Stiffness prediction-neural network based error compensation for attitude adjustment platform

LIU Yi; MA Xiaoteng; FENG Zongqiang; YAO Jiantao; ZHAO Yongsheng

doi:10.37188/OPE.20223024.3139

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Stiffness prediction-neural network based error compensation for attitude adjustment platform

Micro/Nano Technology and Fine Mechanics | 更新时间：2022-12-27

- Stiffness prediction-neural network based error compensation for attitude adjustment platform
- Optics and Precision Engineering Vol. 30, Issue 24, Pages: 3139-3158(2022)
- 作者机构：
  
  燕山大学河北省并联机器人与机电系统实验室，河北秦皇岛 066004
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20223024.3139
  CLC： TH115
- Received：23 June 2022，
  
  Revised：02 August 2022，
  
  Published：25 December 2022
- 稿件说明：
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刘毅,马小腾,丰宗强等.基于刚度预测-神经网络的调姿平台误差补偿[J].光学精密工程,2022,30(24):3139-3158.

LIU Yi,MA Xiaoteng,FENG Zongqiang,et al.Stiffness prediction-neural network based error compensation for attitude adjustment platform[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(24):3139-3158.
刘毅,马小腾,丰宗强等.基于刚度预测-神经网络的调姿平台误差补偿[J].光学精密工程,2022,30(24):3139-3158. DOI： 10.37188/OPE.20223024.3139.

LIU Yi,MA Xiaoteng,FENG Zongqiang,et al.Stiffness prediction-neural network based error compensation for attitude adjustment platform[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(24):3139-3158. DOI： 10.37188/OPE.20223024.3139.

摘要

变形误差对高精度调姿装备末端定位精度的影响不可忽视。为提高2RRPU/2RPU/U两轴并联调姿平台精度，提出了基于刚度模型预测误差趋势与神经网络算法提升预测精度的误差补偿模型。首先，在调姿平台全雅克比矩阵和弹性变形矩阵的基础上建立理论刚度模型，与Ansys数据刚度模型预测对比验证受载变形趋势预测的有效性。然后，搭建基于Simulink-Adams-Ansys-OPC的模拟仿真环境，随机载荷下采集平台全姿态仿真数据，基于刚度模型和速度雅克比矩阵对姿态误差和驱动误差趋势进行预测，基于速度雅可比实现末端误差到驱动补偿的映射，进一步利用神经网络算法提升误差预测的精度。仿真实验结果表明采用误差补偿模型后调姿平台获得位姿精度提高9%，验证了“刚度预测-神经网络”模型对平台姿态精度提升的有效性。

Abstract

The impact of deformation error on the end positioning accuracy of high-precision attitude adjustment equipment cannot be ignored. To improve the accuracy of a 2RRPU/2RPU/U two-axis parallel attitude platform， an error compensation model is proposed based on a stiffness model to predict the error trend and a neural network algorithm to improve the prediction accuracy. The theoretical stiffness model is first established based on the full Jacobi and elastic deformation matrices of the attitude-adjusting platform. The validity of the prediction of the loaded deformation trend is verified by comparing it with the prediction by the Ansys data stiffness model. Then， a Simulink-Adams-Ansys-OPC-based simulation environment is built， and the platform full attitude simulation data is collected under random load. Next， the attitude and drive error trends are predicted based on the stiffness model and velocity Jacobi matrix， and the mapping from end error to drive compensation is realized based on the velocity Jacobi. The accuracy of the error prediction is further improved by using a neural network algorithm. The simulation results show that the attitude accuracy of the platform is improved by 9% after adopting the error compensation model， which verifies the effectiveness of the “stiffness prediction-neural network” model in the improvement of the platform attitude accuracy.

关键词

Keywords

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BELCHIOR J ， GUILLO M ， COURTEILLE E ， et al . Off-line compensation of the tool path deviations on robotic machining： application to incremental sheet forming ［J］. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing ， 2013 ， 29 （ 4 ）： 58 - 69 .

赵磊，闫照方，栾倩倩，等 . 大空间运动3-RRRU并联机器人运动学标定与误差分析［J］. 农业机械学报， 2021 ， 52 （ 11 ）： 411 - 420 . doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2021.11.045 http://dx.doi.org/10.6041/j.issn.1000-1298.2021.11.045

ZHAO L ， YAN ZH F ， LUAN Q Q ， et al . Kinematic calibration and error analysis of 3-RRRU parallel robot in large overall motion ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery ， 2021 ， 52 （ 11 ）： 411 - 420 . （in Chinese） . doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2021.11.045 http://dx.doi.org/10.6041/j.issn.1000-1298.2021.11.045

耿明超，张灿果，路懿，等 . 一种新型5自由度并联机构刚度分析［J］. 机械设计与制造， 2017 （ 11 ）： 227 - 230 . doi: 10.3969/j.issn.1001-3997.2017.11.058 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1001-3997.2017.11.058

