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作者：姚江云;王宽田;王一波;
单位：柳州工学院信息科学与工程学院;桂林电子科技大学海洋工程学院;
摘要：针对生产线中码垛机器人的柔性化程度及精度较低的问题，提出一种基于膜计算优化粒子群算法（Membrane Computing Optimization Particle Swarm Optimization Algorithm,MC-PSO）的分数阶PI~λD~μ参数自整定码垛机器人关节最优控制方法。采用RBF神经网络对码垛机器人的系统模型进行辨识，构建一个能够精确反映系统动态特性的模型；采用单层膜结构模型对粒子群算法进行优化设计，得到膜计算优化粒子群算法，将分数阶PI~λD~μ的五个控制参数编码成MC-PSO算法优化的对象，经过算法运行处理后得到优化值；最后进行了仿真实验，并与模糊PID相比较，实验数据表明：在两次不同规格的码垛实验中，这里所提方法各关节均方根误差平均分别减少了10.61%和9.86%，验证了本算法在控制精度及鲁棒性方面的有效性。
关键词：码垛机器人;;RBF神经网络;;膜计算;;粒子群算法;;PIλDμ控制器
基金资助：2020年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2020KY60012);; 广西科技基地和人才专项项目(2020AC19115)
