本文關(guān)鍵詞：并聯(lián)機床運動精度及參數(shù)辯識方法研究

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【摘要】：并聯(lián)機構(gòu)具有剛度/重量比大、動態(tài)性能好、技術(shù)附加值高等優(yōu)點,經(jīng)過幾十年的研究與發(fā)展,并聯(lián)機床已經(jīng)成功地應(yīng)用于航空制造業(yè)、汽車制造業(yè)等領(lǐng)域。串-并混聯(lián)機床則結(jié)合了串聯(lián)機構(gòu)與并聯(lián)機構(gòu)的優(yōu)點,更好地滿足加工制造業(yè)高速、高精度的發(fā)展趨勢,具有非常廣闊的應(yīng)用前景和研究價值,受到國內(nèi)外學(xué)者的普遍重視。然而,與傳統(tǒng)機床相比,并聯(lián)機床還存在運動精度水平較低的問題,主要原因在于并聯(lián)機床的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,幾何誤差源的數(shù)量較多,且對精度的影響具有較強的非線性特征,對其進行測量、分析和辨識的難度較大。另外,由于自重、慣性力和外部載荷等因素引起的動態(tài)誤差限制了機床的運動精度。目前針對并聯(lián)機床的動力學(xué)建模以及動力學(xué)參數(shù)辨識研究依然是并聯(lián)機床領(lǐng)域的一項研究熱點與難點問題。論文在以前研究的基礎(chǔ)上,分別從運動學(xué)與動力學(xué)的角度,對一類帶有約束機構(gòu)的少自由度混聯(lián)機床的誤差分析、運動學(xué)標(biāo)定、動力學(xué)參數(shù)辨識等方面進行了研究。具體包括以下內(nèi)容：(1)利用Denavit-Hartenberg矩陣法和閉環(huán)矢量鏈方法,分別針對串聯(lián)、并聯(lián)、混聯(lián)機構(gòu)的幾何誤差建模方法進行研究,提出一種能夠準(zhǔn)確描述復(fù)合球鉸內(nèi)幾何誤差源的誤差建模方法,以此作為誤差分析、運動學(xué)標(biāo)定、精度綜合等研究的基礎(chǔ)。(2)通過五軸并聯(lián)機床與3-TPS混聯(lián)機床的誤差分析,對一類帶有約束混聯(lián)機床內(nèi)的敏感誤差源及其對末端精度的影響進行了研究。系統(tǒng)地比較、分析兩個機床并聯(lián)機構(gòu)部分與約束(串聯(lián))機構(gòu)部分內(nèi)單一誤差源對末端位姿誤差的影響,以及各組機構(gòu)內(nèi)多種誤差源的綜合影響,結(jié)果表明,約束機構(gòu)部分對末端位姿誤差的影響要比并聯(lián)機構(gòu)部分更加明顯。(3)根據(jù)量子粒子群優(yōu)化算法,對運動學(xué)標(biāo)定問題進行研究。設(shè)計基于量子粒子群優(yōu)化算法的運動學(xué)標(biāo)定流程,利用仿真與實驗的方法,分別對五軸并聯(lián)機床的并聯(lián)機構(gòu)部分與約束機構(gòu)部分進行了運動學(xué)標(biāo)定研究,標(biāo)定后機床末端位姿的精度水平有了比較明顯的提高。對串聯(lián)機構(gòu)與Stewart并聯(lián)機構(gòu)進行運動學(xué)標(biāo)定,研究將基于量子粒子群優(yōu)化的運動學(xué)標(biāo)定方法推廣至一般串聯(lián)、并聯(lián)機構(gòu)的方法。(4)對運動學(xué)參數(shù)的標(biāo)定方法進行改進。建立了基于量子粒子群優(yōu)化算法的分步標(biāo)定流程,針對五軸并聯(lián)機床的并聯(lián)機構(gòu)部分進行運動學(xué)標(biāo)定仿真,不僅進一步提高了標(biāo)定后的末端位姿精度,而且機構(gòu)參數(shù)的辨識值與給定值更加接近。然后,同樣對串聯(lián)機構(gòu)與Stewart并聯(lián)機構(gòu)進行運動學(xué)標(biāo)定仿真,結(jié)果證明基于量子粒子群優(yōu)化的分步標(biāo)定方法同樣適用于一般的串聯(lián)、并聯(lián)機構(gòu)。(5)對五軸并聯(lián)機床的并聯(lián)機構(gòu)部分進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化與精度綜合的研究。把并聯(lián)機構(gòu)內(nèi)的球型鉸鏈優(yōu)化為復(fù)合球鉸；利用影響因子方法,對優(yōu)化前后的并聯(lián)機構(gòu)進行誤差分析,從理論的角度證明該結(jié)構(gòu)優(yōu)化的正確性；基于誤差分析的結(jié)果,對優(yōu)化后的并聯(lián)機構(gòu)進行了精度綜合研究,提出一種綜合考慮精度與成本因素的加權(quán)精度綜合策略。(6)研究五軸并聯(lián)機床動力學(xué)建模及動力學(xué)參數(shù)辨識方法�；诶窭嗜辗椒�,建立五軸并聯(lián)機床的剛體動力學(xué)模型；設(shè)計動力學(xué)參數(shù)辨識仿真的辨識軌跡,在不考慮摩擦力的前提條件下,對機床并聯(lián)機構(gòu)部分的動力學(xué)參數(shù)進行辨識仿真,比較準(zhǔn)確地辨識出并聯(lián)機構(gòu)部分各構(gòu)件的動力學(xué)參數(shù),為將來動力學(xué)相關(guān)問題及先進控制方法的研究奠定基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：并聯(lián)機床 誤差分析 運動學(xué)標(biāo)定 量子粒子群優(yōu)化 動力學(xué)參數(shù)辨識