GENG M CH ， ZHANG C G ， LU Y ， et al . Stiffness analysis of a novel 5-DOF parallel manipulator ［J］. Machinery Design ＆ Manufacture ， 2017 （ 11 ）： 227 - 230 . （in Chinese） . doi: 10.3969/j.issn.1001-3997.2017.11.058 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1001-3997.2017.11.058

周鑫，许允斗，姚建涛，等 . 5-UPS/PRPU冗余驱动并联机床完整刚度模型及其刚度特性［J］. 光学精密工程， 2015 ， 23 （ 4 ）： 1070 - 1080 . doi: 10.3788/ope.20152304.1070 http://dx.doi.org/10.3788/ope.20152304.1070

ZHOU X ， XU Y D ， YAO J T ， et al . Complete stiffness model and stiffness performance of 5-U PS/PRPU redundantly actuated parallel machine tool ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2015 ， 23 （ 4 ）： 1070 - 1080 . （in Chinese） . doi: 10.3788/ope.20152304.1070 http://dx.doi.org/10.3788/ope.20152304.1070

落海伟，张俊，王辉，等 . 3-RPS并联机构静刚度建模方法［J］. 天津大学学报（自然科学与工程技术版）， 2015 ， 48 （ 9 ）： 797 - 803 . doi: 10.11784/tdxbz201402014 http://dx.doi.org/10.11784/tdxbz201402014

LUO H W ， ZHANG J ， WANG H ， et al . Static stiffness modeling method of 3-RPS PKM ［J］. Journal of Tianjin University （Science and Technology）， 2015 ， 48 （ 9 ）： 797 - 803 . （in Chinese） . doi: 10.11784/tdxbz201402014 http://dx.doi.org/10.11784/tdxbz201402014

花芳芳，田威，胡俊山，等 . 基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法［J］. 航空制造技术， 2020 ， 63 （ 17 ）： 78 - 85 .

HUA F F ， TIAN W ， HU J SH ， et al . Robot positioning error compensation method based on deep neural network ［J］. Aeronautical Manufacturing Technology ， 2020 ， 63 （ 17 ）： 78 - 85 . （in Chinese）

张吉旺，宋胜涛，李瑞琴 . 一种三自由度并联机构误差分析与补偿［J］. 机械设计与制造工程， 2021 ， 50 （ 1 ）： 21 - 24 . doi: 10.3969/j.issn.2095-509X.2021.01.005 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.2095-509X.2021.01.005

ZHANG J W ， SONG SH T ， LI R Q . Error analysis and compensation of a 3-DOF parallel mechanism ［J］. Machine Design and Manufacturing Engineering ， 2021 ， 50 （ 1 ）： 21 - 24 . （in Chinese） . doi: 10.3969/j.issn.2095-509X.2021.01.005 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.2095-509X.2021.01.005

侯雨雷，张国兴，张继永，等 . 3PSS/S并联机构运动误差预估与补偿［J］. 燕山大学学报， 2020 ， 44 （ 1 ）： 11 - 17 .

HOU Y L ， ZHANG G X ， ZHANG J Y ， et al . Prediction and compensation of motion error of 3PSS/S type parallel mechanism ［J］. Journal of Yanshan University ， 2020 ， 44 （ 1 ）： 11 - 17 . （in Chinese）

RUIBO HE ， ZHAOYINGJUN ， YANGSHUNIAN ， et al . Kinematic-parameter identification for serial-robot calibration based on poe formula ［J］. Ieee Transactions on Robotics ， 2010 ， 26 （ 3 ）： 411 – 423 . doi: 10.1109/TRO.2010.2047529 http://dx.doi.org/10.1109/TRO.2010.2047529

YU D Y ， CONG D C ， HAN J W . Parallel robots pose accuracy compensation using artificial neural networks ［C］. 2005 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. Guangzhou ， China . IEEE ， 2005 ： 3194 - 3198 .

NGUYEN H N ， ZHOU J ， KANG H J . A calibration method for enhancing robot accuracy through integration of an extended Kalman filter algorithm and an artificial neural network ［J］. Neurocomputing ， 2015 ， 151 ： 996 - 1005 .

