基于改进PSO算法的多维振动铸件分拣平台设计与调姿优化
李康康1
王智慧1
朱梓豪1
王成军1
尹豪宇1
郑艳2
1.安徽理工大学 人工智能学院,合肥 2311312.淮南师范学院 机械电气工程学院,淮南 232038
摘要：[目的]针对传统铸件分拣平台运动自由度受限及调姿精度不足的问题,设计一种多维振动调姿平台并提出相应的优化算法.[方法]首先,研发了一种具有拨动机构的创新结构,并引入多维振动激励模块以实现铸件位姿调整;其次,提出了一种自适应动态调整权重的改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IMPSO)算法,通过引入自适应干扰力和动态权重机制,提升了算法的收敛性能;再次,建立了以位置和姿态偏差为目标的适应度函数,通过Matlab软件仿真对比了IMPSO算法与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)、遗传粒子群优化(Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization,GA-PSO)、混沌粒子群优化(Chaotic Particle Swarm Optimization,CPSO)算法的性能;最后,搭建了样机试验平台进行实测验证.[结果]仿真结果表明,相比于传统算法,IMPSO算法的迭代收敛速度提升了10%～27%;样机试验显示,平台对铸件的位置与姿态调整最大偏差分别控制在0.396 74 cm与0.244 13°以内,能够满足复杂工业场景下的高精度柔性分拣需求.
关键词：多维振动拨动机构自适应权重调姿分拣
分类号：TH122(机械设计、计算与制图)TP18(自动化基础理论)
论文发表日期：2026-03-15
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( 68-76 )
英文信息