本文摘要:
本論文的主要內(nèi)容是對一種五自由度混聯(lián)機器人的誤差靈敏度、零點誤差標定、全誤差標定、誤差補償?shù)冗M行理論分析和仿真驗證,并進行標定實驗,論文的主要研究成果如下:(1)根據(jù)混聯(lián)機器人的結構特點,分析混聯(lián)機器人的28項幾何誤差靈敏度,繪制誤差靈敏度圖像,借助仿真軟件量化各誤差對末端位姿精度的影響,為下一步標定工作奠定基礎。(2)建立并聯(lián)部分零點位置誤差模型,使用兩種不同的智能算法求解誤差參數(shù),采用激光跟蹤儀測量位姿并驗證方法的正確性,使用平面擬合法分析串聯(lián)部分的初始角度誤差。仿真結果表明,分析零點位置誤差標定時,遺傳算法比粒子群算法計算誤差更小,零點位置標定降低了混聯(lián)機器人末端的位姿誤差。(3)建立全誤差標定模型,使用兩種不同的智能算法求解全誤差標定的參數(shù),使用軸線擬合分析串聯(lián)部分的全誤差標定。算例仿真結果表明,分析全誤差標定時,粒子群算法比遺傳算法計算誤差更小,隨著考慮的誤差項增多,全誤差標定對混聯(lián)機器人的位姿誤差優(yōu)化效果比零點位置標定更好。(4)開展標定實驗,根據(jù)實驗數(shù)據(jù)計算得到的誤差參數(shù)修正運動學參數(shù),按照國標要求測量機器人的精度指標,對比標定前后的數(shù)據(jù),結果表明運動學標定對混聯(lián)機器人X、Y、Z軸的定位精度和重復定位精度有不同程度的提升,驗證運動學標定方法的有效性。本文主要創(chuàng)新點如下:針對課題組提出的一種五自由度混聯(lián)機器人,建立了其零點及全誤差標定模型,提出了一種結合誤差靈敏度分析和智能算法求解參數(shù)的運動學標定方法,解決了運動學標定中分析和求解核心誤差參數(shù)難的問題,達到了高效提升機器人精度的效果。目前仍有以下的不足:(1)目前五自由度混聯(lián)機器人的精度還不能滿足設計所需,要分析其他的誤差并補償?shù)娇刂葡到y(tǒng)中來提高精度。(2)由于設計時對剛度要求不高,選擇了鋁合金型材作為機器人結構材料,實際運行過程中發(fā)現(xiàn)剛度和間隙不達標,出現(xiàn)顫動現(xiàn)象,需要進一步優(yōu)化。
宇匠數(shù)控 備注:為保證文章的完整度,本文核心內(nèi)容由PDF格式顯示,如未有顯示請刷新或轉(zhuǎn)換瀏覽器嘗試,手機瀏覽可能無法正常使用!
2024-11
本文以組合式六角亭模型為實例,分析工藝難點與加工可行性,指出該模型的加工難點是模型形狀不規(guī)則和整體剛性差,并通過設計新的工藝方案解決加工難點,完成了模型整體的加工。新的加工工藝有助于提高加工效率和精度,為五軸數(shù)控加工提供了一個典型案例,對于五軸加工中心數(shù)控加工也具有指導作用和重要… [了解更多]
2024-11
宇匠數(shù)控 備注:為保證文章的完整度,本文核心內(nèi)容由PDF格式顯示,如未有顯示請刷新或轉(zhuǎn)換瀏覽器嘗試,手機瀏覽可能無法正常使用!本文摘要:通過對混聯(lián)五軸加工中心自適應深度學習控制方法的 研 究,可 知 此 方 法 的 創(chuàng) 新 之 處 在 于:1)建 立 了 機 床 的 運 動 學 … [了解更多]
2024-11
宇匠數(shù)控 備注:為保證文章的完整度,本文核心內(nèi)容由PDF格式顯示,如未有顯示請刷新或轉(zhuǎn)換瀏覽器嘗試,手機瀏覽可能無法正常使用!本文摘要:1)本文建立了基于轉(zhuǎn)角向量和雙弦弓高的局部能量光順算法,該方法以刀心點光順前后最大許用偏移量作為約束,通過計算拐角處微小線段局部能量最優(yōu)解,可使… [了解更多]
2024-11
在機測量技術由于其成本低、檢測效率高、無需二次裝夾等優(yōu)勢被廣泛用于零件加工測量當中,使得五軸加工中心和五軸鉆攻中心,同時又兼具測量功能。在機測量系統(tǒng)的構成如圖1所示,硬件部分主要是由高精度探頭、信號接收器、機床整個本體,軟件部分由機床控制系統(tǒng)、測量軟件等組成[8]。待零件加工完成… [了解更多]