技术总结
本发明涉及公开了一种基于修正型果蝇算法优化GRNN的大梁自动焊障碍预测方法，该方法采用超声波传感器采集障碍物信息，并通过在传统果蝇算法中引入信息素和灵敏度两个因子，改进了寻优策略和果蝇位置的替换方式，修正了果蝇优化的全局寻优特性，对广义神经网络进行参数优化，由所采集的障碍物信息训练优化后的广义神经网络，建立最佳的大梁自动焊障碍物的预测模型，然后根据预测模型所给出的预测结果，实现大梁生产线焊枪的自动退枪与回枪。本发明通过采用修正型果蝇算法优化GRNN对大梁自动焊进行障碍物的预测，不但提高了对障碍物预测的速度和精确度，同时大大提高了大梁自动焊的生产效率，为企业节约生产成本，带来巨大经济效益。
技术研发人员：洪波;李高阳;刘龙;罗争光
受保护的技术使用者：湘潭大学
文档号码：201610117455
技术研发日：2016.03.02
技术公布日：2017.05.03