柔性测量臂的RPY建模与误差标定

为了提高1P3R型柔性测量臂的检测精度,提出了一种自适应误差标定方法来完成它的参数标定和误差补偿。首先,基于RPY理论建立柔性测量臂的运动学模型并应用微分法推导了误差模型。然后,基于马尔柯夫链收敛性理论进行实数编码;在遗传算法(GA)中引入自适应控制算子,提高了父代种群的多样性和最优个体变异数量;最后,对比分析了归一化GA、一般GA和最小二乘法等3种算法的误差标定精度及其收敛性,验证了所提出方法的有效性和可行性。结果显示:归一化GA仅用328代寻优计算,其精度达到5.2μm,收敛速度是一般GA的2.3倍且精度提高了3.1μm;最小二乘法经20次迭代计算后停止收敛,精度仅为18.4μm。实验结果表明:归一化GA具有收敛速度快、标定精度高和收敛稳定性好等明显优势,更易于实现该类测量机的高精度检测。