本文選題：卡爾曼濾波　切入點(diǎn)：機(jī)床裝配　出處：《西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年12期

【摘要】：針對(duì)精密機(jī)床裝配偏差控制問題,在借鑒多工位裝配中薄壁件裝配偏差控制方法的基礎(chǔ)上,建立了精密機(jī)床裝配過程中偏差傳遞的狀態(tài)空間模型,并提出了一種利用卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)對(duì)裝配誤差進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的新方法。首先,根據(jù)機(jī)床結(jié)構(gòu)建立基準(zhǔn)傳遞鏈,將零件關(guān)鍵特征在基礎(chǔ)坐標(biāo)系中位姿誤差定義為狀態(tài)變量,引入狀態(tài)空間方程描述裝配過程中的偏差傳遞,實(shí)現(xiàn)對(duì)裝配工藝過程的數(shù)學(xué)表達(dá)。然后,基于狀態(tài)空間模型,將當(dāng)前裝入零件加工誤差作為系統(tǒng)輸入誤差,以當(dāng)前裝配步的測量結(jié)果為觀測值,通過卡爾曼濾波計(jì)算裝配誤差最優(yōu)估計(jì)值以及相應(yīng)協(xié)方差矩陣,實(shí)現(xiàn)裝配過程中裝配誤差的估計(jì)。最后,應(yīng)用該方法對(duì)精密坐標(biāo)鏜床裝配過程進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果表明:與傳統(tǒng)公差分析計(jì)算方差相比,經(jīng)過卡爾曼濾波計(jì)算得到最終裝配狀態(tài)估計(jì)誤差的方差減小了63%,說明該方法用于評(píng)價(jià)裝配過程中偏差累積是有效的,能為優(yōu)化裝配工藝和機(jī)床裝配調(diào)整工藝提供有效指導(dǎo)。
[Abstract]:Aiming at the problem of assembly deviation control of precision machine tools, the state space model of deviation transfer in assembly process of precision machine tools is established on the basis of drawing lessons from the deviation control method of thin-walled parts in multi-station assembly. A new method for optimal estimation of assembly error using Kalman filter is proposed. Firstly, the reference transfer chain is established according to the structure of machine tool, and the position and pose error of the key feature of the part is defined as the state variable in the basic coordinate system. The state space equation is introduced to describe the deviation transfer in the assembly process, and the mathematical expression of the assembly process is realized. Then, based on the state space model, the machining error of the current loading parts is regarded as the system input error. Based on the measurement results of the current assembly step, the optimal estimation of assembly error and the corresponding covariance matrix are calculated by Kalman filter. Finally, the assembly error is estimated in the assembly process. The method is used to calculate the assembly process of precision coordinate boring machine. The results show that compared with the traditional tolerance analysis and calculation variance, The variance of the final assembly state estimation error is reduced by 63 by Kalman filter calculation, which shows that the method is effective in evaluating the accumulation of errors in the assembly process, and can provide effective guidance for the optimization of assembly process and the assembly adjustment process of machine tools.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012AA040701)
【分類號(hào)】：TG502;TG95

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1677094