[发明专利]基于和声搜索算法的工业机器人结构优化方法

摘要

本发明公开了一种基于和声搜索算法的工业机器人结构优化方法。该方法以工业机器人的初步结构设计为基础，将工业机器人的工作空间与运动过程中所消耗的能量作为性能指标，利用和声搜索算法优化其结构参数，使得优化后的工业机器人在保持原有工作空间特性的基础上，具有最优的能量消耗。优化方法的步骤为(1)确定优化问题的目标函数与约束条件；(2)初始化和声搜索算法的参数与和声记忆库；(3)通过保留和声记忆库中的部分解向量、随机选择、微调扰动产生新的解分量；(4)更新记忆库，对新解进行评估，检查是否满足终止条件。本发明方法在工业机器人的结构设计中，能够高效地实现对各连杆长度的优化，满足工业应用的实际需求。

主权项

一种基于和声搜索算法的工业机器人结构优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、根据工业机器人的工作空间确定工业机器人工作空间性能指标fW：fW(h)=|W(h)W0-1|+αsgn(g)]]>sgn(g)=1g<g00g≥g0]]>其中W表示工业机器人的工作空间，k为工业机器人雅可比矩阵在工作空间W中某一点处的条件数，W(h)为工作空间的体积，h为工业机器人需要优化的连杆参数向量，W0为工作空间体积的约束条件，α为调整系数,g0为g优化前的取值；步骤二、确定工业机器人在运动过程中的能量消耗指标：工业机器人的能量消耗为各连杆与负载的动能K与势能P之和，以优化前能量消耗为标准做归一化处理，以此得到能量消耗指标fE；步骤三、将工业机器人的工作空间性能指标与其运动过程中的能量消耗指标之和作为优化的目标函数；步骤四、目标函数表示为上述两项之和：minf(h)=|W(h)W0-1|+K(h)+P(h)K0+P0+αsgn(g)]]>其中：K(h)和P(h)分别为工业机器人在工作空间中运动的动能和势能，K0和P0分别为工业机器人在工作空间中运动的动能与势能的约束；步骤五、初始化和声搜索算法的参数以及和声记忆库，即随机产生M个优化问题的初始解，求解各初始解的目标函数值，将初始解保存到和声记忆库中；步骤六、产生新的解分量，并确定新解的目标函数值，更新和声记忆库中的解向量，采用与步骤五中相同的目标函数值求解方法，获得新解的目标函数值，如果该函数值小于和声记忆库中最差解的目标函数值，就使用新解替换掉和声记忆库中的最差解，从而得到新的和声记忆库，否则保持原和声记忆库不变；步骤七、重复步骤五与步骤六，直到达到最大的迭代次数或者满足停止准则后，结束循环，输出最优解，至此完成工业机器人结构优化。