本文關(guān)鍵詞：關(guān)節(jié)式坐標測量機運動學(xué)參數(shù)辨識

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【摘要】：關(guān)節(jié)式坐標測量機是一種關(guān)節(jié)機器人結(jié)構(gòu)形式的坐標測量設(shè)備,與傳統(tǒng)三坐標測量機相比,具有體積小、重量輕、結(jié)構(gòu)簡單、便于工業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用的特點,目前主要用于產(chǎn)品逆向設(shè)計、大型精密零部件的裝配、藝術(shù)品復(fù)制等領(lǐng)域,具有廣闊的應(yīng)用前景,但目前與傳統(tǒng)坐標測量設(shè)備相比,其測量精度還較低,運動學(xué)參數(shù)辨識是提高關(guān)節(jié)式坐標測量機精度的最重要的方法之一。研究了關(guān)節(jié)式坐標測量機的結(jié)構(gòu)特點,為了研究運動學(xué)模型對運動學(xué)參數(shù)辨識結(jié)果的影響以及提高關(guān)節(jié)式坐標測量機的精度,首先利用傳統(tǒng)的DH(Denavit-Hartenberg)方法建立了關(guān)節(jié)式坐標測量機的運動學(xué)模型,然后為了解決DH方法運動學(xué)參數(shù)的連續(xù)性和奇異性問題,基于MCPC (Modified Complete and Parametrically Continuous)方法建立關(guān)節(jié)式坐標測量機另一種運動學(xué)模型,并通過仿真與實驗的方法分別驗證了所建立的運動學(xué)模型。分析影響關(guān)節(jié)式坐標測量機的測量精度的主要誤差來源,并建立了基于DH方法與MCPC方法的誤差模型。研究了關(guān)節(jié)式坐標測量機運動學(xué)參數(shù)辨識方法,通過對目前常見的單點法、兩點距離法和平面法的分析,發(fā)現(xiàn)它們存在著采集到的數(shù)據(jù)冗余程度高、需要借助精密儀器、辨識計算量大等問題,在此基礎(chǔ)之上提出一種基于直線距離的運動學(xué)參數(shù)辨識方法,該方法利用光柵傳感器實現(xiàn)測頭直線距離的計算,具有精度高、辨識計算量小的優(yōu)點。為了解決該方法的裝置運動不靈活的問題,又提出一種適用于工業(yè)現(xiàn)場的運動學(xué)參數(shù)辨識方法,該方法利用角度傳感器實現(xiàn)測頭空間兩點距離的計算,具有運動空間大、運動靈活、采集數(shù)據(jù)廣、計算量小的優(yōu)點。分別設(shè)計出提出的兩種方法的參數(shù)辨識裝置,并申請了發(fā)明專利。用最小二乘法分別對建立的兩種模型的關(guān)節(jié)式坐標測量機的運動學(xué)參數(shù)進行仿真辨識,確定了兩種模型進行運動學(xué)參數(shù)辨識最少需要的數(shù)據(jù)量。對DH方法的運動學(xué)參數(shù)的線性相關(guān)性進行了分析,并得到線性相關(guān)的參數(shù)以及線性相關(guān)的參數(shù)對運動學(xué)參數(shù)辨識結(jié)果的影響規(guī)律。同時研究了辨識數(shù)據(jù)對辨識結(jié)果的影響,并確定了辨識時所需要的數(shù)據(jù)量。通過兩種模型的仿真辨識,可以發(fā)現(xiàn)基于MCPC模型的運動學(xué)參數(shù)辨識精度要高于基于DH模型的精度,說明MCPC模型在參數(shù)辨識階段的優(yōu)越性。最后進行了實驗研究。首先,采集關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角值與光柵傳感器的值并進行關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角偏心誤差的驗證。其次,采集關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與測頭坐標值并利用最小二乘法分別對兩種模型進行運動學(xué)參數(shù)辨識。最后,對實驗結(jié)果進行分析,分析表明不辨識關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角零位偏差時,基于MCPC模型的辨識精度要高于基于DH模型的精度,但辨識出的運動學(xué)參數(shù)對測量機精度的提高效果有限。利用DH模型辨識出關(guān)節(jié)零位偏差后,再進行其他參數(shù)的辨識,則可極大提高測量機的精度,這說明關(guān)節(jié)零位偏差雖小,但對測量機精度影響卻很大。而MCPC模型無法辨識出關(guān)節(jié)零位偏差,因此,如果要利用MCPC模型進行運動學(xué)參數(shù)的辨識必須首先提高角度傳感器的安裝精度,以確保關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角的準確性。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)節(jié)式坐標測量機 運動學(xué)模型 誤差模型 運動學(xué)參數(shù)辨識 MCPC模型
