DOI:10．3969/j．issn．2095－509X．2023．02．011基于免疫算法的工业机器人能耗最优规划研究王雪纯(武汉工程大学机电工程学院，湖北武汉430205)摘要:针对工业机器人的高能耗问题，提出了一种基于免疫算法的工业机器人能耗最优规划方法。首先通过动力学模型和关节摩擦模型求得机器人关节驱动力矩，然后基于力矩建立机器人关节能耗模型，以机器人的关节总能耗为优化目标，将能耗最优问题转化为求解路径关键点的最优位姿解的问题，采用免疫算法对机器人轨迹规划中的能耗进行优化，得到机器人的整条路径能耗最小值。仿真结果表明，该能耗优化模型能够实现能耗的优化。关键词:工业机器人;能耗优化;逆解位姿;免疫算法中图分类号:TP242．2文献标识码:A文章编号:2095－509X(2023)02－0058－05减少工业领域的碳排放量是我国实现“双碳”目标的重要手段。工业机器人作为制造业生产活动中的核心设备之一其存量在不断增加，逐渐成为制造业能源消耗和碳排放的主力军。因此，开展工业机器人能耗优化研究，降低其能源消耗，对“双碳”战略下的节能减排具有十分重要的意义。如今，工业机器人本体的轻量化、驱动系统的高效化已经在应用中得到了体现，在能耗最优的轨迹规划和操作参数优化方面国内外学者也进行了研究，Hansen等［1］建立了机器人伺服驱动、减速器损耗以及关节摩擦损耗的目标函数，对PTP(pointtopoint，点到点运动)轨迹采用梯度优化的方法使能耗最小;Albalasie等［2］提出了一种用于解决最优离散控制问题的自适应模型预测控制方案，仿真结果显示能最大化减少机器人关节空间轨迹相邻两点之间的欠驱动运动能耗;操鹏飞等［3］建立了以动能优化为目标的能耗函数，引入改进遗传算法对求解轨迹进行全局搜索，得到工业机器人能耗最小的最优运动轨迹;游玮等［4］为保证机器人运行过程平滑且在满足运动学和动力学约束条件下，建立了机器人轨迹规划的时间－能耗数学模型，利用NSGA－II算法对时间－能耗模型进行优化，仿真结果表明优化后的能耗降低了20%;党培等［5］针对机器人能量供给有限的情况，建立了伺服电机的能耗函数，采用梯形升降速算法求解，得到基于能量最优的时间参数，实验结果表明该策略能有效减少机器人的能耗。以上各种能耗参数优化方法，存在优化算法易出现局部最优解和收敛速度较慢、能耗建模中有的未考虑机器人动力学和关节摩擦等问题。因此，本文结合机器人动力学模型和摩擦模型，构建机器人关节能耗模型。对任务空间的目标轨迹进行插补，然...
