CN107992671B - 一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法，属于机器人的智能隔振调节领域。它包括按照以下步骤进行：步骤一、获取当前状态下的外界激振频率；步骤二、以外界激励频率与系统虚拟的固有频率的比值为自变量，建立目标函数；步骤三、调节自变量，计算目标函数的所有可能值；步骤四、在所有可能取值范围内，寻找最优值对应的系统频率；步骤五、根据上一步计算的系统固有频率，反算出系统的刚度值；根据上一步计算的系统刚度值，自动调节系统的刚度；其中，步骤三中的目标函数可以为由隔振效果、隔振后的最大位移、最大速度组成的加权表达式。本发明是一种基于外界振动频率、模拟生物遗传性机理的智能调频方法。

Description

一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法
技术领域
本发明涉及机器人的智能隔振调节领域，特指一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法。
背景技术
智能机器人的一个令人瞩目的特点是实施类似于人的调节方式，将机器人系统的刚度调节到与外界所受振动的频率相匹配的最优程度。尽管现有机器人中存在刚度可调的隔振器，但如何计算出最优化系统的固有频率和刚度成为智能机器人的研究热点。为此，需要提出一种模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的调频方法，以适应智能机器人的主动调频隔振。
发明内容
本发明需解决的技术问题是：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种基于外界振动频率、机器人隔振目标最优化的、模拟遗传性机理的智能机器人调频方法。
为了解决上述问题，本发明提出的解决方案为：一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法，按照以下步骤进行：
步骤一、获取当前状态下的外界激振频率；
步骤二、以外界激励频率与系统虚拟的固频率的比值为自变量，建立目标函数；
步骤三、调节自变量，计算目标函数的所有可能值；
步骤四、在所有可能取值范围内，采用遗传算法获取目标函数的最优值，并寻找最优值对应的系统频率；
步骤五、根据上一步计算的系统固有频率，反算出系统的刚度值；
步骤六、根据上一步计算的系统刚度值，自动调节系统的刚度。
所述步骤三中的目标函数可以为由隔振效果、隔振后的最大位移、隔振后的最大速度组成的加权表达式。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
(1)本发明的一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法，能够根据外界的激励频率与虚拟固有频率之比构建自变量，建立关于隔振效果的目标函数，从而计算出所有可能的隔振效果，并从而优化出最佳系统固有频率，从而实现调频。
(2)本发明的一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法，还可以构建隔振效果、系统最大位移以及系统最大速度组成的加权目标函数，从而采用遗传算法获取目标函数的最优值，并根据最优的系统固有频率反算出系统的刚度。
附图说明
图1是本发明的一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法的步骤流程图。
具体实施方式
以下将结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
参见图1所述，本发明的一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法，按照以下步骤进行：
参见图1所述，步骤一、获取当前状态下的外界激振频率；
参见图1所述，步骤二、以外界激励频率与系统虚拟的固有频率的比值为自变量，建立目标函数；
参见图1所述，步骤三、调节自变量，计算目标函数的所有可能值；
参见图1所述，步骤四、在所有可能取值范围内，采用遗传算法获取目标函数的最优值，并寻找最优值对应的系统频率；
参见图1所述，步骤五、根据上一步计算的系统固有频率，反算出系统的刚度值；
参见图1所述，步骤六、根据上一步计算的系统刚度值，自动调节系统的刚度。
参见图1所述，步骤三中的目标函数可以为由隔振效果、隔振后的最大位移、隔振后的最大速度组成的加权表达式。
实施事例1：假设系统所受激励的频率为f，需要严格控制系统的隔振效果
Figure GDA0002955960140000021
步骤一、先获得外界激振频率f；步骤二、将外界激振频率f与系统虚拟的固有频率fn的比值作为自变量λ，即λ＝f/fn，建立目标函数
Figure GDA0002955960140000022
步骤三、将系统所有可能的固有频率依次代入，计算λi,i为系统可能的固有频率个数，并计算出所有的目标函数
Figure GDA0002955960140000023
步骤四、由于目标要求仅为隔振效果，因此目标函数最优值为最大值
Figure GDA0002955960140000024
并记录下此目标函数对应的自变量λ*和系统虚拟固有频率
Figure GDA0002955960140000025
步骤五、利用公式
Figure GDA0002955960140000026
反算出系统最佳的刚度值K*，式中m为系统质量；步骤六、由于K*为系统可能取值的刚度之一，因此根据上一步计算出的刚度值，将系统的刚度调节为K*。
实施事例2：假设系统所受激励的频率为f，需要严格控制系统的隔振效果
Figure GDA0002955960140000027
系统的最大位移X。步骤一、先获得外界激振频率f；步骤二、将外界激振频率f与系统虚拟的固有频率fn的比值作为自变量λ，即λ＝f/fn，建立两个子目标函数
Figure GDA0002955960140000028
和
Figure GDA0002955960140000029
其中
Figure GDA00029559601400000210
Fmax为环境的最大力幅值，m为系统质量；构建加权目标函数
Figure GDA00029559601400000211
其中γ为加权系数，γ∈(0,1),此时可取γ＝0.5；
步骤三、将系统所有可能的固有频率fn依次代入，计算λi,i为系统可能的固有频率个数，并计算出所有的目标函数
Figure GDA0002955960140000031
步骤四、由于目标要求为隔振效果与最大位移的综合考虑，因此目标函数最优值为最小值
Figure GDA0002955960140000032
采用遗传算法获取目标函数的最优值，并记录下此目标函数对应的自变量λ*和系统虚拟固有频率
Figure GDA0002955960140000033
步骤五、利用公式
Figure GDA0002955960140000034
反算出系统最佳的刚度值K*；步骤六、由于K*为系统可能取值的刚度之一，因此根据上一步计算出的刚度值，将系统的刚度调节为K*。

Claims (1)

1.一种基于生物遗传算法的智能机器人调频方法，其特征是按照以下步骤进行：
步骤一、获取当前状态下的外界激振频率；
步骤二、以外界激励频率与系统虚拟的固有频率的比值为自变量，建立目标函数；所述目标函数可以为由隔振效果、隔振后的最大位移、隔振后的最大速度组成的加权表达式；
步骤三、调节自变量，计算目标函数的所有可能值；
步骤四、在所有可能取值范围内，采用遗传算法获取目标函数的最优值，并寻找最优值对应的系统频率；
步骤五、根据上一步计算的系统固有频率，反算出系统的刚度值；
步骤六、根据上一步计算的系统刚度值，自动调节系统的刚度。
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