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基于AGA的仿人機器人PID控制參數(shù)優(yōu)化

作者: 時間:2013-05-09 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

3.2 后處理

結(jié)果來看,精度有明顯的提高,算法以最大迭代次數(shù)作為終止條件,收斂速度相對較慢但結(jié)果準確,說明遺傳算法具有較強的全局尋優(yōu)能力。

進入ADAMS/PostProcessor模塊,可以將優(yōu)化仿真結(jié)果跟ADAMS軟件自帶的SQP優(yōu)化模塊仿真結(jié)果進行對比,圖4的上半部分為優(yōu)化結(jié)果,下半部分為SQP優(yōu)化結(jié)果,在兩種算法中,偏差隨時間的變化趨勢大體相同,且偏差值大小相比為優(yōu)化前都有大幅的減小,充分體現(xiàn)了優(yōu)化設(shè)計在系統(tǒng)中的作用,如圖4。

優(yōu)化目標函數(shù)值對比

圖4 優(yōu)化目標函數(shù)值對比

此外通過對目標函數(shù)進行數(shù)據(jù)處理,查看目標函數(shù)在控制過程中的最大值、最小值以及平均偏差值,可知使用遺傳算法進行的控制優(yōu)化,無論目標函數(shù)的最大值還是平均值,都比采用ADAMS自帶的SQP算法的計算結(jié)果要小,見表1。

表1 目標函數(shù)各項數(shù)值對比

基于AGA的仿人機器人PID控制參數(shù)優(yōu)化

將AGA優(yōu)化后的仿人左膝關(guān)節(jié)角運動過程的實際軌跡跟理論軌跡重合情況跟優(yōu)化前進行比較,圖中,藍色虛線表示關(guān)節(jié)角的實際軌跡,紅色實線表示關(guān)節(jié)角的理論軌跡。仿真結(jié)果,如圖5和圖6。

優(yōu)化前關(guān)節(jié)理論與實際軌跡重合情況

圖5 優(yōu)化前關(guān)節(jié)理論與實際軌跡重合情況

優(yōu)化后關(guān)節(jié)理論與實際軌跡重合情況

圖6 優(yōu)化后關(guān)節(jié)理論與實際軌跡重合情況

比較圖6與圖7中可以看出,控制系統(tǒng)經(jīng)過自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化后,其控制性能較之優(yōu)化前有極大提升,關(guān)節(jié)運動的實際軌跡與理論軌跡更加接近,保證了仿人行走的穩(wěn)定性、可控制精度,提高了控制系統(tǒng)的實時響應(yīng)速度,證明了遺傳算法的控制系統(tǒng)優(yōu)化方法的正確性。

4 結(jié)論

針對仿人PID控制系統(tǒng)確定存在的問題,本文提出了自適應(yīng)遺傳算法定PID控制參數(shù)優(yōu)化方法。將三個參數(shù)作為遺傳算法的個體,采用仿人機器人的理論關(guān)節(jié)軌跡與實際關(guān)節(jié)軌跡的最大偏差值作為目標函數(shù),適應(yīng)度函數(shù)與之相對應(yīng),采用適應(yīng)度比例選擇策略,可以有效避免在遺傳算法的后期丟失最優(yōu)個體的可能,以保證機器人控制系統(tǒng)參數(shù)選擇精度。通過ADAMS仿真結(jié)果對比分析,優(yōu)化后的仿人機器人控制系統(tǒng)的控制精度、響應(yīng)速度都有明顯提高,說明了自適應(yīng)遺傳算法的PID控制能夠得到比傳統(tǒng)PID控制更優(yōu)的結(jié)果。

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