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并联机器人末端位姿精度对其工作性能影响较大，建立有效的标定算法是提高机器人位姿精度的重要保证。本文以一种2TPR&2TPS并联机构为研究对象，首先对机器人进行运动学分析，采用全微分法得出机器人的误差模型，根据该模型得出机器人结构参数误差与末端位姿误差的量化关系，以及各误差项误差变动对末端位姿误差的影响规律；接着，建立参数辨识模型和标定效果评价函数，验证了参数辨识模型的有效性，再用该模型辨识机器人的结构参数误差；最后，修正运动学模型完成了机器人的误差标定。实验结果显示，标定后机器人的平均位置精度提升68.62%,距离误差均值由7.710 mm降至2.350 mm,精度提升69.52%,实验结果证明本文的标定算法有效。 相似文献
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几何误差对并联机构末端位姿精度产生重要影响。为揭示几何误差对并联机构末端位姿精度的影响规律,并据此确定其最优区间,以2UPR-RPS型并联机构为例,进行过约束并联机构的精度设计。采用一阶摄动法建立该并联机构的几何误差模型,获得对末端位姿误差有影响的几何误差源。利用区间分析理论建立末端位姿精度关于几何误差源的灵敏度指标,通过灵敏度分析揭示几何误差源对末端位姿精度的影响程度。以灵敏度指标作为权重建立精度综合模型,采用均匀设计法确定在任务空间内精度综合的位姿点,推导各几何误差源的最优区间,并据此制定关键零部件的精度等级及配合公差。采用Sobol序列的拟蒙特卡洛法预估该并联机构的末端位姿精度,仿真结果表明,经过精度综合得到的几何误差区间数满足预设的末端位姿精度要求,从而验证了该精度设计方法的可行性。 相似文献
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对提出的一种半对称三平移Delta-CU并联机器人机构进行误差建模和实验分析。在规划执行末端运动轨迹的基础上,采用外部直接标定和修正系统输入的方法对机构的运动学误差进行补偿。在外部直接标定的过程中,为降低系数矩阵中的随机测量误差对执行末端坐标精度的影响,利用整体最小二乘法求解坐标变换参数;以误差数据为样本,通过模糊神经网络模型进行训练,并将训练好的模糊神经网络模型用于Delta-CU并联机器人机构的误差值预测。实验表明,模糊神经网络模型能够对Delta-CU并联机器人机构误差进行精准的预测,有利于提高Delta-CU并联机器人机构的补偿精度,可为Delta-CU并联机器人机构误差补偿提供参照。补偿后其绝对位置精度由1.187 mm提高到0.4 mm,重复位置精度由0.037 mm提高到0.018 mm。 相似文献
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为降低并联机构机械误差测量和补偿的难度,实现机构末端的精确控制,本文提出一种基于Jacobian和RBF神经网络相结合的末端误差补偿方法。以一种3-PTT并联机构为研究对象,分析机构正、逆运动学,验证数学模型的正确性。根据运动学模型解算Jacobian,分析机构约束奇异和运动奇异。为验证机构末端误差补偿方法的有效性,设置两种实验条件,分别为是否有丝杠的回程误差补偿和末端受不同负载,并通过激光跟踪仪测定末端位置。实验结果表明,使用本文的误差补偿方法后,机构末端轴向(x轴)、径向(y轴)位置误差均降低90%以上,竖直方向(z轴)位置误差均降低80%以上,证明了本文方法的有效性。 相似文献
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为避免机器人运动学参数辨识过程中,测量坐标系与机器人基坐标系之间繁琐的坐标变换,首先利用关节旋量的空间几何特性,提出了基于伴随变换的距离误差模型。其次,针对距离误差模型中可辨识参数的冗余性,通过辨识雅可比矩阵的零空间分析,确定了可辨识参数的数目与误差测量方式之间的关系。确定了绕对应关节旋转的测量方式和相对初始位形的测量方式下可辨识参数的数目。最后,对KUKA youBot机器人的运动学参数辨识进行了实验研究,实验结果验证了距离误差模型的有效性和参数冗余性分析的正确性。 相似文献
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提出了空间并联机构运动学分析的集几何表示和计算为一体的共形几何代数方法。以动平台上的坐标原点描述动平台的位置,以欧拉角描述动平台的姿态,给出了动平台上任意一点在定坐标系中位置的共形几何代数表达式,进而提出了一种建立空间并联机构运动学方程的数学建模方法。根据所建立的运动学方程,可进行空间并联机构的运动学正解和运动学反解分析。通过一种4-UPU空间并联机构运动学分析,进一步阐述了所提出的共形几何代数运动学分析方法,通过数值实例验证了所提出方法的正确性和有效性。 相似文献
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针对工业机器人在高度制造领域精度不高的问题,本文提出了一种基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法。阐述了基于指数积(Product of exponential,POE)模型的运动学误差模型构建方法,并建立基于POE误差模型的适应度函数;为实现高精度的参数辨识,提出了一种二次辨识方法,先利用改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimizer, IGWO)实现运动学参数误差的粗辨识,初步将Staubli TX60型机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别从(0.648mm,0.212°)降低为(0.457mm,0.166°);为进一步提高机器人的精度性能,再通过LM(Levenberg-Marquard)算法进行参数误差的精辨识,最终将Staubli TX60型机器人平均位置误差和平均姿态误差进一步降低为(0.237mm,0.063°),机器人平均位置误差和平均姿态误差分别降低63.4%和70.2%。为了验证上述二次辨识方法的稳定性,随机选取5组辨识数据集和验证数据集进行POE误差模型的参数误差辨识,结果表明提出的二次辨识方法能够稳定、精确地辨识工业机器人运动学参数误差。 相似文献