马立，于瀛洁，程维明，等 . BP神经网络补偿并联机器人定位误差［J］. 光学精密工程， 2008 ， 16 （ 5 ）： 878 - 883 . doi: 10.3321/j.issn:1004-924X.2008.05.019 http://dx.doi.org/10.3321/j.issn:1004-924X.2008.05.019

MA L ， YU Y J ， CHENG W M ， et al . Positioning error compensation for a parallel robot based on BP neural networks ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2008 ， 16 （ 5 ）： 878 - 883 . （in Chinese） . doi: 10.3321/j.issn:1004-924X.2008.05.019 http://dx.doi.org/10.3321/j.issn:1004-924X.2008.05.019

廖昭洋，胡睿晗，周雪峰，等 . 基于时空混合图卷积网络的机器人定位误差预测及补偿方法［J］. 电子与信息学报， 2022 ， 44 （ 5 ）： 1539 - 1547 . doi: 10.11999/JEIT211381 http://dx.doi.org/10.11999/JEIT211381

LIAO ZH Y ， HU R H ， ZHOU X F ， et al . Prediction and compensation method of robot positioning error based on spatio-temporal graph convolution neural network ［J］. Journal of Electronics ＆ Information Technology ， 2022 ， 44 （ 5 ）： 1539 - 1547 . （in Chinese） . doi: 10.11999/JEIT211381 http://dx.doi.org/10.11999/JEIT211381

周炜，廖文和，田威，等 . 面向飞机自动化装配的机器人空间网格精度补偿方法研究［J］. 中国机械工程， 2012 ， 23 （ 19 ）： 2306 - 2311 . doi: 10.3969/j.issn.1004-132X.2012.19.008 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1004-132X.2012.19.008

ZHOU W ， LIAO W H ， TIAN W ， et al . Robot accuracy compensation method of spatial grid for aircraft automatic assembly ［J］. China Mechanical Engineering ， 2012 ， 23 （ 19 ）： 2306 - 2311 . （in Chinese） . doi: 10.3969/j.issn.1004-132X.2012.19.008 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1004-132X.2012.19.008

周炜 . 飞机自动化装配工业机器人精度补偿方法与实验研究［D］. 南京：南京航空航天大学， 2012 . doi: 10.3969/j.issn.1004-132X.2012.19.008 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1004-132X.2012.19.008

ZHOU W . Compensation Method of Industrial Robot Accuracy and Experimental Research for Aircraft Automated Assembly ［D］. Nanjing ： Nanjing University of Aeronautics and Astronautics ， 2012 . （in Chinese） . doi: 10.3969/j.issn.1004-132X.2012.19.008 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1004-132X.2012.19.008

王龙飞，李旭，张丽艳，等 . 工业机器人定位误差规律分析及基于ELM算法的精度补偿研究［J］. 机器人， 2018 ， 40 （ 6 ）： 843 - 851， 859 .

WANG L F ， LI X ， ZHANG L Y ， et al . Analysis of the positioning error of industrial robots and accuracy compensation based on ELM algorithm ［J］. Robot ， 2018 ， 40 （ 6 ）： 843 - 851， 859 . （in Chinese）

许允斗，王超，赵春霖，等 . 2RPU/UPR+RP五自由度混联机器人参数标定研究［J］. 光学精密工程， 2020 ， 28 （ 1 ）： 119 - 129 .

XU Y D ， WANG CH ， ZHAO CH L ， et al . Parameter calibration of five-degree-of-freedom hybrid robot 2RPU/UPR+RP ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2020 ， 28 （ 1 ）： 119 - 129 . （in Chinese）

李玉昆，李永泉，佘亚中，等 . 3-UPS/S并联稳定平台满载工况误差分析与运动学标定［J］. 中国机械工程， 2017 ， 28 （ 8 ）： 958 - 965 . doi: 10.3969/j.issn.1004-132X.2017.08.014 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1004-132X.2017.08.014

LI Y K ， LI Y Q ， SHE Y ZH ， et al . Error analysis and kinematics calibration of 3-UPS/S parallel stabilizing platform in full load conditions ［J］. China Mechanical Engineering ， 2017 ， 28 （ 8 ）： 958 - 965 . （in Chinese） . doi: 10.3969/j.issn.1004-132X.2017.08.014 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1004-132X.2017.08.014

陈守欢，周婷婷，胡天亮 . 六自由度铣削加工机器人刚度建模及误差补偿方法［J］. 计算机集成制造系统， 2022 ： 1 – 29 .

CHEN SH H ， ZHOU T T ， HU T L ， et al . Stiffness modeling and error compensation method of 6 DOF milling robot ［J］. Computer Integrated Manufacturing Systems ， 2022 ： 1 – 29 （in Chinese） .

刘凤伟，时慧晶，刘春枚 . 基于BP神经网络的角度误差补偿方法研究［J］. 舰船电子工程， 2021 ， 41 （ 7 ）： 179 - 182 . doi: 10.3969/j.issn.1672-9730.2021.07.037 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1672-9730.2021.07.037

LIU F W ， SHI H J ， LIU C M . Research of angular error compensation method based on BP neural network ［J］. Ship Electronic Engineering ， 2021 ， 41 （ 7 ）： 179 - 182 . （in Chinese） . doi: 10.3969/j.issn.1672-9730.2021.07.037 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1672-9730.2021.07.037

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