[發明專利]基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優化方法

在審

• 申請號: 202210905903.9
• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN115391991A
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 諶炎輝;史剛;鄭特;譚程
• 申請（專利權）人: 廣西水利電力職業技術學院;廣西科技大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/12
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 周晟

本發明公開了一種基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優化方法，包括以下步驟：⑴、人工操作進行多次鏟裝實地作業，提取每次作業的AB、BC、CD和DE四個階段的裝載機位移、動臂油缸位移和轉斗油缸位移以及A點的插入瞬時速度，獲得多組軌跡特征參數；⑵、編碼：⑶、引入適應度函數，適應度函數為高斯過程回歸模型⑷、種群進化，設定種群進化次數，每次進化過程如下：①、選擇過程；②、交叉過程；③、變異過程；④、進化過程；⑤、重復進行步驟①?④，直至達到設定的種群進化次數，得到完成進化后的種群；⑸、解碼過程：得到最佳軌跡特征參數。本發明方法優化后的裝載機鏟裝自動作業軌跡更為準確，工作效率更高。

技術領域

本發明屬于機械技術領域，具體涉及一種基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優化方法。

背景技術

長久以來，就如何提高裝載機作業效率，許多學者對此進行了研究。在不改進裝載機硬件或提供輔助系統的情況下，對裝載機鏟裝軌跡進行優化是提高裝載機作業效率的有效途徑之一。在眾多軌跡優化的研究中，絕大多數方法是基于仿真實驗，建立仿真模型，對鏟裝軌跡進行優化。然而這些理論的軌跡與實際鏟裝作業的軌跡之間存在一定的偏差，同時裝載機進行鏟裝作業時所處的環境較為復雜，仿真實驗并不能很好的解決這些問題。

發明內容

本發明提供一種基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優化方法，本發明方法優化后的裝載機鏟裝自動作業軌跡更為準確，工作效率更高，進一步提升了自動鏟裝作業的可靠性。

為達到上述目的，本發明的技術方案如下：

所述的基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優化方法，包括以下步驟：

⑴、將裝載機單次鏟裝作業分解為插入物料堆AB階段、鏟裝BC階段、裝載機怠速CD階段、提升鏟斗DE階段；人工操作進行多次實地作業，提取每次作業的AB、BC、CD和DE四個階段的裝載機位移、動臂油缸位移和轉斗油缸位移以及A點的插入瞬時速度，每次作業的這些參數作為一組軌跡特征參數，獲得多組軌跡特征參數；其中，A為鏟斗接觸到物料堆的點，B為鏟斗完成插入的點，C為完成鏟裝的點，D為開始提升鏟斗的點，E為整個鏟裝作業的結束點；

⑵、編碼：取步驟⑴獲得的多組軌跡特征參數，將每組中的各個軌跡特征參數作為染色體信息，進行排序，使之排列成一列基因序列，獲得多列基因序列，設置進化次數，生成初始種群，軌跡特征參數的組數即為初始種群的規模數n；

⑶、引入適應度函數，適應度函數為高斯過程回歸模型，公式為：

K_yy*＝(k(x₁,x^*) k(x₂,x^*) … k(x_n,x^*))^T (3)

K_y*y*＝k(x*,x*) (4)

其中，y為輸出變量，y*為預測值；

初始種群中各個基因序列輸入適應度函數中，獲得各個基因序列的效率值，這些效率值即為各個基因序列的適應度；

⑷、種群進化，設定種群進化次數，每次進化過程如下：

①、選擇過程：基于輪盤賭法，基因序列適應度值越高，被選中的概率就越大，輪盤轉動n次，輪盤每次轉動從目標種群中選擇一列基因序列，生成含n組基因序列的新種群，作為母代種群；最開始時目標種群為初始種群；

②、交叉過程：設定交叉概率設為0.4-1，隨機選擇母代種群中的兩組基因序列，在基因序列上隨機選擇位置交換染色體信息，得到新基因序列，進行n次交叉，生成含n組基因序列的新種群，得到交叉子種群；