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龙图腾网获悉元工电力技术有限公司申请的专利一种基于NSGA-Ⅱ的变电站巡检机器人自适应轨迹跟踪控制参数多目标优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115793670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211682233.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于NSGA-Ⅱ的变电站巡检机器人自适应轨迹跟踪控制参数多目标优化方法是由田野;吕晋宇;张学晋;丁荣凤;郝葵;马克强设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NSGA-Ⅱ的变电站巡检机器人自适应轨迹跟踪控制参数多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于NSGA‑Ⅱ的变电站巡检机器人自适应轨迹跟踪控制参数多目标优化方法，首先建立机器人运动学模型以及路径跟踪误差微分方程，其次基于NAGA‑Ⅱ算法，建立机器人轨迹跟踪中的多目标优化模型，以跟踪过程误差的大小及收敛时间可能小为优化原则，求解得到不同曲率的跟踪曲线的帕累托前沿；最后根据变电站所设定跟踪误差大小与收敛时间的期望比例，利用TOPSIS法对当前跟踪路径的帕累托前沿进行评价分析，得到当前所需的最优解。本发明考虑了巡检机器人所占空间中心的变化，提高了跟踪精度，且利用多目标优化方法同时减小跟踪误差的大小及收敛时间，在提高变电站巡检机器人智能化程度、增大工作效能、扩展应用范围等方面具有重要意义。

本发明授权一种基于NSGA-Ⅱ的变电站巡检机器人自适应轨迹跟踪控制参数多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NSGA-Ⅱ的变电站巡检机器人自适应轨迹跟踪控制参数多目标优化方法，其特征在于，包括以下若干步骤： S1:确定变电站巡检机器人特征参数，包括：机器人车轮半径、机器人所占空间中心与驱动轮轴线中心距离，并由此计算机器人运动学模型； S2:根据S1中内容计算路径跟踪误差微分方程； S3:根据变电站实际场所工况，选取当前路段进行几何抽象，计算得到当前所要跟踪曲线的瞬时曲率； S4:构建考虑机器人所占空间中心与驱动轮轴线中心距离的自适应控制模型； S5:基于NSGA-Ⅱ遗传算法，建立机器人轨迹跟踪中的多目标优化模型；算法的输入为自适应控制器的三个参数；优化目标为跟踪过程误差的大小及收敛时间；要求误差大小和收敛时间都要尽可能小； S6:基于NSGA-Ⅱ算法完成多目标优化，得到当前所要跟踪曲线的瞬时曲率情况下的帕累托前沿； S7:由变电站根据实际情况，设定跟踪误差大小与收敛时间的期望比例，利用TOPSIS法对当前跟踪路径的帕累托前沿进行评价分析，综合期望比例，得到当前所需的最优解，机器人即可按照该最优解的自适应控制参数完成跟踪； 步骤S6中，利用NSGA-Ⅱ算法对优化模型进行优化的具体过程分为以下9个子过程： S61：设定当前执行的弧长段的曲率，根据自适应控制参数的取值范围确定个体的取值范围，进而初始化种群； S62：进行种群的非支配排序，同时进行拥挤度计算，计算当前每一个个体的等级值和拥挤度值， S63：设定算法的整体最大迭代次数，如果超过迭代次数，则停止迭代； S64：比较所有个体的等级值，等级值小的个体为更优的个体，若两者等级值相同，那么则比较二者的拥挤度，拥挤度大的个体更优， S65：对种群执行交叉、变异、合并，不断更新得到新的种群； S66：重复计算当前种群的非支配排序，并计算拥挤度； S67：更新种群，采取精英策略评估，通过竞争产生新的更优的种群； S68：判断是否达到了设定的最大迭代次数，若没有达到则返回S64，并继续进行S64-S68的步骤； S69：迭代结束，得到当前执行的弧长段的帕累托前沿。

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