基于SA-PSO算法的挖掘机操作臂时间最优轨迹规划
张韵悦1
赵志诚1
杨凯1
张宇1
杨江涛2
1.太原工业学院 自动化系,太原 0300082.太原科技大学 电子信息工程学院,太原 030024
摘要：[目的]针对利用单一智能算法优化作业轨迹时存在的运行不稳定、优化效率低和陷入局部最优等问题,将模拟退火和粒子群优化(Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,SA-PSO)算法相结合,对挖掘机操作臂的挖掘任务轨迹进行最优时间规划.[方法]首先,在Dena-vit-Hartenberg坐标系下,构造挖掘机操作臂的机构简图,建立其运动学模型;其次,采用4-3-3-3-4分段多项式进行插值,在关节速度和加速度约束下,通过SA-PSO算法对高效率挖掘任务轨迹进行优化;再次,在同一作业任务下,将差分进化(Differential Evolution,DE)算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法依次用于求取时间最优轨迹;最后,为了验证规划轨迹的可行性,将优化结果代入实物进行验证.[结果]试验结果表明,混合算法求得的最优时间轨迹作业效率更短、冲击最小,可有效减少对各关节液压缸的磨损;同时,混合算法求取最优轨迹所用时长最短,有助于提高挖掘机操作臂在实际工程作业的实时性.实物验证结果表明,优化的轨迹可实现挖掘机操作臂的高效率、平稳作业.
关键词：挖掘机操作臂时间最优SA-PSO算法轨迹规划分段多项式
分类号：TU621(建筑施工机械和设备)
资助基金：国家自然科学基金(61905172)山西省基础研究计划面上项目(202303021211169)山西省科技合作交流专项(202304041101001)山西省重点研发计划项目(202202150401007)
论文发表日期：2026-07-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 85-93 )
英文信息