基于遗传-鲸鱼优化的SCARA自适应迭代学习控制

摘要

针对SCARA重复运动后的轨迹会出现偏差的问题,给出了一种基于改进鲸鱼算法的自适应迭代学习优化控制策略。根据SCARA驱动方程,设计了动力学系统的迭代学习控制律。由于鲸鱼算法收敛速度慢,利用遗传算法与鲸鱼算法结合,提高算法的全局搜索能力。对机械臂控制器参数KP、KD进行寻优。实验结果表明,该算法灵活性好,对系统期望轨迹具有较高的跟踪精度,有效降低了双关节机械臂的位置、速度跟踪误差,具有较强的可行性与有效性。