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第45卷 第3期 2019年3月 工矿自动化 Industry and Mine Automation Vol. 45 No. 3 Mar. 2019 文章编号671-251X201903-0071-04 DOI 10. 13272/j. issn. 1671-251x. 2018030058 矿用机器人驱动系统参数辨识 李振璧1 李仲强1 刘延彬 辛元芳1 1.安黴理工大学电气与信息工程学院， 安 黴 淮 南 232001 2.安黴理工大学力学与光电物理学院， 安 黴 淮 南 232001 摘要 针对基于最小二乘法的参数辨识精度不高的问题， 提出了一种基于鲸鱼优化算法的矿用机器人驱 动系统参数辨识方法。通过建立矿用机器人驱动系统模型确定待辨识参数，将待辨识参数看作鲸鱼群个体 位置， 通过适应度函数来衡量每个鲸鱼群个体位置的优劣， 利用鲸鱼觅食策略不断更新鲸鱼群个体位置， 直 至获得最佳鲸鱼群个体位置， 即可获得最佳辨识参数。仿真和实验结果表明，与基于最小二乘法的参数辨识 方法相比， 该方法具有更高的辨识精度。 关键词 矿用机器人；驱 动 系 参 数 辨 识鲸鱼优化算法 中图分类号TD67 文献标志码A 网络出版地址 Fttp //kns. cnki. net/kcms/detail/32. 1627. TP. 20190304. 1549. 003. html Parameter identification of mine-used robot driving system LI Zhenbi1 , LI Zhongqiang1， LIU Yanbin2， XIN Yuanfang1 1. School of Electrical and Ination Engineering, Anhui University of Science and Technology， Huainan 232001， China; 2. School of Mechanics and Optoelectronics， Anhui University of Science and Technology， Huainan 232001， China Abstract In view of problem of low precision of parameter identification based on least square ， a parameter identification of mine-used robot driving system based on whale optimization algorithm was proposed. Driving system model of mine-used robot is established to determine parameters to be identified which are considered as individual position of whale colony. Fitness function is used to measure the individual position of whale colony. The optimal identification parameters can be obtained by continuously updating the individual position of whale colony with whale foraging strategy until the optimal individual position of whale colony is obtained. The simulation and experimental results show that the has higher identification accuracy than the parameter identification based on least square . Key words mine-used robot; driving system； parameter identification； whale optimization algorithm n 和可靠性， 直接影响机器人运动控制精度， 因此需要 0 引 对 驱 动 系 统 参 数 进 行 辨 识 -_ 5]。最 小 二 乘 法 [ 6 ] 矿用机器人驱动系统是矿用机器人的核心组成 （ Least Square M th 〇 d， LSM 辨识中应用较 部分， 驱动系 的准确性决定了系统的稳定性 多 ， 具有计算量小、 易实现等优点， 但辨识 够 收稿日期2018-03-18;修回日期2019-02-20;责任编辑 盛男。 基金项目国家自然科学基金项目（51604011;安徽省自然科学基金项目（1708085QF135;安徽高校自然科学重点项目（K Q 2017A077;安徽 省高校优秀青年人才支持计划重点项目（gxyqZD2016082。 作者筒介李振璧（1959 ），男，山东微山人，教 授，博 士，主要研究方向为机器视觉、生 产过程控制，E-mail i-u 163. com。通 信 作 者 李仲强 1994，男 ， 安徽六安人， 硕士研究生，主要研究方向为智能算法、机器人控制，E-m ail lizhongdAy 163. com。 引用格式李 振 璧，李 仲 强，刘 延 彬，等.矿用机器人驱动系统参数辨识[J].工矿自动化，2019,453 1-74. LI Zhenbi, LI Zhongqiang, LIU Yanbin, et al. Param eter identification of m ine-used robot driving system[J]. Industry and M ine Automation,2019,453 ； 71-74. 72 工 矿 自 动 化2 0 1 9 年 第 4 5 卷 精 准 。鲼 鱼 优 化 算 法 [ 7 ] Whale Optimization Algorithm, WOA是 2016 年由 S. Mi.alili 等通过 研究座头鲸的狩猎行为后， 提出的一种新型群体智 能算法， 具有算法简单、 调节参数少、 收敛速度快和 跳出局部寻优能力强等特点[810]。