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题名基于仿生优化神经网络的6DOF工业机械手标定
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作者
曹俊
任吉慧
邓绯
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机构
四川托普信息技术职业学院教育教学督导办公室
四川大学锦江学院机械工程学院
四川职业技术学院计算机工程学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第15期69-74,共6页
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基金
四川省教育厅2022年度科研计划项目(22ZB0407)。
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文摘
针对六自由度工业机械手标定中的定位精度问题,提出一种基于仿生优化神经网络的机械手标定方法。研究六自由度工业机械手的运动学模型,并给出其D-H参数。通过将关节挠度模型和传统的运动学模型标定技术相结合,来同步识别机械手的运动学参数和柔度参数,以提高定位精度。然后,构造人工神经网络对未建模误差进行进一步补偿,如摩擦、机械传动误差和热膨胀。此外,采用入侵杂草优化算法对神经网络的权值和偏置进行优化。最后,采用六自由度机械手HX300对所提方法进行了实际测试,验证其可行性。研究结果表明:标定后机械手的定位精度得到了显著提高,平均误差、最大误差和标准差分别为0.345、0.6374、0.1624 mm,均小于其他标定方法;与GA-BP神经网络标定方法相比,所提方法具有更好的收敛能力,平均误差降低了15.92%,适用于高精度的各种工业应用。
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关键词
工业机械手
参数标定
关节柔度
误差补偿
仿生优化算法
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Keywords
industrial manipulator
parameter calibration
joint flexibility
error compensation
bionic optimization algorithm
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
V231.92
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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