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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明涉及基于人工免疫算法的机器人加工末端位姿误差预测方法，通过机器人加工末端位姿误差及其对应的机器人关节角数据对递归神经网络RNN模型进行训练；机生成一组初始的抗体，作为初始的免疫群体；迭代优化过程，在每一代中，对当前免疫群体中的每个抗体进行评估，计算其适应度值；然后执行克隆操作，变异操作和选择操作更新免疫群体，随后对试验个体执行免疫选择，检查终止条件是否满足，如满足则结束迭代。使用测试数据集对优化后的RNN模型进行评估和验证。将优化后得到的最终RNN模型部署到实际机器人加工系统中，用于预测机器人的末端位姿误差。本发明能够有效地提高机器人末端位姿的预测精度，提高了机器人加工系统的生产效率。
主权项：1.基于人工免疫算法的机器人加工末端位姿误差预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用机器人加工末端位姿误差及其对应的机器人关节角数据对递归神经网络RNN模型进行训练,再通过编码解码过程对训练好的RNN模型进行特征向量化，重新构建RNN模型；S2、将重新构建RNN模型向量化的特征作为人工免疫算法的输入，并随机生成一组初始的抗体，作为初始的免疫群体；S3、迭代优化过程，在每一代中，对当前免疫群体中的每个抗体进行评估，计算其适应度值，并计算抗体的浓度和激励度，然后执行克隆操作，交叉变异并行操作更新免疫群体，得到新的抗体种群以逐步优化重新构建的RNN模型参数；S4、对试验个体执行免疫选择，包括接种注射疫苗和进行免疫测试；S5、检查终止条件是否满足，如果满足则结束，否则返回适应度计算操作步骤继续迭代，并使用测试数据集对优化后的RNN模型进行评估和验证，以确保模型的泛化能力和性能；S6、将优化后得到的最终RNN模型部署到实际机器人加工系统中，用于预测机器人的末端位姿误差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于人工免疫算法的机器人加工末端位姿误差预测方法
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