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作者：叶琳琳;刘兆强;吴云梅;李月清;
单位：平顶山职业技术学院;河南理工大学;浙江经济职业技术学院;浙江农林大学;
摘要：[目的]进一步提高食品生产的智能化水平，解决现有食品分拣Delta机器人在实际应用中灵活性不足、作业精度欠佳的问题，提升食品生产线的整体效率与产品质量稳定性。[方法]在食品智能化生产系统的基础上，提出一种融合多目标轨迹优化与模糊自适应滑膜控制的食品智能化生产机器人轨迹优化和跟踪方法。首先，建立多目标（运行能耗和作业时间）优化模型，通过改进粒子群算法进行求解，生成兼顾效率与能耗的最优运动轨迹。接着，通过模糊自适应控制对优化后的轨迹进行实时跟踪控制，确保机器人在复杂工况下的运动精度。最后，通过搭建食品分拣试验平台，对所提方法的性能进行验证。[结果]与传统轨迹控制方法相比，所提方法使机器人运行能耗降幅>3%，单次作业时间缩短>3%，轨迹跟踪误差<0.5 mm，且在面对食品形状差异、传送带速度波动等复杂场景时，仍能保持稳定的作业精度和灵活性。[结论]通过多目标轨迹优化与模糊自适应控制的协同应用，所提方法有效解决了现有食品生产机器人灵活性低、精度差的问题，大幅降低了运行能耗并缩短了作业时间。
关键词：食品生产;;智能化;;Delta机器人;;多目标轨迹优化;;模糊自适应滑膜控制
基金资助：河南省软科学研究计划项目（编号：192400410158）;; 教育部高等学校教改教研课题项目（编号：JZW2024154）
