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基于改进模糊控制的并联机器人运动路径跟踪研究

         

摘要

为了提高并联机器人运动路径跟踪精度,设计了并联机器人模糊比例-积分-微分(PID)控制器,提出了粒子群算法耦合遗传算法的混合算法.通过混合算法优化模糊PID控制器参数,从而搜索到PID控制器参数全局最优值.在不同环境中,采用MATLAB软件对并联机器人运动路径跟踪进行仿真,并且与优化前跟踪效果进行对比和分析.结果表明:在无干扰环境中,并联机器人运动路径跟踪误差较小,但优化前的模糊PID控制系统开始阶段反应速度较慢,而优化后的模糊PID控制系统开始阶段反应速度较快.在有干扰环境中,优化前,并联机器人运动路径跟踪误差较大;优化后,并联机器人运动路径跟踪误差较小.采用混合算法优化模糊PID控制器,能够调节模糊PID控制器参数,提高并联机器人运动路径跟踪精度.

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