【摘 要】
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提出一种针对复杂对象参数辨识问题的复合评价策略,通过分层设计优化指标评价函数,降低了迭代搜索计算对分辨局部极小值与全局最优值的需求,在少量增加计算消耗的条件下,显著
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提出一种针对复杂对象参数辨识问题的复合评价策略,通过分层设计优化指标评价函数,降低了迭代搜索计算对分辨局部极小值与全局最优值的需求,在少量增加计算消耗的条件下,显著提高辨识精度。以搭载多关节机械臂的空间机器人为复杂对象代表,配合一种改进型粒子群算法,在无须线动量测量信息和仅使用历史数据的条件下,对机器人抓取的目标的惯性参数进行参数辨识。115组辨识仿真算例的统计结果表明,使用该复合评价策略,基本不增加计算消耗,而辨识精度得到大幅提升。定性地分析认为群体智能算法与该策略配合更易发挥效果,有望在更宽泛的对象和领域中得到应用。
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