NURBS曲线降阶插补的运动控制系统技术方案

一种基于遗传粒子群混合算法的NURBS曲线降阶的运动控制系统，包括依次连接的上位机、下位机、电机驱动器、电机和机械结构，所述的上位机通过插补模块计算出插补点，把计算出的坐标值列表传给下位机，下位机把坐标值转换成相应脉冲数，并发出脉冲到电机驱动器，控制电机转动并驱动机械结构动作；所述插补模块是基于遗传粒子群混合算法的NURBS曲线降阶插补模块，将遗传粒子群混合算法应用于NURBS曲线降阶中，形成既收敛速度快，又能收敛到全局最优的算法。实现了在保留原曲线端点处几何信息的前提下达到较好的逼近精度。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于NURBS曲线降阶的运动控制系统，包括依次连接的上位机、下位机、电机驱动器、电机和机械机构，所述的上位机是采用PC机编程，通过插补模块计算出插补点，把计算出的坐标值以列表的形式传给下位机，下位机把坐标值转换成相应脉冲数，并发出脉冲到电机驱动器，控制电机转动并驱动机械机构动作；其特征在于：所述上位机的插补模块是一种基于NURBS曲线降阶的模块，通过遗传粒子群混合算法来实现NURBS曲线的降阶，控制方式如下：1）给出和的可行解范围，其中为降阶后的控制顶点分量，为降阶后的权因子，为降阶后的节点序列，为了保证端点的插值性，使p‾n-m=pn;2）确定粒子群算法的种群大小、惯性权重、学习因子：文中选取种群大小Popsize，惯性权重w=0.675，最大迭代次数MaxIter为1000，学习因子c1，c2根据下列方程更新：c1=1.2+0.8*(MaxIter?t)/MaxIter??????(1)c2=1.2+0.8*(MaxIter?t)/MaxIter??????(2)t为当前迭代次数3）种群初始化：在解的可行域随机确定400个（可能解）；4）计算每个粒子的适应度，适应度函数取为：F(t)=1max|f(t)-f‾(t)|---(3)其中，是降阶之前k次（k+1阶）NURBS曲线的参数方程，P1,P2,…,Pn为给定的n个控制顶点，w1,w2,…,wn为相应控制顶点的权，T={t0≤…≤tk≤…≤tn+1≤…≤…≤tk+n}为节点序列，是降阶之后（s...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：南余荣，张鑫，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：