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基于BP神经网络的光伏阵列清洁机械臂逆运动学分析与时间最短运动规划
文献摘要：
针对光伏阵列积灰效应带来的光电转换效率下降问题，依据中国西北地区安装地形特点和清洁作业环境设计一款车载式光伏阵列清洁机器人。清洁机械臂逆运动学分析是末端清洁器轨迹规划的难点，针对解析法求解逆运动学方法复杂且得不到最优解，提出基于BP神经网络求解机械臂逆运动学的方法，建立BP神经网络模型并利用Matlab进行仿真验证。为了提高光伏阵列清洁效率，针对清洁机械臂点到点运动的时间最优问题进行时间最短运动规划。利用五次多项式插值法对机械臂各个关节变量在关节空间坐标系中进行路径拟合，并利用遗传算法对清洁机械臂运动时间进行优化。最终根据优化结果对机械臂进行轨迹规划仿真。结果表明，建立的机械臂运动学模型及使用的BP神经网络求解清洁机械臂逆运动学方法符合清洁机械臂时间最优运动规划，提高了光伏阵列清洁效率，在一定程度上为光伏阵列清洁机器人机械臂提供了时间最优控制规划。
文献关键词：
光伏阵列;移动机器人;逆运动学;遗传算法;运动规划;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
芮宏斌;曹伟;孙宁宁
作者机构：
西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安 710048;国家电力投资集团公司光伏创新中心,西安 710061
文献出处：
引用格式：
[1]芮宏斌;曹伟;孙宁宁-.基于BP神经网络的光伏阵列清洁机械臂逆运动学分析与时间最短运动规划
)[J].太阳能学报,2022(10):43-51
A类：
B类：
光伏阵列,逆运动学分析,时间最短,运动规划,积灰,光电转换效率,中国西北地区,地形特点,清洁作业,作业环境,环境设计,车载式,清洁机器人,清洁器,轨迹规划,解析法,得不到,最优解,Matlab,仿真验证,点到点运动,五次多项式插值,插值法,关节空间,空间坐标,坐标系,路径拟合,运动时间,规划仿真,机械臂运动学模型,时间最优控制,制规,移动机器人
AB值：
0.268177
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