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH721
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 引言13-15
• 1.1.1 正交三坐標測量機的發(fā)展13-14
• 1.1.2 關(guān)節(jié)式坐標測量機的概述14-15
• 1.2 關(guān)節(jié)式坐標測量機的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 關(guān)節(jié)式坐標測量機的國外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.2 關(guān)節(jié)式坐標測量機的國內(nèi)研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 關(guān)節(jié)式坐標測量機的關(guān)鍵技術(shù)與發(fā)展趨勢19-20
• 1.3.1 關(guān)鍵技術(shù)分析19-20
• 1.3.2 發(fā)展趨勢分析20
• 1.4 課題來源及研究意義20-21
• 1.4.1 課題來源20-21
• 1.4.2 研究意義21
• 1.5 本論文的主要工作21-22
• 1.6 本章小結(jié)22-23
• 第二章 關(guān)節(jié)式坐標測量機的運動學(xué)建模23-41
• 2.1 關(guān)節(jié)式坐標測量機坐標系統(tǒng)23-24
• 2.2 基于DH方法的運動學(xué)建模及驗證24-31
• 2.2.1 基于DH方法的運動學(xué)建模24-26
• 2.2.2 基于DH方法的運動學(xué)仿真26-28
• 2.2.3 實驗驗證28-31
• 2.3 基于MCPC方法的運動學(xué)建模與驗證31-36
• 2.3.1 基于MCPC方法的運動學(xué)建模31-33
• 2.3.2 基于MCPC方法的運動學(xué)仿真33-34
• 2.3.3 實驗驗證34-36
• 2.4 誤差建模36-40
• 2.4.1 誤差源分析36
• 2.4.2 基于DH方法的誤差建模36-38
• 2.4.3 基于MCPC方法的誤差建模38-40
• 2.5 兩種建模方法的分析40
• 2.6 本章小結(jié)40-41
• 第三章 關(guān)節(jié)式坐標測量機運動學(xué)參數(shù)辨識方法研究41-55
• 3.1 動學(xué)參數(shù)辨識方法研究現(xiàn)狀41-46
• 3.1.1 單點法42-44
• 3.1.2 基于兩點距離法44-45
• 3.1.3 點到平面距離法45-46
• 3.2 基于直線距離的運動學(xué)參數(shù)辨識系統(tǒng)與方法46-50
• 3.2.1 運動學(xué)參數(shù)辨識系統(tǒng)47-48
• 3.2.2 運動學(xué)參數(shù)辨識方法48-50
• 3.3 基于空間兩點距離的運動學(xué)參數(shù)辨識系統(tǒng)與方法50-54
• 3.3.1 基于空間兩點距離的運動學(xué)參數(shù)辨識系統(tǒng)50-52
• 3.3.2 基于空間兩點距離的運動學(xué)參數(shù)辨識方法52-54
• 3.4 本章小結(jié)54-55
• 第四章 關(guān)節(jié)式坐標測量機運動學(xué)參數(shù)辨識仿真分析55-71
• 4.1 基于DH方法的運動學(xué)參數(shù)辨識算法55-58
• 4.1.1 多組測量點的辨識模型55
• 4.1.2 算法原理55-58
• 4.2 基于MCPC方法的辨識算法58
• 4.3 辨識仿真58-69
• 4.3.1 基于DH方法的仿真58-65
• 4.3.2 基于MCPC方法的仿真65-68
• 4.3.3 兩種方法仿真結(jié)果的對比分析68-69
• 4.4 本章小結(jié)69-71
• 第五章 實驗71-81
• 5.1 關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角精度校驗71-73
• 5.2 基于DH方法的運動學(xué)參數(shù)辨識實驗73-77
• 5.3 基于MCPC方法的運動學(xué)參數(shù)辨識實驗77-79
• 5.4 兩種方法實驗結(jié)果的對比分析79
• 5.5 本章小結(jié)79-81
• 第六章 結(jié)論與展望81-83
• 6.1 本文工作總結(jié)81-82
• 6.2 未來工作展望82-83
• 致謝83-85
• 參考文獻85-89
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間獲得的科研成果89-90

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本文編號：653454