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基于惯性传感组件和BP神经网络的防冲钻孔机器人钻具姿态解算
被引量：
11
1
作者
司垒
王忠宾
+2 位作者
王浩
魏东
谭超
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期213-223,共11页
钻孔卸压是高地应力矿井治理冲击地压的首要措施,对实施钻孔作业的防冲钻孔机器人钻具姿态准确测量是保障钻孔位置及卸压效果的前提。为此,本文提出了基于惯性传感组件和BP神经网络的防冲钻孔机器人钻具姿态解算方法,通过设计惯性传感...
钻孔卸压是高地应力矿井治理冲击地压的首要措施,对实施钻孔作业的防冲钻孔机器人钻具姿态准确测量是保障钻孔位置及卸压效果的前提。为此,本文提出了基于惯性传感组件和BP神经网络的防冲钻孔机器人钻具姿态解算方法,通过设计惯性传感组件的空间阵列式布局方式(空间阵列式IMU),建立了空间阵列式IMU的数据融合模型及位姿解算模型,实现了钻具姿态的高精度解算。在此基础上,提出了基于BP神经网络的惯性传感组件误差补偿方法,建立了钻具姿态解算误差补偿模型,并通过钻具模拟运动的解算分析对空间阵列式IMU解算和误差补偿方法的可行性进行了验证。最后,通过搭建的防冲钻孔机器人钻具姿态监测实验平台,对不同方法的钻具解算结果进行对比分析。实验结果表明,在BP神经网络模型进行误差补偿后,本文所提方法解算出的钻具姿态精度明显提高,钻具方位角、倾角和横滚角的平均误差分别为0.099°、0.079°和0.045°,有效抑制了惯性传感组件的漂移和误差积累,且钻具姿态解算误差曲线没有出现发散现象。因此,该方法可以持续稳定地对防冲钻孔机器人钻具姿态进行可靠监测,具有较高的推广应用价值。
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关键词
防冲钻孔机器人
钻具姿态
惯性传感组件
神经网络
误差补偿
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职称材料
五轴联动刀轴矢量插补优化算法
被引量：
7
2
作者
王玉涛
唐清春
+1 位作者
周泽熙
黎国强
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期90-95,共6页
目的研究解决五轴联动机床旋转轴角度采用线性插补方式生成的加工轨迹,导致刀具姿态偏离所设计的理想平面,引发刀具姿态误差的问题,减少非线性误差,提高零件表面质量。方法首先对旋转轴角度线性插补方式引发刀具姿态误差的原理进行了分...
目的研究解决五轴联动机床旋转轴角度采用线性插补方式生成的加工轨迹,导致刀具姿态偏离所设计的理想平面,引发刀具姿态误差的问题,减少非线性误差,提高零件表面质量。方法首先对旋转轴角度线性插补方式引发刀具姿态误差的原理进行了分析,提出了一种刀轴矢量插补优化算法。然后在线性插补的基础上,根据提出的刀轴矢量插补优化算法保证首末点间的刀轴插补矢量始终位于首末刀轴矢量所构成的平面内,实现刀具姿态优化,并在MATLAB中对线性插补和矢量插补优化两种方式进行仿真分析,观测出对应方式下刀轴插补矢量的空间位置。最后利用叶片试件在AB型转台摆头类型机床上进行仿真和加工验证,对比两种刀轴矢量插补方式仿真数据。结果在VERICUT同等条件下仿真,刀轴矢量采用线性插补时,叶片进出汽边误差值分别为-0.218 66 mm和-0.312 58 mm;刀轴矢量插补优化后,叶片进出汽边误差值分别为-0.095 46 mm和-0.099 05 mm。刀具姿态经过插补优化算法后,叶片进出汽边的过切值明显降低。结论刀具姿态经过插补优化算法后,叶片过切值的大小和数目明显减少,使得非线性误差明显降低,从而提高了零件表面质量。
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关键词
线性插补
刀具姿态误差
非线性误差
优化算法
仿真和加工
表面质量
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职称材料
题名
基于惯性传感组件和BP神经网络的防冲钻孔机器人钻具姿态解算
被引量：
11
1
作者
司垒
王忠宾
王浩
魏东
谭超
机构
中国矿业大学机电工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期213-223,共11页
基金
