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作者：娄宇轩;倪艳光;潘若鸣;刘玉;夏为丙;
单位：河南科技大学机电工程学院;洛阳千歌机器人科技有限公司;洛阳中科人工智能研究院有限公司;
摘要：为了提高加油机器人动力学参数的辨识精度，提出了一种多策略改进的麻雀搜索算法(ISSA)用于加油机器人动力学参数辨识。改进的方法包括使用改进的Logistic映射初始化种群，增强种群多样性；动态调整比例系数，优化发现者和跟随者数量；在发现者位置更新公式中加入基于当前迭代次数的扰动因子并引入基于柯西变异和Tent扰动的新扰动策略，保持种群多样性并防止算法陷入局部最优。经QFB100协作臂参数辨识实验验证，改进的麻雀搜索算法在加油机器人动力学参数辨识中展现出优越的性能，为加油机器人的运动控制和自适应能力提供了有效的支持。
关键词：加油机器人;;激励轨迹优化;;参数辨识;;改进麻雀搜索算法
