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申请/专利权人：中航西安飞机工业集团股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的制孔法向调整方法，主要是在传统法向调整中加入机器学习，利用机器学习可以很容易的将整个系统的不可控变量以参数的形式列举出来，再由机器学习来确定每个参数的权重，从而确定各关节的补偿量，并将补偿量叠加到运动学方程输出的关节轴坐标上，从而减小了机械变形、摩擦力等不可控力带来的影响，并且提高了法向调整的速度和单次调法的精度。

主权项：1.一种基于机器学习的制孔法向调整方法，其特征在于：包括压力脚1和与压力脚1底部球面连接的万向支脚2，所述压力脚1上设有三个法向传感器3，三个法向传感器3的鼻头与万向支脚2上的定位面接触，通过测量三个法向传感器3的本体到鼻头的距离读数来判断穿过压力脚1的主轴是否处于法向位置，法向调整及学习过程包括以下步骤：步骤一、确定理论法向；步骤二、使用随机函数控制TCP刀尖点坐标系离开理论法向位置，记录偏离角度和三个法向传感器的实测读数；步骤三、使用理论运动学计算XYZAB各关节轴位于步骤二相同位置时三个法向传感器的理论计算预估读数，其中XYZ表示沿XYZ三轴移动，A表示绕X轴转动，B表示绕Y轴转动；步骤四、通过比较步骤二与步骤三的数据，得出法向读数的误差随角度的变化数据；步骤五、改变夹紧力重复记录步骤二至三；步骤六、改变Z高度重复记录步骤二至五；步骤七、将所记录的数据整理作为样本集并使用机器学习中的多元线性回归方法得出法向读数的误差与角度、夹紧力、Z高度之间的关系，回归方程为如下形式： 其中，为一常数，为各变量的权重，为法向误差的组成部分，包括A轴B轴的法向读数，当前夹紧力大小，z轴高度等；将步骤二至六所记录的数据作为机器学习训练的标签值y，整理形成如下形式，Y＝Xw其中，Y为一个储存了大量y标签值数据的矩阵，X为已知量矩阵，W为未知量矩阵；因此，损失函数定义为如下形式： 此方程作为在机器学习中使用的损失函数模型，通过求解到一组最优解，使得此函数的值最小，也就是使法向理论值和实际法向值的差值最小的一组W值，然后得出一个最终的误差值xiw，此误差值即为要加在理论运动学模型上的补偿量并得到一个适合此时关节轴坐标的补偿量；步骤八、固化为最终的精确模型。

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