遺傳算法在NS-SA-5020A 中的實現(xiàn)

根據(jù)上述自適應(yīng)遺傳算法對PID參數(shù)進行優(yōu)化的基本思想，基于VC++語言編寫AGA優(yōu)化程序，通過ADAMS自帶的控制工具箱，建立基于自適應(yīng)遺傳PID算法的控制系統(tǒng)，進行仿真，驗證虛擬樣機模型的正確性。

NS-SA-5020A 構(gòu)建AGA結(jié)合ADAMS的仿真流程圖。在優(yōu)化設(shè)計過程中，ADAMS首先對接口進行初始化，將優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、設(shè)計變量與范圍傳遞到遺傳算法中，通過遺傳算法產(chǎn)生初始群體，并將參數(shù)提交給ADAMS進行目標(biāo)函數(shù)計算，遺傳算法根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值計算個體適應(yīng)度。然后判斷終止條件，如果未達到終止條件，則通過遺傳進化產(chǎn)生新種群，計算新的適應(yīng)度值；如果滿足終止條件，則向ADAMS提交*解及相關(guān)參數(shù)，并終止優(yōu)化程序。如圖3。

圖3 NS-SA-5020A 在ADAMS中仿真流程圖

其中將遺傳算法引入ADAMS中，可以不用考慮遺傳算法優(yōu)化中機械系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，就能很方便獲得適應(yīng)度函數(shù)值，簡化了遺傳算法的設(shè)計過程。

根據(jù)仿真流程圖，以控制仿人機器人左膝關(guān)節(jié)軌跡為例，建立優(yōu)化算法控制系統(tǒng)，進行仿真。

首先，建立優(yōu)化設(shè)計的設(shè)計變量，即variable_P、variable_I、variable_D。由于遺傳算法具有很強的全局尋優(yōu)能力，因此確定variable_P的范圍為[1,2500]，variable_I的范圍為[1,500]，variable_D的范圍為[1,2500]，并將三個設(shè)計變量與控制系統(tǒng)PID環(huán)節(jié)關(guān)聯(lián)以保證遺傳算法的全局搜索。

其次，NS-SA-5020A 建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。以實際關(guān)節(jié)軌跡與理論關(guān)節(jié)軌跡差值的值作為設(shè)計目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)值越小，控制精度越高。由于機器人關(guān)節(jié)軌跡為復(fù)雜的分段函數(shù)，為方便起見，采用樣條擬合的方法將理論軌跡輸入到ADAMS中。

zui后，通過ADAMS的DesignEvaluationTools確定優(yōu)化目標(biāo)與設(shè)計變量，并設(shè)置優(yōu)化的相關(guān)屬性，如顯示設(shè)置、輸出設(shè)置以及優(yōu)化參數(shù)設(shè)置，將‘Optimizer…’中的優(yōu)化算法設(shè)置為‘User1’，并進行仿真

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