O erro de deformação não pode ser ignorado na precisão de posicionamento final dos equipamentos de ajuste de atitude de alta precisão. Para melhorar a precisão da plataforma de ajuste de atitude paralela de dois eixos 2RRPU/2RPU/U, foi proposto um modelo de compensação de erro baseado na previsão da tendência de erro com base no modelo de rigidez e no algoritmo de rede neural para melhorar a precisão da previsão. Primeiramente, foi estabelecido um modelo teórico de rigidez com base na matriz jacobiana completa da plataforma de ajuste de atitude e na matriz de deformação elástica, validando a eficácia da previsão da tendência de deformação sob carga por meio da comparação com o modelo de rigidez derivado dos dados do Ansys. Em seguida, foi construído um ambiente de simulação baseado em Simulink-Adams-Ansys-OPC para coletar dados de simulação de postura completa da plataforma sob cargas aleatórias. Com base no modelo de rigidez e na matriz jacobiana de velocidade, foram previstas as tendências de erro de atitude e de acionamento, realizando mapeamento do erro final para compensação do acionamento baseado na jacobiana de velocidade, e utilizando ainda algoritmo de rede neural para melhorar a precisão da previsão do erro. Os resultados dos experimentos de simulação mostraram que, após a adoção do modelo de compensação de erro, a plataforma de ajuste de atitude obteve uma melhoria de 9% na precisão da postura, validando a eficácia do modelo "previsão de rigidez - rede neural" para melhorar a precisão da atitude da plataforma.

plataforma de ajuste de atitude paralela; modelagem de rigidez; rede neural; compensação de erros