一种基于量子粒子群优化BP神经网络的机械臂误差补偿方法

本发明公开了一种基于量子粒子群优化BP神经网络的机械臂误差补偿方法，主要体现在高维、非线性、多峰以及动态复杂环境中，能实时自适应调整补偿策略，实现对几何‑非几何耦合误差的精确补偿。该方法采用反向传播神经网络BPNN对机器人的关节角误差进行预测，能自适应地学习和逼近非线性误差特征，解决了指数积（POE）模型参数众多、解耦困难导致精度补偿不佳的问题，并且通过量子粒子群算法QPSO对BP神经网络的参数进行优化，增强了全局搜索能力，避免了局部最优解，同时提高了收敛速度，提升了BP神经网络的训练效率，最终显著提高了补偿精度和系统稳定性。