-
题名基于径向基神经网络的Delta机器人位置精度补偿
被引量：3
- 1
-
-
作者
董慧芬
高爽笑
宋金海
-
机构
中国民航大学机器人研究所
-
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第31期12883-12889,共7页
-
基金
天津市自然科学基金(17JCYBJC18200)。
-
文摘
针对Delta并联机器人末端控制精度问题,提出一种基于径向基神经网络的提高Delta并联机构运动学控制精度的方法。首先对Delta并联机器人的运动学逆解进行分析,探讨了影响控制精度的因素和现有提高控制精度方法的局限性。其次,求解Delta并联机器人的工作空间,结合实际工作,通过试验采集训练样本。以末端实际位置为输入样本,末端的期望位置与实际位置之差为输出样本,进行径向基神经网络模型训练,得到末端实际位置与位置偏差之间的非线性映射关系,基于此设计位置补偿策略。最后,在Delta机器人平台上进行实验验证,使用训练好的径向基神经网络网络结合运动学逆解,对Delta机器人末端进行轨迹跟踪控制。实验结果表明,末端控制误差由±30 mm减小到±5 mm,有效地减少了末端位置误差,为Delta机器人精准控制提供了一种简单易行的方法。
-
关键词
Delta机器人
径向基神经网络
非线性
误差分析
误差补偿
-
Keywords
Delta robot
RBF neural network
nonlinear
error analysis
error compensation
-
分类号
TP242.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名机器人喷涂曲面涂层生长模型及均匀性分析
被引量：5
- 2
-
-
作者
董慧芬
刘健健
高爽笑
-
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
-
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2021年第5期246-250,共5页
-
基金
天津市自然科学基金(17JCYBJC18200)。
-
文摘
针对以航空发动机风扇叶片燕尾基座为代表的曲面工件喷涂问题,以提高涂层的均匀性为目标,提出一种基于曲面涂层生长模型的均匀性分析方法。在喷枪涂层模型的基础上,建立曲面涂层生长模型,采用厚度平均相对偏差作为涂层均匀性的评价指标,推导出厚度平均相对偏差与初始行程、重叠宽度和工件长度、曲率半径之间复杂的非线性关系。通过计算及仿真分析可知,重叠宽度和曲率半径是影响厚度平均相对偏差和涂层均匀性的关键因素,表明了该曲面涂层生长模型的正确性及涂层均匀分析方法的合理有效性,为喷涂轨迹优化和提高机器人喷涂的均匀性提供了理论基础。
-
关键词
曲面涂层生长模型
重叠宽度
曲率半径
厚度平均相对偏差
均匀性
-
Keywords
Curved Surface Coating Growth Model
Radius of Curvature
Overlap Width
Thickness Average Relative Deviation
Uniformity
-
分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
