将粒子群算法应用于机械手的参数辨识

资 源 简 介

将粒子群算法应用于机械手的参数辨识

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）作为一种群体智能优化算法，在机械手参数辨识领域展现出独特优势。该算法模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的信息共享寻找最优解，特别适合解决机械手动力学模型中的非线性参数辨识问题。

在机械手控制系统中，精确的动力学模型对轨迹跟踪和力控制至关重要。传统最小二乘法等辨识方法容易陷入局部最优，而PSO算法通过以下机制有效改善这一问题：首先初始化粒子群代表不同参数组合，每个粒子根据自身历史最优和群体最优不断调整位置（即参数值），最终收敛到全局最优解。

实际应用时需注意三个核心环节：1）参数编码方式，需将机械手的质量、惯量、摩擦系数等物理量映射为粒子位置向量；2）适应度函数设计，通常采用实际轨迹与模型预测轨迹的误差平方和；3）惯性权重调整策略，平衡算法的全局探索与局部开发能力。

相比遗传算法等进化计算方法，PSO在机械手参数辨识中具有实现简单、收敛速度快、需调节参数少的特点。实验表明，经过优化的参数可使机械手轨迹跟踪误差降低40%以上，特别适用于协作机器人等对模型精度要求高的场景。未来可结合深度学习进一步改进适应度函数的设计方式。