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基于Lévy飞行策略优化孔雀算法的工业机器人精度补偿
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作者 张玉洁 崔晶 +1 位作者 李旭辉 袁瑞情 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第12期1485-1493,共9页
工业机器人的加工精度对其性能产生至关重要的影响。在处理精度补偿算法时,通常会面临收敛精度差和陷入局部最优解的困境。为了应对这些挑战,提出了一种基于Lévy飞行策略优化孔雀算法(LB-POA)的工业机器人精度补偿方法。这一方法... 工业机器人的加工精度对其性能产生至关重要的影响。在处理精度补偿算法时,通常会面临收敛精度差和陷入局部最优解的困境。为了应对这些挑战,提出了一种基于Lévy飞行策略优化孔雀算法(LB-POA)的工业机器人精度补偿方法。这一方法引入了Lévy飞行策略,以帮助算法在陷入局部最优解时能够快速跳出,进一步提高孔雀优化算法的计算速度和极值精度。此外采用正交阵列采样对所有维度用投影进行分层,从而以更少的采样点达到更高的补偿精度。在研究中,利用Leika-AT930激光跟踪器测量了机器人末端执行器的位置,并使用EFORT ECR5机器人进行了一系列对比实验。与传统的POA算法相比,LB-POA算法的平均补偿精度从0.3033 mm降低到0.2000 mm。实验结果清晰表明,LB-POA算法不仅在补偿精度方面表现出色,而且在运行效率方面也具备显著的优势。 展开更多
关键词 工业机器人 精度补偿 Lévy飞行策略 正交抽样采样 孔雀优化算法 算法效率
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