工业喷涂机器人轨迹跟踪预测控制算法优化与应用OA

为了解决工业喷涂机器人高精度轨迹跟踪控制问题,本文提出一种基于粒子群优化的自适应模型预测控制(Particle Swarm Optimization-Model Predictive Control,PSO-MPC)算法.该算法针对传统PID控制性能不足和标准MPC权重矩阵整定困难的问题,利用PSO在线优化MPC权重矩阵,实现控制器参数的自适应调整.基于6自由度机器人模型的仿真结果表明,与固定权重MPC和PID控制器相比,PSO-MPC算法的轨迹跟踪精度显著提升,验证了该方法在提高喷涂作业质量与效率方面的应用潜力.