基于粒子群算法和投影解析法的机器人构型优化

针对一种可重构轮式移动机器人扩展构型中重构变量间的非线性关系,采用解析结合投影几何的方法建立可重构的移动机器人的稳定性指标模型。运用粒子群算法获得了在等效稳定裕量最大前提下的移动机器人重构构型,其结果同移动机器人重构实验的结果吻合很好。机器人重构构型时应遵循几何对称原则,负载分布均衡原则以保证机器人的直行性能.为了保证机器人工作性能良好,重构参数的应限定在安全范围内.同时应采取综合折中原则,对各种相关参数进行综合平衡.移动机器人扩展构型具有非线性特点的稳定性能指标,在机器人的性能预测、任务规划和运动控制中皆具有重大理论意义和应用价值.

基于改进负选择算法的异常检测

为解决基于负选择的异常检测算法中检测器数目和检测器对非我空间的覆盖二者之间的矛盾问题,采用粒子群优化算法(PSO)来优化负选择算法中随机产生的检测器的位置,从而实现用较少的检测器实现对非我空间更大的覆盖。在保证检测器尽可能小的覆盖自我空间的前提下,扩大检测器集合对非我空间的覆盖,并且在这个过程中检测器的数目是一定的。对正弦时间序列信号(artificial datasets)和轴承滚珠故障的振动信号(real-word datasets)进行了仿真实验。实验结果表明,该算法相对于原始的负选择算法在对非我空间的覆盖和检测率的提高方面有显著的效果。