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作者：孟凡希;张乃文;李博元;刘红军;
单位：沈阳航空航天大学机电工程学院;
摘要：针对机械臂在特定轨迹下运动冲击较大、用时较长问题，提出基于改进狼群与蝠鲼混合算法进行机械臂轨迹规划研究。狼群算法(GWO)存在收敛速度未能达到理想预期、易陷入局部最优解及狼群在觅食过程中交互性缺乏及时性等缺陷，因此提出基于时间与冲击目标的改进狼群与蝠鲼混合算法(IGWO),在种群初始化过程中，引入电子学中驱动机械电子转子与锁相环路的模型加入Circle混沌映射与反向学习，使得灰狼种群个体分布更加均匀提高种群多样性。基于时间与冲击目标的改进狼群与蝠鲼混合算法(IGWO)在捕捉过程中融入扰动，使得新个体出现时优于原生个体，完成种群更替目标，其次在捕食过程中引入启发性蝠鲼翻滚策略，进而提高算法寻优精度。最后进行多次目标找寻实验算法测试，与改进式狼群算法(GWO)相比，(IGWO)配合非均匀五次B样条插值法可以让机械臂整个运动时间提升2.2 s,提升幅度高达6.04%。而在整个涂胶工艺运动中起到关键作用的第5关节的关节加加速度的变化正向最大值为3.45 rad/s~3,其改进效果低于关节冲击优化优化前的3.67 rad/s~3,在最终结束收敛时的冲击更小，可得改进算法、B样条函数、涂胶工艺路径、机器人的性能匹配优化良好。
关键词：改进狼群算法;;蝠鲼算法;;混合算法;;多目标优化
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62303330)