国家重点研发计划项目资助(2020YFB1314200)
江苏高校优势学科建设工程(苏政办发[2018]87号)项目资助。
文摘
钻孔卸压是高地应力矿井治理冲击地压的首要措施,对实施钻孔作业的防冲钻孔机器人钻具姿态准确测量是保障钻孔位置及卸压效果的前提。为此,本文提出了基于惯性传感组件和BP神经网络的防冲钻孔机器人钻具姿态解算方法,通过设计惯性传感组件的空间阵列式布局方式(空间阵列式IMU),建立了空间阵列式IMU的数据融合模型及位姿解算模型,实现了钻具姿态的高精度解算。在此基础上,提出了基于BP神经网络的惯性传感组件误差补偿方法,建立了钻具姿态解算误差补偿模型,并通过钻具模拟运动的解算分析对空间阵列式IMU解算和误差补偿方法的可行性进行了验证。最后,通过搭建的防冲钻孔机器人钻具姿态监测实验平台,对不同方法的钻具解算结果进行对比分析。实验结果表明,在BP神经网络模型进行误差补偿后,本文所提方法解算出的钻具姿态精度明显提高,钻具方位角、倾角和横滚角的平均误差分别为0.099°、0.079°和0.045°,有效抑制了惯性传感组件的漂移和误差积累,且钻具姿态解算误差曲线没有出现发散现象。因此,该方法可以持续稳定地对防冲钻孔机器人钻具姿态进行可靠监测,具有较高的推广应用价值。
关键词
防冲钻孔机器人
钻具姿态
惯性传感组件
神经网络
误差补偿
Keywords
drilling
robot
for
rockburst
prevention
drilling
tool
attitude
inertial
sensing
assembly
neural
network
error
compensation
分类号
TH6 [机械工程—机械制造及自动化]
TD42 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
五轴联动刀轴矢量插补优化算法
被引量：
7
2
作者
王玉涛
唐清春
周泽熙
黎国强
机构
广西科技大学工程训练中心
出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期90-95,共6页
基金
广西教育厅项目(0314101401)
广西自然科学基金(2015GXNSFBA139219)~~
文摘
目的研究解决五轴联动机床旋转轴角度采用线性插补方式生成的加工轨迹,导致刀具姿态偏离所设计的理想平面,引发刀具姿态误差的问题,减少非线性误差,提高零件表面质量。方法首先对旋转轴角度线性插补方式引发刀具姿态误差的原理进行了分析,提出了一种刀轴矢量插补优化算法。然后在线性插补的基础上,根据提出的刀轴矢量插补优化算法保证首末点间的刀轴插补矢量始终位于首末刀轴矢量所构成的平面内,实现刀具姿态优化,并在MATLAB中对线性插补和矢量插补优化两种方式进行仿真分析,观测出对应方式下刀轴插补矢量的空间位置。最后利用叶片试件在AB型转台摆头类型机床上进行仿真和加工验证,对比两种刀轴矢量插补方式仿真数据。结果在VERICUT同等条件下仿真,刀轴矢量采用线性插补时,叶片进出汽边误差值分别为-0.218 66 mm和-0.312 58 mm;刀轴矢量插补优化后,叶片进出汽边误差值分别为-0.095 46 mm和-0.099 05 mm。刀具姿态经过插补优化算法后,叶片进出汽边的过切值明显降低。结论刀具姿态经过插补优化算法后,叶片过切值的大小和数目明显减少,使得非线性误差明显降低,从而提高了零件表面质量。
关键词
线性插补
刀具姿态误差
非线性误差
优化算法
仿真和加工
表面质量
Keywords
linear
interpolation
tool
attitude
error
nonlinear
error
optimization
algorithm
simulation
and
machining
surface
quality
分类号
TG54 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于惯性传感组件和BP神经网络的防冲钻孔机器人钻具姿态解算
司垒
王忠宾
王浩
魏东
谭超
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
11
下载PDF
职称材料
2
五轴联动刀轴矢量插补优化算法
王玉涛
唐清春
周泽熙
黎国强
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
下载PDF
职称材料
已选择
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