异步电机的电流是管排锯生产中重要的工艺参数。当锯切钢管时,异步电机受到电磁与机械的相互作用,易发生故障并造成锯切停止。为了保证管排锯稳定生产,在异步电机运行时对电流变化趋势进行预测显得极为重要。以上位机(WinCC)监测的两台主锯异步电机电流数据为基础,利用天牛须搜索(BAS)算法优化BP神经网络中的初始权值与阈值。建立了BAS-BP神经网络模型,并将其应用到异步电机电流预测中。与传统BP神经网络相比,BAS-BP神经网络克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,大大提高了预测准确度。

针对自抗扰控制器参数多、整定困难的问题,基于改进天牛须搜索算法设计了一种在线自整定参数的自抗扰控制器。针对天牛须搜索算法当前迭代的最优候选解,认为是正、伪两种状态的量子位线性叠加,可用实数编码的量子重新表示,然后利用量子旋转门更新量子表达式。以永磁同步电机作为被控对象进行仿真验证,结果表明基于混合算法的自抗扰控制器有着更好的控制精度和抗扰动性能。

基于方位特征集设计理论,提出一种动平台能实现三平移动一转动并联机器人机构。根据方位特征方程分析机构的拓扑结构特性,通过杆长约束条件建立运动学方程模型并完成正逆解分析,根据雅可比矩阵确定了发生奇异位形的运动条件。进一步研究了机构的动平台操作空间形状与转动灵活性,同时,根据单一变量法分析结构参数对操作空间的影响,建立操作空间最大化优化模型,运用搜索速度快、全局搜索能力强的天牛须搜索算法进行了尺度优化。结果表明,该机构具有较大的、几何形状规则的工作空间,转动能力强。优化后的尺寸参数为该操作手的应用设计提供了理论依据。

采用一种球坐标变步长迭代快速搜索算法，分析求解了一种3T1R并联机构的可达工作空间，并用天牛须搜索算法对其机构尺寸进行了优化设计。首先，对机构进行位置分析，得到其运动学逆解；然后，采用一种球坐标变步长迭代快速搜索算法求解得到了该3T1R并联机构的可达工作空间，并以工作空间体积大小为衡量指标，定量分析了并联机构各结构参数对工作空间体积的影响；最后，以工作空间体积最大值为目标，利用天牛须搜索算法对并联机构结构参数进行了优化，得到了最优值。该求解算法运算步骤少，求解速度快，为此类并联机构的实际应用提供了理论依据。