基于改进遗传算法的六自由度并联平台动力学参数辨识

边磊; 刘唐英; 王瑞乾; 蔡树向

doi:10.13951/j.cnki.37-1213/n.251009

烟台大学学报（自然科学与工程版） ›› 2026, Vol. 39 ›› Issue (2) : 199 -207. DOI: 10.13951/j.cnki.37-1213/n.251009

基于改进遗传算法的六自由度并联平台动力学参数辨识

边磊, 刘唐英, 王瑞乾, 蔡树向

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摘要

为改善六自由度并联平台动力学参数辨识中传统遗传算法存在的早熟收敛、无效解占比偏高问题，本研究提出一种融合动力学先验的改进遗传算法。该算法首先基于混沌序列生成初始种群，采用mRMR准则对参数敏感度进行分层，并结合参数边界与物理约束筛选有效解；再基于余弦相似度划分子种群，通过循环链动态竞争、耦合感知自适应交叉、柯西变异及精英保留机制实现协同进化；最后通过迭代闭环优化，输出最优辨识参数。实验结果表明，该算法将参数平均误差从传统遗传算法的17.59%降至3.69%,所有参数误差均控制在6.83%以内，且收敛时间由0.9 s提升至0.03 s左右即可快速稳定，收敛速度显著提升，为平台高精度控制提供可靠的参数支撑。