基于A(yíng)GA的仿人機器人PID控制參數優(yōu)化

3.2 PID參數優(yōu)化后處理

從優(yōu)化結果來(lái)看，PID控制精度有明顯的提高，AGA算法以最大迭代次數作為終止條件，收斂速度相對較慢但優(yōu)化結果準確，說(shuō)明遺傳算法具有較強的全局尋優(yōu)能力。

進(jìn)入ADAMS/PostProcessor模塊，可以將AGA優(yōu)化仿真結果跟ADAMS軟件自帶的SQP優(yōu)化模塊仿真結果進(jìn)行對比，圖4的上半部分為AGA優(yōu)化結果，下半部分為SQP優(yōu)化結果，在兩種算法中，控制偏差隨時(shí)間的變化趨勢大體相同，且偏差值大小相比為優(yōu)化前都有大幅的減小，充分體現了優(yōu)化設計在控制系統中的作用，如圖4。

圖4 優(yōu)化目標函數值對比

此外通過(guò)對目標函數進(jìn)行數據處理，查看目標函數在控制過(guò)程中的最大值、最小值以及平均偏差值，可知使用遺傳算法進(jìn)行的控制優(yōu)化，無(wú)論目標函數的最大值還是平均值，都比采用ADAMS自帶的SQP算法的計算結果要小，見(jiàn)表1。

表1 目標函數各項數值對比

將AGA優(yōu)化后的仿人機器人左膝關(guān)節角運動(dòng)過(guò)程的實(shí)際軌跡跟理論軌跡重合情況跟優(yōu)化前進(jìn)行比較，圖中，藍色虛線(xiàn)表示關(guān)節角的實(shí)際軌跡，紅色實(shí)線(xiàn)表示關(guān)節角的理論軌跡。仿真結果，如圖5和圖6。

圖5 優(yōu)化前關(guān)節理論與實(shí)際軌跡重合情況

圖6 優(yōu)化后關(guān)節理論與實(shí)際軌跡重合情況

比較圖6與圖7中可以看出，控制系統經(jīng)過(guò)自適應遺傳算法優(yōu)化后，其控制性能較之優(yōu)化前有極大提升，關(guān)節運動(dòng)的實(shí)際軌跡與理論軌跡更加接近，保證了仿人機器人行走的穩定性、可控制精度，提高了控制系統的實(shí)時(shí)響應速度，證明了基于遺傳算法的PID控制系統參數優(yōu)化方法的正確性。

4 結論

針對仿人機器人PID控制系統參數確定存在的問(wèn)題，本文提出了基于自適應遺傳算法定PID控制參數優(yōu)化方法。將三個(gè)參數作為遺傳算法的個(gè)體，采用仿人機器人的理論關(guān)節軌跡與實(shí)際關(guān)節軌跡的最大偏差值作為目標函數，適應度函數與之相對應，采用適應度比例選擇策略，可以有效避免在遺傳算法的后期丟失最優(yōu)個(gè)體的可能，以保證機器人控制系統參數選擇精度。通過(guò)ADAMS仿真結果對比分析，優(yōu)化后的仿人機器人控制系統的控制精度、響應速度都有明顯提高，說(shuō)明了基于自適應遺傳算法的PID控制能夠得到比傳統PID控制更優(yōu)的結果。

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