[发明专利]一种基于混合编码的遗传优化轨迹跟踪控制系统

说明书

本发明公开了机器人轨迹控制领域中的一种基于混合编码的遗传优化轨迹跟踪控制系统，用于多关节机器人轨迹跟踪控制。针对多关节机器人模糊PID控制器进行遗传算法优化时编码长度冗长问题，提出一种模糊控制器设计参数直接编码和特征参数编码的混合编码策略，将该混合编码应用于模糊PID控制器隶属函数和模糊规则的遗传算法优化，并应用优化后的模糊PID控制器实现了关节机器人的轨迹跟踪控制，以能够提高多关节机器人的末端轨迹控制精度。

技术领域

本发明涉及多关节机器人的控制技术领域，尤其是一种轨迹跟踪控制系统。

背景技术

关节机器人轨迹跟踪控制是通过控制器对各关节施加驱动力矩使得机器人的关节角、角速度等运动状态跟踪给定的期望轨迹。关节机器人是一个高度非线性和高度不确定性系统，很难得到机器人精准的数学模型，一定程度上会影响实际的控制效果，因此通过一定的控制方法来降低机器人控制误差是机器人轨迹跟踪的目标。

比例-积分-微分(PID)控制易于实现且技术成熟，被广泛应用于关节机器人控制，但PID控制属于线性控制，将其应用于非线性系统的控制，往往难以取得理想的控制效果。模糊控制无需依靠精确的数学模型便可以达到良好的控制效果，对非线性系统具有较好的逼近效果。因此模糊控制和PID控制相结合的控制方法被设计应用于机器人轨迹跟踪控制，实现了控制精度的提高。尽管如此，对于模糊控制的隶属函数和模糊规则以及PID参数的选取和设计需要经验和专家知识，存在设计不合理时难以取得最佳控制效果的不足。现有技术中，采用遗传算法(GA)对控制器参数进行寻优调整往往能提高系统的动、静态性能。当同时优化与模糊规则、隶属函数相关的模糊控制器设计参数时，若将设计参数直接编码到个体染色体会使染色体变得冗长，搜索空间过大、寻优效率较低。

发明内容

本发明的目的是针对多关节机器人模糊PID控制器进行遗传算法优化时编码长度冗长问题，提出一种基于混合编码的遗传优化轨迹跟踪控制系统，该系统模糊控制器采用设计参数直接编码和特征参数编码的混合编码策略，将该混合编码策略应用于模糊PID控制器隶属函数和模糊规则的遗传算法优化，并应用优化后的模糊PID控制器实现了关节机器人的轨迹跟踪控制，以提高多关节机器人的末端轨迹控制精度。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于混合编码的遗传优化轨迹跟踪控制系统，用于多关节机器人执行末端的轨迹跟踪控制；包括轨迹跟踪控制系统仿真模块、混合编码模块和遗传优化模块；

所述轨迹跟踪控制系统仿真模块包括动力学仿真模块和模糊PID控制器；动力学仿真模块用于在给定控制力矩τ的情况下输出机器人各个关节的仿真关节角位移q；模糊PID控制器包括模糊模块与PID模块，模糊PID控制器用以根据当前偏差e和偏差变化率ec输出控制力矩τ；

所述的混合编码模块包括隶属函数编码模块和模糊规则编码模块；隶属函数编码模块是将输入输出变量的隶属函数特征参数P_m和G用于个体染色体编码；模糊规则编码模块是将ΔK_P和ΔK_D的模糊规则特征参数P_s和θ_s以及ΔK_I的模糊规则设计参数用于个体染色体编码；

所述的遗传算法模块的初始种群是随机生成N个个体染色体[a₁,a₂,…,a₆₃]，根据当前种群中每个个体染色体的适应度函数值J(t)，若满足优化要求(遗传代数或适应度函数变化阈值等)则结束寻优，否则根据适应度函数值来进行选择、复制、变异、交叉等一系列遗传操作生成下一代种群。