摘要
変形誤差は高精度姿勢調整装置の末端位置決め精度に与える影響を無視できません。2RRPU/2RPU/U二軸並列姿勢調整プラットフォームの精度向上のために、剛性モデルを基に誤差傾向を予測し、神経ネットワークアルゴリズムで予測精度を向上させる誤差補償モデルを提案しました。まず、姿勢調整プラットフォームの全ヤコビ行列と弾性変形行列に基づき理論的剛性モデルを構築し、Ansysデータによる剛性モデル予測と比較して荷重変形傾向予測の有効性を検証しました。次に、Simulink-Adams-Ansys-OPCに基づくシミュレーション環境を構築し、ランダム荷重下でプラットフォームの全姿勢シミュレーションデータを収集しました。剛性モデルと速度ヤコビ行列に基づき姿勢誤差および駆動誤差の傾向を予測し、速度ヤコビを基に末端誤差から駆動補償へのマッピングを実現し、さらに神経ネットワークアルゴリズムで誤差予測精度を向上させました。シミュレーション実験結果は、誤差補償モデル導入後に姿勢調整プラットフォームが9％の姿勢精度向上を達成し、“剛性予測－神経ネットワーク”モデルがプラットフォームの姿勢精度向上に有効であることを検証しました。
关键词
並列姿勢調整プラットフォーム;剛性モデリング;神経ネットワーク;誤差補償
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