【摘 要】
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本文密切结合国家自然科学基金项目,以A3并联动力头为研究对象,研究并联机构误差补偿问题,内容涉及运动学标定过程中动力头姿态误差检测、辨识工作空间测量的点位优化问题以及误差参数辨识与实验等,全文取得以下主要研究成果:在辨识模型的构建方面,首先推导了A3头运动学正逆解模型,分析了影响动力头误差的主要因素,在此基础上构建出其误差模型。在机构的工作空间范围内,实现了测量动力头姿态误差的测量方法,据此推导了
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本文密切结合国家自然科学基金项目,以A3并联动力头为研究对象,研究并联机构误差补偿问题,内容涉及运动学标定过程中动力头姿态误差检测、辨识工作空间测量的点位优化问题以及误差参数辨识与实验等,全文取得以下主要研究成果:在辨识模型的构建方面,首先推导了A3头运动学正逆解模型,分析了影响动力头误差的主要因素,在此基础上构建出其误差模型。在机构的工作空间范围内,实现了测量动力头姿态误差的测量方法,据此推导了一种考虑测量点的位置与姿态的辨识模型。仿真结果及实验证明该模型提高误差的辨识效率。在位形优选方面,采用了残差比例指标与遗传算法相结合的方式进行测点轨迹优选,该方法首先将A3并联动力头工作空间均匀的划分为若干点位子空间,以条件数作为遗传算法的适应度函数筛选条件,确定出最优的测量点位个数以及其在工作空间中的轨迹分布。后续为激光跟踪仪测量实验奠定基础。在辨识算法研究方面,在最小二乘法的基础上采用Tikhonov正则化方法进行算法改进,依据Tikhonov估计准则,引入正则化参数对辨识参数进行优化,该正则化参数是通过L曲线法得到。在后续的论文工作中,通过计算机仿真和实验对两种算法进行了对比分析与验证,表明了Tikhonov正则化算法具有更好的辨识特性和鲁棒性。本文的研究成果运用于A3并联动力头的误差补偿和标定实验。
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