前5个关节划分为关节1、关节2和关节3、关节4和关节5三组。前5个关节的角度由两个特征点确定,每组可得出两种连杆姿态,进而组合成前5节连杆的8种姿态,再根据前5节连杆的姿态和另一个特征点确定关节6的角度。通过与目标末端位姿进行对比,逆解计算出的转角值所确定的末端位姿无理论上的误差,并且与目标位姿一致。【结论】改进的串联六轴机械臂几何逆解算法计算过程简单且正确可行。

改进混沌麻雀搜索算法及其在冗余机械臂逆运动学求解中的应用

针对冗余机械臂不满足Pieper准则,无法获得逆运动学封闭解的问题,提出一种自适应混沌麻雀搜索算法(ACSSA)。首先,利用佳点集均匀分布特性生成初始化种群;其次,引入自适应动态权重,用于平衡全局和局部搜索能力,提高种群多样性,改善陷入局部最优的问题;最后,引入高斯变异,加强局部搜索能力,同时产生Tent混沌序列,防止陷入局部最优。将ACSSA应用到冗余机械臂逆向运动学求解中,分别对空间点到点运动和空间连续轨迹跟踪两种工况进行仿真,并与CSSA和SSA进行对比。结果表明:在第一种工况下,ACSSA在收敛精度上提高了2个数量级,在算法稳定性上比CSSA、SSA分别高出2、3个数量级;第二种工况下,在计算值与理论值的绝对误差精度和稳定性这两个评定指标上,ACSSA较CSSA提高了1个数量级,较SSA提高了6个数量级。充分说明了ACSSA具有精度高、收敛速度快的特性。

CSSA算法在空间3R机械手逆运动学计算中应用

基于混沌麻雀搜索算法(Chaos Sparrow Search Algorithm)具有精度高,搜索能力强,收敛速度快等优点,提出一种将CSSA应用于多自由度机械臂逆运动学解的新方法。以空间3R机械手为例:首先用螺旋理论进行正向运动学建模并通过3R机械手空间几何关系,将关节空间划分为4个只有唯一逆解的子空间;其次通过雅可比矩阵行列式为0的方法求出3R机械手奇异位置;最后建立仿真,以各子空间边界作为约束条件,将子空间内的逆运动学求解转换为CSSA算法有约束寻优;验证CSSA算法求逆运动学解中的可行性;仿真结果表明,CSSA算法可精确求出3R机械手的所有逆运动学解,算法具有稳定性,收敛速度快且不受奇异性的影响。

复杂曲面随形打印变形机器人逆解算法与控制研究

为了缩短机器人的研发周期,加快多类构型机器人面向复杂曲面零件的特种加工应用落地,将参数化设计思想融入到从设计到应用的整个周期,结合逆解算法、模块化设计、3D打印技术、逆向技术、数字仿真技术、机电一体化技术等设计出可变形机器人开发系统。输入机器人的几何参数,即可快速完成机器人模型设计、路径规划、可视化编程、动力学仿真、硬件组装及试验。该变形机器人方法可匹配大多数厂家机器人,快速对复杂零件激光加工、喷涂、喷丸、焊接、打磨等自由路径随形编程,易于再开发扩展应用。利用该系统开发变形机器人,完成曲面随形打印写字,验证系统的高效性和可行性。

混合变异克隆选择算法及其在机械臂逆运动学问题中的应用

为改善克隆选择算法(CSA)在解决复杂优化问题时收敛质量不高的不足,提出一种基于混合变异的改进克隆选择算法(HMCSA),并将该算法用于解决冗余机械臂的逆运动学问题。改进算法采用了混合差分变异与克隆选择进化的两级混合协同搜索模式,有效平衡了算法的全局探索与局部开发,从而较好地克服了基本克隆选择算法容易陷入局部极值而早熟收敛的现象。通过抗体成功搜索经验的动态实时共享,加速了算法的收敛速度以及提升了算法的收敛精度。此外,与对比算法相比,HMCSA算法具有需要设置参数更少的优点,便于算法的应用推广。通过经典的基准测试函数优化问题验证了HMCSA算法的有效性;在冗余机械臂运动学逆解的优化求解中,HMCSA算法同样获得了较好的优化效果,为解决机器人的逆运动学问题提供了新思路。

