基于改进遗传算法的自适应拟合AGV转向梯形模型

摘要：

为获得港口AGV转向梯形结构的精确模型,解决AGV在转角编码器失效的情况下的冗余控制的问题.文中提出了一种基于改进遗传算法自适应优化理论多项式模型参数的方法,该方法使用改进遗传算法和实际反馈数据训练转向梯形机构理论多项式模型的参数,从而获得精度更高的转向梯形模型.通过仿真证实了改进遗传算法相比于传统遗传算法具有更快的收敛速度和更优的计算结果,通过仿真数据得出经过遗传算法优化的模型其R-square值从 0.983 提升到 0.999,相比于理论模型拟合性能更好、精度更高.该方法具有很高的适用性和可移植性,为需要自适应拟合模型且具有明确的先验理论模型的应用场景提出了一种有效可行的方法.

关键词：AGV、转向梯形模型、多项式模型、遗传算法、模型拟合

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：67-72