PE-1OC48-SON-SM?LR參數(shù)優(yōu)化后處理

從優(yōu)化結果來看，PE-1OC48-SON-SM?LR控制精度有明顯的提高，AGA算法以zui大迭代次數(shù)作為終止條件，收斂速度相對較慢但優(yōu)化結果準確，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AGA優(yōu)化仿真結果跟ADAMS軟件自帶的SQP優(yōu)化模塊仿真結果進行對比，圖4的上半部分為AGA優(yōu)化結果，下半部分為SQP優(yōu)化結果，在兩種算法中，控制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)化設計在控制系統(tǒng)中的作用，如圖4。

圖4 PE-1OC48-SON-SM?LR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zui大值、zui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zui大值還是平均值，都比采用ADAMS自帶的SQP算法的計算結果要小，見表1。

表1 目標函數(shù)各項數(shù)值對比

將PE-1OC48-SON-SM?LR優(yōu)化后的仿人機器人左膝關節(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，藍色虛線表示關節(jié)角的實際軌跡，紅色實線表示關節(jié)角的理論軌跡。仿真結果，如圖5和圖6。

圖5 優(yōu)化前關節(jié)理論與實際軌跡重合情況

圖6 PE-1OC48-SON-SM?LR優(yōu)化后關節(jié)理論與實際軌跡重合情況

比較圖6與圖7中可以看出，PE-1OC48-SON-SM?LR控制系統(tǒng)經(jīng)過自適應遺傳算法優(yōu)化后，其控制性能較之優(yōu)化前有*提升，關節(jié)運動的實際軌跡與理論軌跡更加接近，保證了仿人機器人行走的穩(wěn)定性、可控制精度，提高了控制系統(tǒng)的實時響應速度，證明了基于遺傳算法的PID控制系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法的正確性。

4 結論

針對仿人機器人PE-1OC48-SON-SM?LR控制系統(tǒng)參數(shù)確定存在的問題，本文提出了基于自適應遺傳算法定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節(jié)軌跡與實際關節(jié)軌跡的zui大偏差值作為目標函數(shù)，適應度函數(shù)與之相對應，采用適應度比例選擇策略，可以有效避免在遺傳算法的后期丟失*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、響應速度都有明顯提高，說明了基于自適應遺傳算法的PID控制能夠得到比傳統(tǒng)PID控制更優(yōu)的結果。

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