基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法

经典稀疏重构算法的计算复杂度较高,易导致雷达系统面对较大规模雷达回波数据时实时成像处理能力不足。针对这一问题,将量子算法应用于逆合成孔径雷达成像的稀疏信号处理中,为雷达稀疏成像带来量子计算短时间内处理大规模数据的优势。首先,根据逆合成孔径雷达稀疏成像的经典算法,分析匹配滤波、稀疏重构等经典算法的量子化方法,建立经典算法与量子算法之间的映射关系;其次,在确定相应量子算法及步骤关系的基础上,构建能够实现稀疏成像经典算法功能的量子线路,提出基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法;最后,根据构建的量子线路,结合雷达回波信号,制备相应的量子态,输入到量子线路中获得成像结果。仿真实验表明:相较于经典稀疏成像算法,基于量子算法的稀疏成像方法能够在保证成像质量的同时,大幅降低雷达成像处理数据的计算复杂度。

平台劳动者“逆算法行为”形成过程中羊群效应探讨——来自演化博弈模型及数值仿真实验的证据

平台劳动者“逆算法行为”有其自身形成及演化机制。笔者基于羊群效应理论和社会学习理论,构建了平台劳动者“逆算法行为”演化博弈模型,利用数值仿真分析方法对“逆算法行为”的形成及其演化进行了数值仿真实验。实验结果证实:羊群效应在平台劳动者“逆算法行为”及其影响因素之间发挥中介作用;平台劳动者生理与心理收益水平的提高正向影响“逆算法行为”的发生;增强平台惩罚力度不能有效抑制平台劳动者“逆算法行为”;提高负外部性水平能够正向影响平台劳动者“逆算法行为”的出现。本研究尝试性地将羊群效应理论和社会学习理论拓展到平台劳动者“逆算法行为”形成及其演化博弈模型的数值仿真实验中,揭示了“羊群效应”下平台劳动者“逆算法行为”形成及其演化机制,丰富了有关“逆算法行为”学术探究方面的相关文献,研究结论可以为平台有效防治“逆算法行为”提供理论依据。

考虑双资源约束的柔性机械加工车间逆调度问题研究

为提高机械加工车间在动态生产环境下的效率和稳定性,建立了考虑机器与工人约束的柔性机械加工车间逆调度问题模型。该模型以最小化完工时间、机器能耗和逆偏差指数为目标,通过调整工件排产、工人作业以及机加工工艺参数对原始调度方案进行优化。针对问题特征,提出了一种差分进化算法。在算法中,设计了混合双层编码方式以降低搜索难度;提出了两种基于调度规则的初始化方式以提高种群质量;为加强和平衡全局与局部搜索,设计了自适应遗传操作以及基于精英选择的局部搜索策略;改进了哈明距离,并提出了一种拥挤度算子以反映种群真实多样性。在实验中构建了33组测试算例,并将所提算法与其他7种算法进行对比,验证了所提算法性能。最后,分析了某液压缸生产车间在两种不同动态环境下的真实逆调度案例,结果表明,所提算法能够在较小程度改变原始调度的情况下缩短4.2%的完工时间、降低20.2%的机器能耗。

某型舰载机目标的ISAR成像算法研究

逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术因其能够提供目标的高分辨率二维图像,已经成为军事侦察、地球观测和灾害监测等领域的重要工具,但是,由于目标的复杂运动,传统的ISAR成像方法往往会出现图像模糊和失真的问题。距离多普勒(RD)算法通过对雷达回波数据进行二维傅里叶变换,可以有效地抑制目标的复杂运动对ISAR图像的影响,从而获得更清晰、更精确的图像,然而,在处理目标加速度和微动方面存在局限性。文中首先说明了ISAR的成像原理,介绍了运动补偿中的包络对齐,在此基础上,提出一种改进的包络对齐方法,通过某卫星成像对该算法进行验证,证明了该方法的适用性和灵活性,运用改进的包络对齐方法对某型舰载机成像,发现该方法可以有效地提高ISAR图像的质量和分辨率。