【摘 要】
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本文为解决复杂的随机规划问题设计了一种基于随机模拟的混沌量子蜜蜂算法,证明了该算法的收敛性,并分析了算法的收敛速度.分析6自由度空间机器人系统的不确定性,采用基于微
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本文为解决复杂的随机规划问题设计了一种基于随机模拟的混沌量子蜜蜂算法,证明了该算法的收敛性,并分析了算法的收敛速度.分析6自由度空间机器人系统的不确定性,采用基于微分变换法进行误差分析,建立了随机数学规划模型.为涉及故障前后运动学与动力学约束限制的容错轨迹规划,以加权最小驱动力矩为优化性能指标,采用混沌量子蜜蜂算法求解全部工作时间中机械臂故障前后的最优轨迹.通过降低异常关节的运动速度来降低故障关节力矩,保证机械臂在发生故障后具有较高的操作能力.案例研究验证了该算法的有效性、稳定性及准确性.
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