本 文 将W O A应 用于矿用机器人驱动系统参数辨识， 具有较高的参 数辨识精度。 1矿用机器人驱动系统模型 矿用机器人驱动系统中电动机选用无刷直流电 动机， 采用霍尔传感器检测电动机转速。不计磁滞 损耗及涡流损耗， 忽略电动机磁路饱和， 建立矿用机 器人驱动系统模型[ 11 1 2 ] dfa_r Ra Ce- 「 1 0 - La La“a I La 0U a l 8 0 Ua为电动机电压。 2 WOA基本原理 W O A主要模仿鲸鱼环绕式捕食、 气泡网攻击 和搜索捕食3 种行为[1 ]。 2.1 环绕式捕食 鲸鱼能够辨别猎物位置并对猎物进行包围， 每 只鲸鱼所在位置代表1 组解集。设定当前鲸鱼群最 佳个体位置为猎物位置， 鲸鱼群个体位置更新数学 式为 1 A |C/ | 2 式 中 为 当 前 迭 代 次 数 ;％ ， ％1分别为第j ，r 1 次迭代时鲸鱼群个体位置向量;a， * 为系数向量； *为第j 次迭代时最佳鲸鱼群个体位置向量。 A 2ar 一 a 3 * 2 ⑷ 式中 a 为常数，a 2 ||， M 为最大迭代次数， a 随 着 迭 代 次 数 的 增 加 从 2 到 0 线 性 递 减 ； r 为随机 向。 2.2 气泡网攻击 依据鲸鱼的气泡网攻击觅食行为螺旋式游 动靠近猎物同时收缩包围圈， 假设在更新鲸鱼群个 体位置过程中以5 0 的概率作为选择阈值， 即选择 “ 收缩包围圈” 或“ 螺旋式位置更新” ， 则鲸鱼群个体 位置 新 学 式为 X, 一 A |*； 一 p 0. 5 1 1 t 〇’ exPHcos2H * p 0. 5 5 式中 , | X/ X, | 为 模 型 第 “ 个输出值。 利用式（ 7计算鲸鱼群个体的适应度值， 选 取并保存当前适应度最佳的鲸鱼群个体位置。 5 更新当前鲸鱼群个体位置 当 p0. 5 时， 若 | A | 1 ， 利用式2更新当前鲸鱼群个体位置， 若 | A | 1 ， 利 用 式 （ 6更新当前鲸鱼群个体位置； 当 p0. 5时 ， 利用式（ 5更新当前鲸鱼群个体位置。 6 判断是否达到最大迭代次数M ， 若是则输 出适应度最佳的鲸鱼群个体位置， 即最佳辨识参数， 否则返回步骤（ 4。 2 0 1 9 年 第 3 期 李 振 璧 等 矿 用 机 器 人 驱 动 系 统 参 数 辨 识 73 4仿真验证 利 用Matlab2016b软 件 对 基 于W O A的矿用 机器人驱动系统参数辨识方法进行仿真验证。仿真 参数设置 种 群 数 量W 3 0 , 最 大 迭 代 次 数M 100。分 别 采 用LSM和W O A对待辨识参数尺a ，La，CT， ，TY进行辨识， 结果见表1。 表1矿用机器人驱动系统参数辨识结果 Table 1 Parameter identification results of mine-used robot driving system 算 法 ， a/Ce/La/Ct/Pg/Tl/ W bm HW bkg m 2 N m LSM0.764 6 0 . 114 3 0.009 4 一 0 . 000 2430.111602 WOA 0.735 1 0 . 133 1 0.721 2 一 0 . 582 900 一 0.005 728 将分别采用LSM和W O A得到的参数辨识结 果代入矿用机器人驱动系统模型， 并给定与实际矿 用机器人驱动系统相同的输入信号， 模型输出与系 统实际输出对比如图1 所示。可 看出与采用LSM 辨识相比， 采 用W O A辨识得到的模型输出与系统 实际输出的吻合度更好， 表 明 采 用W O A对矿用机 器人驱动系统参数进行辨识具有更高的准确度。 41矿用机器人驱动系统模型输出与实际输出对比 Fig. 1 Comparison between model output and actual output of mine-used robot driving system 5 实验验证 矿用机器人驱动系统实验平台主要由无刷直流 电动机、 驱动器、 PID 控制器组成。平台输入电压为 一10〜1 0 V ;电动机输入电压为1 2 V，额定转速为 1 420 r/min。分别采用 LSM 和 W O A辨识后得到 的矿用机器人驱动系统模型， 对 PID控 制 器 的 PID 参数进行整定-1415]，结果见表2，其 中 Kp，凡，Kd分 别为比例系数、 积分系数和微分系数。 将 表 2 数据应用于矿用机器人驱动系统实验平 台， 得到系统阶跃响应曲线， 如 图 2 所示。 表2 PID参数 Table 2 PIDparameters 算Kp KxKd LSM1.494524.2695一 0 . 012 80 WOA1.922415.35180.04797 0 1 2 3 4 5 6 t/s 基于LSM辨识模型整定的参数 b 基于WOA辨识模型整定的参数 图2矿用机器人驱动系统阶跃响应曲线 Fig. 2 Step response cu rve of mine-used robot driving system 从 图 2a可看出， 上升时间约为0.4s， 超调量 为 5 6 ， 基 于LSM辨识模型的PID控制器使系统 一直处于调节状态， 不能快速、 稳定地跟踪目标值 从 图 2b可看出， 上 升 时间约为0. 26 s， 超调量为 3 ，基 于W O A辨 识 模 型 的PID控制器能使系统 快速、 稳定地跟踪目标值。 6结语 提出了一种基于W O A的矿用机器人驱动系统 参数辨识方法。该方法根据矿用机器人驱动系统模 型确定待辨识参数， 鲸鱼群中每个个体位置均代表 1 组待辨识参数， 通过适应度函数来衡量每个鲸鱼 群个体位置的优劣， 利用鲸鱼觅食策略不断更新鲸 鱼群个体位置， 直至获得最佳鲸鱼群个体位置， 即可 获得最佳辨识参数。仿真和实验结果表明， 与基于 LSM的参数辨识方法相比， 该方法具有更精确的辨 识。 参 考 文 献 （ References -1 ]傅霞君，袁建军，王 帅，等.基于粒子群算法的机器人 动力学参数辨识[J].机电一体化， 2017,232 3-8. 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