[发明专利]基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法

说明书

本申请公开了一种基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法，该方法包括：获取设备的初始机械参数；获取设备的定位测量值；创建所述设备的运动模型，根据所述运动模型、初始机械参数以及定位测量值，得到目标机械参数；利用基于改进教学算法和改进鸡群算法的混合智能算法，对所述目标机械参数进行优化，得到所述设备的优化机械参数。本发明的方法收敛速度快、全局探索能力强，能够用较短的时间对设备的初始机械参数进行修正，找到设备的实际机械参数，减少设备在使用过程中由于参数不准确所带来的误差。

技术领域

本发明涉及设备参数校准技术领域，尤其涉及一种基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着科技的发展，测量设备在工业控制中的应用越来越广泛，应用的场景也越来越复杂，对测量设备精度控制的要求也越来越高。在实际运用中，由于测量设备存在安装误差和控制误差，使用一段时间后，测量设备的测量精度通常会降低，为了保证设备的测量精度，需要对测量设备的实际机械参数进行校准。

由于设备的使用误差存在一定的随机特性，且存在误差之间的相互耦合，因此现有技术通常采用误差模型来表征设备的参数误差信息，根据设备的定位测量数据和误差模型对设备的机械参数进行优化，但是对于高精度的测量设备来说，现有技术的参数优化方法操作步骤复杂，参数优化精度较低，仍然不能满足实际使用的要求。

因此，现有技术对设备的机械参数优化方法存在操作步骤繁琐、应用成本高、优化精度低的问题，无法对设备的机械参数进行准确的辨识和优化，影响测量设备的测量精度。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中存在的操作步骤繁琐、优化精度低、优化耗时长的问题。

为了解决上述问题，本发明提供一种基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法，包括：

获取设备的初始机械参数和设备的定位测量值；

创建所述设备的运动模型，根据所述运动模型、初始机械参数以及定位测量值，得到目标机械参数；

利用基于改进教学算法和改进鸡群算法的混合智能算法，对所述目标机械参数进行优化，得到所述设备的优化机械参数。7

进一步地，获取设备的初始机械参数，包括：

获取设备的标称机械参数；

根据所述标称机械参数，预设约束范围，利用随机函数在所述约束范围内，生成多个初始机械参数。

进一步地，创建所述设备的运动模型，根据所述运动模型、初始机械参数以及定位测量值，得到目标机械参数，包括：

根据所述运动模型、初始机械参数以及定位测量值，得到所述定位测量值对应的所述设备的机械坐标数据；

根据所述机械坐标数据，计算所述机械坐标数据对应的适应度；

创建以目标机械参数为自变量、以所述适应度为因变量的目标函数；

利用基于改进教学算法和改进鸡群算法的混合智能算法对所述目标函数进行求解，得到最佳适应度，所述最佳适应度对应的目标机械参数为优化机械参数。

进一步地，根据所述机械坐标数据，计算所述机械坐标数据对应的适应度，包括：

根据所述机械坐标数据，利用拉依达准则计算所述机械坐标数据的坐标误差值；

根据所述坐标误差值，得到所述机械坐标数据对应的适应度。

进一步地，利用基于改进教学算法和改进鸡群算法的混合智能算法对所述目标函数进行求解，包括：