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工业机器人全域误差场精细化建模方法及其误差补偿策略
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作者 张德权 李星奥 +2 位作者 张宁 宁国松 韩旭 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第13期316-329,共14页
工业机器人在其全寿命周期内受多源不确定性因素影响,导致末端执行器实际位置与期望位置存在偏差,直接影响所加工产品质量。为此,开展工业机器人误差补偿研究,提出了基于非运动学标定原理的全域精细化误差场建模方法与误差补偿策略,并... 工业机器人在其全寿命周期内受多源不确定性因素影响,导致末端执行器实际位置与期望位置存在偏差,直接影响所加工产品质量。为此,开展工业机器人误差补偿研究,提出了基于非运动学标定原理的全域精细化误差场建模方法与误差补偿策略,并进行了实验验证,旨在为提升国产工业机器人精度性能提供一种有效工具。以工业机器人末端执行器名义位置为输入节点,相应的定位误差为输出节点训练径向基函数神经网络,结合交叉验证和粒子群优化算法提高训练效率及模型精度,使用较少样本准确构建工业机器人定位误差场。根据误差场预测工业机器人任意点定位误差,通过编辑控制器设定值以增加预偏置的方式实现误差补偿。针对三款额定负载分别为3 kg、12 kg和50 kg的国产工业机器人开展误差补偿实验,相同样本点下所建立误差场与基于误差相似性原理的误差模型相比精度更高,补偿后三款工业机器人绝对定位误差范围分别减小了44.14%、77.48%和80.65%,最大绝对定位误差分别减小了42.55%、76.07%和82.24%,验证了所提方法的工程适用性。 展开更多
关键词 工业机器人 误差补偿 误差场模型 径向基函数神经网络 精度保持性
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基于分层贝叶斯推理的RV减速器动力学模型修正及动态响应预测方法
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作者 张德权 李星奥 +2 位作者 贾新宇 叶楠 韩旭 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期135-144,共10页
RV减速器作为高端装备核心零部件其性能好坏直接影响装备整机性能。动力学分析是提高RV减速器长期稳定服役能力的重要手段。当前研究在动力学建模时未考虑多源不确定性因素的影响,导致所建立理论模型误差较大,影响后续分析精度。为此,... RV减速器作为高端装备核心零部件其性能好坏直接影响装备整机性能。动力学分析是提高RV减速器长期稳定服役能力的重要手段。当前研究在动力学建模时未考虑多源不确定性因素的影响,导致所建立理论模型误差较大,影响后续分析精度。为此,基于分层贝叶斯推理开展RV减速器不确定性度量与传递研究,实现其动力学模型修正及动态响应预测,旨在为准确评估RV减速器动态特性提供有效保障。根据RV减速器结构特点及传动原理,建立整机与核心零部件动力学理论模型,采用Newmark法求解位移、速度和加速度响应。引入待修正参数的多层超参数概率分布,构建整机与核心零部件分层贝叶斯概率模型。充分考虑待修正参数的先验信息,运用过渡马尔可夫链蒙特卡罗法进行识别获取后验分布信息,准确修正RV减速器动力学模型。在此基础上,将参数不确定性进行传递,实现动态响应预测。针对某国产RV-20E型减速器,采用所提方法对其薄弱环节曲柄轴和摆线轮进行分析,得到两者刚度参数的后验分布信息及动态位移响应预测结果。 展开更多
关键词 RV减速器 分层贝叶斯 模型修正 响应预测 不确定性分析
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