3-RSR并联机构的精度研究

发布时间：2017-08-16 17:33

  本文关键词：3-RSR并联机构的精度研究

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【摘要】：由于并联机构具有很好的精度、承载能力和刚度性能，所以并联机构的研究如今已经越来越受到广大学者和专家们的重视。由于精度性能一直是并联机构研究领域里一个研究难点，而且广大学者专家们对于并联机构精度性能的研究力度也很小，所以并联机构精度性能的研究对并联机构的发展和应用意义重大。 本文以3-RSR并联机构为研究对象，对其精度性能进行了以下几方面的研究。 运动学分析。为了更方便、更简洁、更快速的求解出位置正解，以便于对3-RSR并联机构进行实时控制，采用了解析法与BP神经网络相结合的方法，通过实例验证，采用此方法所得到的正解值能够很精确地与理论值拟合。 误差模型。因为3-RSR的三条支链是完全对称的，所以可以选取3-RSR并联机构的任意一条支链作为研究对象，，构建动平台相对于静平台的D-H矩阵，接着采用矩阵微分法，建立3-RSR并联机构的误差模型，误差矩阵里包含了动平台的6个位姿分量的误差值。 误差分析。利用定性分析法分析各个构件的原始误差分量对动平台运动误差的影响，并借助于Matlab软件，进行定量分析，得出原始误差的影响规律曲线，得出各构件的原始误差对动平台运动误差的影响程度。 误差补偿。采用了径向基神经网络算法来对3-RSR并联机构的运动误差进行补偿，该算法能够快速训练出实际驱动转角到理论驱动转角的函数关系，而且具有很高的拟合效果，所以在实际补偿过程中，能够使3-RSR并联机构的精度得到很大的提高。 最后，通过实例验证，3-RSR并联机构位置逆解结合BP神经网络训练法能够快速、准确的解出3-RSR并联机构的位置正解，这样有助于实时地了解并控制3-RSR并联机构的运动状态；通过误差分析能发现杆长原始误差对3-RSR并联机构的动平台运动误差影响程度最大；进行误差补偿之后使精度提高了将近10倍，这样能很好的满足工作场合的精度要求。此方法也能解决其他构型的并联机构，对于并联机构精度问题研究是一个很好的借鉴。
【关键词】：3-RSR并联机构 位置正解 D-H变换矩阵 几何误差 误差补偿
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH112
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• 1 绪论10-21
• 1.1 研究背景和意义10-12
• 1.1.1 并联机构的研究背景10-11
• 1.1.2 并联机构精度研究的意义11-12
• 1.2 并联机构的研究现状与分析12-16
• 1.2.1 并联机构的运动学研究现状12-13
• 1.2.2 并联机构精度分析13-14
• 1.2.3 并联机构精度研究现状14-15
• 1.2.4 并联机构误差补偿的研究现状15-16
• 1.2.5 3-RSR 并联机构研究现状16
• 1.3 并联机构的应用16-18
• 1.4 主要研究内容与章节安排18-20
• 1.5 本章小结20-21
• 2 3-RSR 并联机构的运动学研究21-33
• 2.1 并联机构运动学概述21-22
• 2.2 3-RSR 并联机构的位置求解22-26
• 2.2.1 3-RSR 并联机构构型描述22-23
• 2.2.2 正解模型建立23-25
• 2.2.3 位置逆解模型建立25-26
• 2.3 BP 神经网络算法26-29
• 2.4 实例计算及仿真结果29-30
• 2.5 3-RSR 并联机构的速度加速度分析30-32
• 2.6 本章小结32-33
• 3 3-RSR 并联机构误差建模33-47
• 3.1 误差模型概述33-34
• 3.2 并联机构坐标变换34-36
• 3.2.1 平移变换34
• 3.2.2 旋转变换34-35
• 3.2.3 复合变换35-36
• 3.2.4 空间任意轴的变换36
• 3.3 机构运动方程36-38
• 3.3.1 D-H 矩阵概述36-37
• 3.3.2 相邻构件的 D-H 变换方程37-38
• 3.4 3-RSR 并联机构的运动方程38-41
• 3.4.1 支链结构模型38-40
• 3.4.2 并联机构位姿方程40-41
• 3.5 3-RSR 并联机构的误差模型建立41-44
• 3.5.1 微分平移与旋转变换41-43
• 3.5.2 并联机构的位姿误差建模43-44
• 3.6 计算实例44-46
• 3.6.1 计算初始数据44-45
• 3.6.2 仿真计算结果与分析45-46
• 3.7 本章小结46-47
• 4 3-RSR 并联机构的误差分析47-57
• 4.1 误差分析流程47-48
• 4.2 误差影响分析48-56
• 4.2.1 误差因素取值48-49
• 4.2.2 误差影响曲线图49-56
• 4.3 本章小结56-57
• 5 基于径向基函数神经网络的误差补偿57-69
• 5.1 误差补偿概述57
• 5.2 径向基神经网络结构与原理概述57-60
• 5.3 误差补偿60-61
• 5.3.1 补偿原理60
• 5.3.2 训练数据模型建立60-61
• 5.3.3 隐层神经元数目确定61
• 5.4 误差补偿仿真分析61-68
• 5.4.1 建立误差补偿流程模型61-62
• 5.4.2 选定目标轨迹62-63
• 5.4.3 运动误差仿真63-64
• 5.4.4 理论轨迹与实际轨迹对比64-65
• 5.4.5 训练模型建立65-67
• 5.4.6 误差补偿后实际运动轨迹与理论运动轨迹对比67-68
• 5.5 本章小结68-69
• 6 总结与展望69-71
• 6.1 总结69-70
• 6.2 展望70-71
• 参考文献71-77
• 攻读硕士硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果77-78
• 致谢78-79

【参考文献】

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本文编号：684598