为3DOF机器人操纵器优化PID轨迹跟踪控制器,使用改进的人工蜂群算法
Muhammad I Azeez1, A M M Abdelhaleem2, S Elnaggar2
1Mechanical Design and Production Engineering Department, Zagazig University, Zagazig, 44519, Egypt. mohibrahiem@eng.zu.edu.eg.
这项研究介绍了一种基于Lyapunov的新型目标函数和多精英引导的人工蜂群 (ABC) 算法,用于优化机器人操纵器中的比例整合衍生 (PID) 控制器,实现卓越的性能和稳定性.
科学领域:
- 机器人和控制系统 机器人和控制系统
- 优化算法 优化算法
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 比例整合导数 (PID) 控制器在机器人系统中被广泛使用.
- 优化PID控制器收益对于系统性能至关重要.
- 现有的优化方法和目标函数有局限性.
研究的目的:
- 介绍和比较两个优化技术:基本的人工蜂群 (ABC) 和多精英引导的ABC (MGABC).
- 为了确定一个3度自由度 (DOF) 刚性链路操纵器 (RLM) 的最佳比例整合导数 (PID) 控制器收益.
- 为了评估基于Lyapunov的新型目标函数 (LBF) 与传统基于错误的函数.
主要方法:
- 实现了基本的人工蜂群 (ABC) 和多精英引导的人工蜂群 (MGABC) 算法.
- 使用基于Lyapunov的新型目标函数 (LBF) 进行优化.
- 在3DOF RLM系统的轨迹跟踪中评估控制器性能.
- 将LBF与IAE,ISE,ITAE,MAE和MRSE目标函数进行比较.
主要成果:
- 与基本的ABC相比,MGABC算法证明了优越的收和避免局部最佳值.
- 基于Lyapunov的目标函数 (LBF) 显著提高了控制器在轨迹跟踪中的性能.
- 优化的系统表现出对干扰的稳定性,有效载荷的不确定性和没有振动的关节灵活性.
结论:
- MGABC算法是PID控制器的一个有效的优化技术.
- 基于Lyapunov的目标函数 (LBF) 与传统基于错误的函数相比,具有显著的优势.
- 提出的方法为机器人应用中PID控制器优化提供了强大的和可适应的方法.
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