自驱动关节臂坐标测量机轨迹优化

杨洪涛; 刘月琪; 程晶晶; 沈梅; 胡毅

doi:10.37188/OPE.20223016.1978

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自驱动关节臂坐标测量机轨迹优化

微纳技术与精密机械 | 更新时间：2022-09-01

- 自驱动关节臂坐标测量机轨迹优化
- Trajectory optimization of self-driven AACMM
- 光学精密工程 2022年30卷第16期页码：1978-1987
- 作者机构：
  
  1.安徽理工大学机械工程学院，安徽淮南 232001
  2.合肥工业大学仪器科学与光电工程学院，安徽合肥 230009
- 作者简介：
  
  [ "杨洪涛（1972-），男，福建莆田人，教授，博士生导师，1993年、2001年于安徽理工大学分别获得学士、硕士学位，2007年于合肥工业大学获得博士学位，主要研究方向为精密测试技术、现代精度理论及应用。E-mail：lloid@163.com" ]
  [ "刘月琪（1998-），女，安徽阜阳人，硕士研究生，2020年于安徽理工大学获得学士学位，主要研究方向为机电测控技术与应用。E-mail：june777777@163.com" ]
- 基金信息：
  
  安徽省重点研究与开发计划项目(202004a07020046);国家自然科学基金项目(51775163)
- DOI：10.37188/OPE.20223016.1978
  中图分类号： TP721
- 收稿日期：2022-04-27，
  
  修回日期：2022-05-31，
  
  纸质出版日期：2022-08-25
- 稿件说明：
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杨洪涛,刘月琪,程晶晶等.自驱动关节臂坐标测量机轨迹优化[J].光学精密工程,2022,30(16):1978-1987.

YANG Hongtao,LIU Yueqi,CHENG Jingjing,et al.Trajectory optimization of self-driven AACMM[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):1978-1987.
杨洪涛,刘月琪,程晶晶等.自驱动关节臂坐标测量机轨迹优化[J].光学精密工程,2022,30(16):1978-1987. DOI： 10.37188/OPE.20223016.1978.

YANG Hongtao,LIU Yueqi,CHENG Jingjing,et al.Trajectory optimization of self-driven AACMM[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):1978-1987. DOI： 10.37188/OPE.20223016.1978.

摘要

为了提升自驱动关节臂坐标测量机（后简称为测量机）的测量精度与测量效率，针对其在线测量轨迹优化问题，提出一种基于粒子群算法的轨迹优化方法。首先，基于MDH参数法建立测量机正运动学模型，并利用S形加减法和匀速直线插补法进行混合轨迹规划。其次，以运行时间和运动平稳性为优化目标，利用粒子群算法进行轨迹优化。最后，在MATLAB、ADAMS环境下建立测量机模型进行标准球测量仿真分析，并基于搭建的测量机样机开展标准球测量实验。研究结果表明：采用基于粒子群算法对混合轨迹规划进行优化的方法能够保证测量机在工作时运行平稳，标准球测量时间由62.91 s减至57.35 s，标准球测量半径误差由0.057 1 mm降至0.042 3 mm。证实该轨迹优化方法能够有效降低测头振动，提高测量机在线测量精度和测量效率。

Abstract

To improve the measurement accuracy and efficiency of self-driven arm-articulated coordinate measuring machines （AACMMs）， a trajectory optimization method based on the particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the online trajectory optimization problem of AACMMs. First， the forward kinematics model of the measuring machine is established using the MDH parameter method， and mixed trajectory planning is performed via S-shape addition and subtraction and uniform linear interpolation. Second， particle swarm optimization is used to optimize the trajectory by considering the operating time and motion stability as the optimization objectives. Finally， a measuring machine model is established using MATLAB and ADAMS to analyze a standard ball measurement numerically. The standard ball measurement is performed using a prototype of the measuring machine. The results reveal that the hybrid trajectory planning optimization method based on the particle swarm optimization algorithm can ensure the smooth operation of the measuring machine. Additionally， the measuring time of the standard ball is reduced from 62.91 to 57.35 s， and the measuring radius error of the standard ball is reduced from 0.057 1 to 0.042 3 mm. Hence， the trajectory optimization method can effectively reduce probe vibrations and improve the measurement accuracy and efficiency of the measuring machine.

关键词

Keywords

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