변형 오차는 고정밀 조작 장비의 말단 위치 정밀도에 미치는 영향을 무시할 수 없습니다. 2RRPU/2RPU/U 2축 병렬 조작 플랫폼의 정밀도를 향상시키기 위해 강성 모델 기반의 오차 경향 예측과 신경망 알고리즘을 통한 예측 정확도 향상 오차 보상 모델을 제안하였습니다. 먼저 조작 플랫폼의 전체 야코비안 행렬 및 탄성 변형 행렬을 기반으로 이론적 강성 모델을 구축하고, Ansys 데이터 기반 강성 모델 예측과 비교하여 하중 변형 경향 예측의 유효성을 검증하였습니다. 그 후 Simulink-Adams-Ansys-OPC 기반의 시뮬레이션 환경을 구축하여 임의 하중 조건에서 플랫폼의 전 자세 시뮬레이션 데이터를 수집하였으며, 강성 모델과 속도 야코비안 행렬을 기반으로 자세 오류 및 구동 오류 경향을 예측하였습니다. 속도 야코비안을 기반으로 말단 오류와 구동 보상 매핑을 실현하고, 신경망 알고리즘을 활용하여 오차 예측의 정확성을 더욱 향상시켰습니다. 시뮬레이션 실험 결과, 오차 보상 모델 적용 후 조작 플랫폼의 자세 정밀도가 9% 향상됨을 나타내어 "강성 예측-신경망" 모델이 플랫폼 자세 정밀도 향상에 효과적임을 검증하였습니다.

병렬 조작 플랫폼; 강성 모델링; 신경망; 오차 보상