摘要：对机械臂的动力学模型进行了研究,提出了一种六关节串联机械臂动力学参数辨识方法。首先,基于牛顿欧拉法建立模型,通过关节类型将动力学参数组合,确定待辨识的最小惯性参数集;其次,将傅里叶级数作为激励轨迹,采用一种非线性权重粒子群算法对其系数进行寻优,并设置惩罚函数来剔除不满足条件的粒子;最后,设计测试轨迹来进行力矩验证。仿真结果表明,非线性权重的粒子群算法仿真时间短,适应度值较优,明显地加快了收敛速度。在测试轨迹中,估算力矩与实际力矩基本吻合,其力矩差值在误差允许范围内。

摘要：针对麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)存在收敛速度慢、稳定性差和易陷入局部最优等问题,提出融合差分进化和混合多策略的麻雀搜索算法(DEH-SSA)。引入反向学习初始化以增加种群的多样性,避免陷入局部最优;加入非线性权重因子改进麻雀发现者的位置更新公式以平衡算法的局部和全局搜索能力,使算法的收敛速度加快;融合差分进化和精英策略增强SSA算法的全局搜索能力并提高算法的收敛精度。在10个基准测试函数上与其它群智能算法进行比较实验,其结果表明,DEH-SSA具有更高的收敛精度、更快的收敛速度和更好的稳定性,通过Wilcoxon秩和检验方法也验证了DEH-SSA算法具有更好的显著性差异。