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文章对数控机床几何误差产生的原因作了比较详细的分析,将系统误差的补偿方法进行了归纳,并在此基础上阐述了各类误差补偿方法的应用场合,为进一步实现机床精度的软升级打下基础。 相似文献
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数控机床几何误差相关性分析方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高数控机床的精度,降低装配、制造过程产生的几何误差的影响,基于多体系统理论建立几何误差模型,在误差相关性分析的基础上,提出了一种辨识关键性几何误差元素的方法。首先,基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了三轴数控机床几何误差模型,构建了几何误差元素相关性分析模型。其次,采用拉丁超立方抽样方法在整个参数空间内抽样,有效避免了单因素分析的缺陷。最后,通过计算拉丁立方抽样确定的误差元素引起的空间几何误差,进行相关性分析并辨识影响机床精度的关键几何误差元素。误差补偿后的圆测试对比结果表明,该方法可判别影响数控机床空间精度的重要误差元素,并能够定量辨识误差元素对几何误差向量的作用效果,可为机床误差补偿及精度分配提供重要的理论参考。 相似文献
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集成电路技术的发展改变了以往数据采集系统的设计方式。它以数字信号电路作为主流，提高了系统的整体精度，但是在现代数据采集系统中，仍然存在由系统内部和外部因素造成的测量误差，影响测量精度。为此介绍了一些常见的测量误差产生原因及其补偿方法。 相似文献
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大射电望远镜平台静态结构参数误差分析与标定研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高大射电望远镜精调stewart平台的定位精度,首先利用激光跟踪仪（API）获得stewart平台的位置和姿态,其次基于运动学微分法建立了stewart平台的误差模型,最后针对大射电望远镜精调stewart平台进行了实验验证,实验结果表明stewart平台结构参数修正后,位置精度提高到0.09mm,姿态精度提高到0.014度. 相似文献
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为了快速、系统地辨识摆头转台型五轴机床旋转轴几何误差中的12项运动误差,提出了一种基于球杆仪(Double ball bar,DBB)五次安装的运动误差测量辨识方法。首先,结合摆头转台型五轴机床旋转轴分布特征,基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了旋转轴局部坐标系下的测量模型,表征了空间误差向量与几何误差项之间的映射关系。其次,通过设置DBB初始安装位置及方向,实现了不同测量模式之间的连续切换,从而构造了五次安装法,辨识了摆头转台型五轴机床2个旋转轴共计12项运动误差,降低了DBB安装误差对测量及辨识结果准确性的影响。最后,在摆头转台型五轴机床上利用五次安装法进行基于DBB的运动误差测量辨识实验以及虚拟圆锥台轨迹测量实验,利用辨识值进行误差补偿,结果显示两个旋转轴的几何误差平均降低了48. 89%和51. 49%,虚拟圆锥台测量轨迹的半径偏差降低了50. 52%。误差补偿结果验证了测量、辨识的准确性和有效性。 相似文献
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实际生产中,为了分析影响某一零件加工精度的因素,我们可以待一批零件加工完了以后,会出它的尺寸分布曲线,如果零件是在正常的加工状态下进行,没有特殊或意外的因素影响,如加工中刀具突然崩刃等,则这个分布曲线将接近正态分布曲线,然后对分布曲线的形状、位置、有关参数进行分析,找出产生误差的原因,进而采取相应的解决措施. 相似文献
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车辆道路模拟试验迭代算法研究 总被引：8，自引：0，他引：8
驱动信号迭代算法是道路模拟算法的核心内容，为了消除非线性的影响，采用频域迭代的方法逐步修正驱动信号，使系统的响应逼近于期望响应信号。给出了详细的驱动信号频域迭代算法，讨论了在迭代过程需要解决的两个重要问题，即判断迭代是否收敛和多段信号之间的连接。给出了迭代算法的程序流程图和利用此算法进行的道路模拟结果曲线。试验结果表明，利用迭代算法可以成功地进行道路模拟试验，收敛速度和模拟精度可以满足要求。 相似文献
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针对数控加工误差的复杂性特征,对加工误差的预测方法进行了分析,比较了传统预测模型理论和基于神经网络和支持向量机的智能预测模型的差异,并对预测建模过程进行了探讨。 相似文献