类SCARA机器人多目标性能优化

摘要

以类SCARA硅片搬运机器人为研究对象,在机器人运动学和动力学的基础上,分析其工作空间、全域条件数、固有频率、误差影响系数各项性能,并针对这4项性能指标进行多目标优化.将机器人机构杆长参数作为设计变量,以工作空间等4项指标作为优化目标,给出杆长约束和相对工作空间系数约束,利用基于BP神经网络算法的多目标遗传算法进行优化计算,采用遗传算法优化神经网络的结构,来提高BP神经网络的预测精度,减少运算时间,最终得到1组最优杆长.采用优化后的机器人机构杆长可以使机器人各项性能指标有较大提高.