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摘要
生产、装配、碰撞或磨损都会造成锚护机器人末端精度降低，负载工作导致机身变形也会影响末端精度，为降低锚护机器人锚钻误差，高精度完成井下打孔、对孔、支护任务，本文提出了一种由麻雀算法改进BP神经网络(SSA-BP算法)的误差补偿方法。首先，利用旋量法搭建误差模型，并采用虚拟样机验证误差模型的正确性；其次，搭建末端位姿误差预测模型，实现对误差的预测和补偿；最后，通过SSA-BP算法、BP算法和PSO-BP算法三种补偿法的对比仿真，证明了SSA-BP算法的补偿精度更高、稳定性更好。经过试验验证，锚护机器人末端误差可降至10 mm以下，精度提高了80%。由此可知，SSA-BP算法在锚护机器人误差补偿方面有着优秀的准确性、优越性和可行性，为矿山安全开采提供了高效保障。
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单位山西天地煤机装备有限公司; 中国煤炭科工集团太原研究院
