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矿用机器人驱动系统参数辨识

李振璧 李仲强 刘延彬 辛元芳

李振璧,李仲强,刘延彬,等.矿用机器人驱动系统参数辨识[J].工矿自动化,2019,45(3):71-74..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030058
引用本文: 李振璧,李仲强,刘延彬,等.矿用机器人驱动系统参数辨识[J].工矿自动化,2019,45(3):71-74..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030058
LI Zhenbi, LI Zhongqiang, LIU Yanbin, et al. Parameter identification of mine-used robot driving system[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(3): 71-74. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030058
Citation: LI Zhenbi, LI Zhongqiang, LIU Yanbin, et al. Parameter identification of mine-used robot driving system[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(3): 71-74. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030058

矿用机器人驱动系统参数辨识

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030058
基金项目: 

国家自然科学基金项目(51604011)

安徽省自然科学基金项目(1708085QF135)

安徽高校自然科学重点项目(KJ2017A077)

安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2016082)。

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Parameter identification of mine-used robot driving system

  • 摘要: 针对基于最小二乘法的参数辨识精度不高的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法的矿用机器人驱动系统参数辨识方法。通过建立矿用机器人驱动系统模型确定待辨识参数,将待辨识参数看作鲸鱼群个体位置,通过适应度函数来衡量每个鲸鱼群个体位置的优劣,利用鲸鱼觅食策略不断更新鲸鱼群个体位置,直至获得最佳鲸鱼群个体位置,即可获得最佳辨识参数。仿真和实验结果表明,与基于最小二乘法的参数辨识方法相比,该方法具有更高的辨识精度。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2019-03-20

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