柔性坐标测量机参数辨识方法

设计了一种六自由度关节式柔性坐标测量机,并对该测量机测量方程中的参数进行了辨识,提出了一种快速简易的单点锥窝标定方法。该方法基于单点锥窝提供的空间单点基准,利用非线性最小二乘中的高斯-牛顿法,求解测量机测量方程的参数值。实验结果表明,该方法能够有效提高测量机的整体精度,且操作简单、计算效率高。

柔性坐标测量机空间误差模型研究

为了进一步提高柔性坐标测量机的测量精度,针对基于D-H方法的误差模型设计缺陷,提出基于泛函网络的空间误差模型设计方法。在介绍目前国内外常用D-H测量模型和误差模型的基础上,详细给出柔性坐标测量机泛函网络拓扑结构的设计过程,讨论基函数的选择问题,研究泛函网络的逼近算法,并通过800mm标准量块进行标定试验。精度测试结果表明,基于泛函网络方法建立的误差模型所得出的800mm量块长度测量误差远远低于基于D-H方法建立的误差模型测量误差,从而验证误差模型及逼近算法的有效性。

柔性坐标测量机建模的泛函网络研究

柔性坐标测量机的测量模型若用D-H方法和传统的神经网络建模,则对测量精度有一定的影响。为了进一步提高测量精度,该文对泛函网络的基函数、拓扑结构和学习算法进行了研究,并应用泛函网络建立柔性坐标测量机的测量模型。利用高精度的正交三坐标测量机进行单点坐标标定,采用标准锥窝法在测量空间上随机取点采样,实验结果表明,泛函网络建模结果与采样数据误差等级为0.1μm,这说明基于泛函网络建立柔性坐标测量机的测量模型是可行的。

国产柔性坐标测量机机械部分设计与调试

经过4a研制出了6自由度柔性坐标测量机并形成产品投放到国内市场.主要介绍了其机械部分设计、制造与调试的思路和措施,选用高精度光栅传感器并精心调整光栅偏心,通过圆光栅读数误差试验,实现对光栅测角误差的修正,从而确保了该产品的测量精度.

基于MonteCarlo理论的柔性坐标测量机测量空间分析

对柔性坐标测量机的测量空间进行了定义，建立了测量模型，采用蒙特卡罗（MonteCarlo）理论生成了6个关节变量的伪随机数，并利用坐标测量机的测量模型进行了仿真。仿真结果表明，该测量空间的形状为一完整的球体，没有“空腔”，证明了柔性坐标测量机几何结构尺寸的设计符合要求，并有助于进一步研究该测量机空间误差分布规律。

基于D-H矩阵的柔性坐标测量机多测量模型研究

柔性坐标测量机使用灵活且携带方便等诸多优点,深受业界人士好评,但因其成本昂贵且精度不高而受到限制。在不增加柔性坐标测量机硬件成本的基础上,为了提高测量精度,提出了多测量模型方法。分析了单个测量模型的不足,研究了多测量模型的优越性。为了验证多测量模型的有效性,在实验中选取了标准量,给出了采样策略,进行了标定运算。结果表明,在同一采样区间,只带一个测量模型的柔性坐标测量机的测量误差为0.076 3 mm,而带多测量模型的柔性坐标测量机的测量误差为0.041 6 mm;在不同采样区间,只带一个测量模型的柔性坐标测量机的测量误差为0.128 4 mm,而带多测量模型的柔性坐标测量机的测量误差为0.052 3 mm。显然,多测量模型优于单个测量模型,这对于促进柔性坐标测量机的普及应用具有较大的理论价值和实际应用意义。

柔性坐标测量机的温度数据采集系统的研制

本文介绍了柔性坐标测量机的发展现状,以及温度对柔性坐标测量机测量精度的影响。详细阐述了一种测量机多温度传感器数据采集系统的研制方法。其中,系统各个温度传感器与单片机组成智能单元,单片机完成各个温度量的数据采集并传给上位机。实验表明,该测量系统能很好的完成数据采集的任务。

高斯—牛顿法在关节式柔性三坐标测量机参数辨识中的应用

介绍了一种自行设计的六自由度关节式柔性三坐标测量机,并对该测量机的结构参数进行辨识,提出了一种基于空间两点距离的标定方法。该方法使用API激光跟踪仪作为基准,利用非线性最小二乘中的高斯—牛顿法,求解测量机测量方程的参数值。实验结果表明,该方法能够有效提高测量机的整体精度。

柔性关节式坐标测量机的误差源分析与建模

近30年来研究发展了可用于多种制造业的各种几何形体参数测量的柔性关节式坐标测量机,它具有灵活、轻便、价格较低等优点,适宜于现场使用,但限制其应用的关键就是其测量精度问题,本文首先建立测量机的测量模型,然后对影响测量机精度的误差源进行分析,建立更有效的误差模型。通过求出误差模型中各个参数并进行修正补偿后,大大提高测量机的精度,并分析了测量机存在最佳测量区域的问题。

基于改进遗传算法实现柔性三坐标测量机参数标定

针对柔性三坐标测量机测量精度低的弊端,提出了误差修正和参数标定的方法。应用Denavit-Hartenberg(DH)法建立了柔性三坐标测量系统的运动学模型和误差模型,考虑系统结构参数标定问题,提出了一种基于优化最小二乘法的改进遗传算法。首先,在最小二乘法中引入变化因子来衡量收敛速度;其次,当该因子趋于稳定时,将产生的次优解作为遗传算法的初始群体,并对一般遗传算法进行改进;最后,根据改进的遗传算法进行搜索、计算,得到满足要求的最优解,完成系统结构参数的标定。实验表明:该方法具有收敛速度快、鲁棒性好等优点。

机器人化柔性三坐标测量机的设计与研究

针对三坐标测量机无法实现大型零件测量和现场测量的问题,开展机器人化柔性测量机的研究工作,分析了其基本工作原理与坐标计算算法,从硬件和软件方面进行了柔性三坐标测量机的设计,并运用MATLAB仿真对理论算法进行了验证。

柔性臂坐标测量机热误差建模分析

针对柔性臂坐标测量机的热变形误差问题,为了进一步提高其测量精度,分析了自身发热导致的热误差对测量机精度的影响,布置了相应的温度传感器进行监测.利用BP神经网络建立热变形误差补偿模型,通过模拟退火算法优化权值,加快了收敛速度并解决了神经网络易陷入极小值缺点.通过实验获得样本训练所建模型,进行测量误差补偿验证,结果表明SA-BP模型补偿后误差的平均值相比BP模型减小了0.0129 mm,标准差减小了0.019 mm,验证了所提算法的有效性.