本文選題：并聯(lián)機構(gòu)　切入點：精度分析　出處：《機床與液壓》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以3-UPS/S并聯(lián)機器人機構(gòu)為研究對象,構(gòu)建一種基于虛擬實驗與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的并聯(lián)機構(gòu)輸出誤差預測模型,能夠快速預測并聯(lián)機器人機構(gòu)的輸出誤差。充分考慮并聯(lián)機構(gòu)鉸鏈安裝誤差與鉸鏈軸線誤差,建立包含上述輸入誤差的虛擬樣機模型,通過虛擬實驗仿真求解該機構(gòu)輸出誤差;假定機構(gòu)零部件在大批量生產(chǎn)情況下誤差服從正態(tài)分布,構(gòu)造多組服從正態(tài)分布的輸入誤差樣本,進而建立該機構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。研究結(jié)果表明:該BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以準確、快速地對機構(gòu)位姿輸出誤差進行預測,為并聯(lián)機器人機構(gòu)的誤差分析與精度綜合提供了新的依據(jù)。
[Abstract]:Taking 3-UPS / S parallel robot mechanism as the research object, a prediction model of output error of parallel mechanism based on virtual experiment and BP neural network is constructed. The output error of the parallel robot mechanism can be predicted quickly. Considering the hinge installation error and the hinge axis error of the parallel mechanism, the virtual prototype model including the input error mentioned above is established, and the output error of the mechanism is solved by virtual experiment simulation. Assuming that the error clothing of the mechanism parts is normal distribution under the condition of mass production, the input error samples of multiple sets of clothing normal distribution are constructed. The research results show that the BP neural network model can predict the output error of the mechanism accurately and quickly. It provides a new basis for error analysis and precision synthesis of parallel robot mechanism.
【作者單位】： 山東威海職業(yè)技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51305333)
【分類號】：TH112;TP242

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