基于BP神经网络的并联机构误差分析
本文选题:并联机构 切入点:精度分析 出处:《机床与液压》2017年11期 论文类型:期刊论文
【摘要】:以3-UPS/S并联机器人机构为研究对象,构建一种基于虚拟实验与BP神经网络的并联机构输出误差预测模型,能够快速预测并联机器人机构的输出误差。充分考虑并联机构铰链安装误差与铰链轴线误差,建立包含上述输入误差的虚拟样机模型,通过虚拟实验仿真求解该机构输出误差;假定机构零部件在大批量生产情况下误差服从正态分布,构造多组服从正态分布的输入误差样本,进而建立该机构的BP神经网络预测模型。研究结果表明:该BP神经网络模型可以准确、快速地对机构位姿输出误差进行预测,为并联机器人机构的误差分析与精度综合提供了新的依据。
[Abstract]:Taking 3-UPS / S parallel robot mechanism as the research object, a prediction model of output error of parallel mechanism based on virtual experiment and BP neural network is constructed. The output error of the parallel robot mechanism can be predicted quickly. Considering the hinge installation error and the hinge axis error of the parallel mechanism, the virtual prototype model including the input error mentioned above is established, and the output error of the mechanism is solved by virtual experiment simulation. Assuming that the error clothing of the mechanism parts is normal distribution under the condition of mass production, the input error samples of multiple sets of clothing normal distribution are constructed. The research results show that the BP neural network model can predict the output error of the mechanism accurately and quickly. It provides a new basis for error analysis and precision synthesis of parallel robot mechanism.
【作者单位】: 山东威海职业技术学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51305333)
【分类号】:TH112;TP242
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,本文编号:1587522
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