【摘 要】
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针对腰部外骨骼机器人线性自抗扰控制器参数难以调整的问题，本文提出一种基于天牛须搜索的改进粒子群算法（PSO）。建立腰部外骨骼机器人模型，采用线性自抗扰控制器，进一步引入改进的PSO对其进行参数优化。该算法通过混沌初始化种群，提高粒子执行效率；采用非线性策略调整惯性因子和学习因子，加强粒子的搜索能力；引入天牛须搜索算法与PSO结合，并采用自适应权重，使得粒子可对周边环境进行较好地判断，避免粒子陷入局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（U1913211）； 湖南省自然科学基金资助项目（2021JJ30671）； 广东省基础与应用基础研究基金资助项目（2021A1515011699）；
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针对腰部外骨骼机器人线性自抗扰控制器参数难以调整的问题，本文提出一种基于天牛须搜索的改进粒子群算法（PSO）。建立腰部外骨骼机器人模型，采用线性自抗扰控制器，进一步引入改进的PSO对其进行参数优化。该算法通过混沌初始化种群，提高粒子执行效率；采用非线性策略调整惯性因子和学习因子，加强粒子的搜索能力；引入天牛须搜索算法与PSO结合，并采用自适应权重，使得粒子可对周边环境进行较好地判断，避免粒子陷入局部最优。分别通过6个测试函数和建立系统评价指标进行仿真实验，结果表明所提出的算法有更好的收敛精度，优化后的控制器具有更好的控制性能。
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