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG502
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 緒論13-25
• 1.1 研究背景與意義13-14
• 1.2 并聯(lián)機床的發(fā)展歷程14-17
• 1.3 并聯(lián)機床精度問題及相關(guān)研究方法17-23
• 1.3.1 并聯(lián)機床精度問題17-18
• 1.3.2 并聯(lián)機床誤差分析研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3.3 并聯(lián)機床運動學(xué)標(biāo)定研究現(xiàn)狀19-21
• 1.3.4 并聯(lián)機床動力學(xué)模型及參數(shù)辨識的研究現(xiàn)狀21-23
• 1.4 本文研究內(nèi)容23-25
• 第2章 幾何誤差模型的建模方法研究25-39
• 2.1 引言25
• 2.2 串聯(lián)機構(gòu)幾何誤差建模25-27
• 2.3 Stewart并聯(lián)機構(gòu)幾何誤差建模27-29
• 2.4 五軸并聯(lián)機床幾何誤差建模方法研究29-33
• 2.4.1 五軸并聯(lián)機床結(jié)構(gòu)簡介29-30
• 2.4.2 并聯(lián)機構(gòu)部分誤差建模30-31
• 2.4.3 約束機構(gòu)部分誤差建模31-33
• 2.5 3-TPS混聯(lián)機床幾何誤差建模方法研究33-38
• 2.5.1 3-TPS混聯(lián)機床結(jié)構(gòu)簡介33-34
• 2.5.2 并聯(lián)機構(gòu)部分誤差建模34-36
• 2.5.3 約束機構(gòu)部分誤差建模36-38
• 2.6 本章小結(jié)38-39
• 第3章 帶有約束機構(gòu)的混聯(lián)機床誤差分析39-49
• 3.1 引言39
• 3.2 五軸并聯(lián)機床誤差分析39-44
• 3.2.1 并聯(lián)機構(gòu)部分單一誤差源影響分析39-40
• 3.2.2 約束機構(gòu)部分單一誤差源影響分析40-41
• 3.2.3 敏感誤差源的敏感度分析41-43
• 3.2.4 機構(gòu)誤差的綜合影響分析43-44
• 3.3 3-TPS混聯(lián)機床誤差分析44-48
• 3.3.1 并聯(lián)機構(gòu)部分單一誤差源影響分析44-45
• 3.3.2 約束機構(gòu)部分單一誤差源影響分析45-46
• 3.3.3 敏感誤差源的敏感度分析46-47
• 3.3.4 機構(gòu)誤差的綜合影響分析47-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第4章 基于量子粒子群優(yōu)化算法的運動學(xué)標(biāo)定研究49-69
• 4.1 引言49
• 4.2 量子粒子群優(yōu)化算法49-51
• 4.2.1 量子粒子群優(yōu)化算法的基本原理49-50
• 4.2.2 量子粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化步驟50-51
• 4.3 五軸并聯(lián)機床的運動學(xué)標(biāo)定51-61
• 4.3.1 并聯(lián)機構(gòu)部分機構(gòu)參數(shù)的可辨識性分析51-54
• 4.3.2 并聯(lián)機構(gòu)部分的運動學(xué)標(biāo)定仿真54-57
• 4.3.3 約束機構(gòu)部分的運動學(xué)標(biāo)定實驗數(shù)據(jù)分析57-61
• 4.4 基于量子粒子群優(yōu)化的串聯(lián)機構(gòu)運動學(xué)標(biāo)定61-64
• 4.4.1 串聯(lián)機構(gòu)的標(biāo)定流程61
• 4.4.2 確定優(yōu)化變量61-62
• 4.4.3 設(shè)計目標(biāo)函數(shù)62
• 4.4.4 串聯(lián)機構(gòu)標(biāo)定仿真62-64
• 4.5 基于量子粒子群優(yōu)化的并聯(lián)機器人運動學(xué)標(biāo)定64-66
• 4.5.1 并聯(lián)機器人的標(biāo)定流程64-65
• 4.5.2 確定優(yōu)化變量65
• 4.5.3 設(shè)計目標(biāo)函數(shù)65
• 4.5.4 Stewart并聯(lián)機構(gòu)標(biāo)定仿真65-66
• 4.6 本章小結(jié)66-69
• 第5章 運動學(xué)標(biāo)定方法的改進69-89
• 5.1 引言69
• 5.2 運動學(xué)參數(shù)的分步標(biāo)定方法69-72
• 5.3 五軸并聯(lián)機床并聯(lián)機構(gòu)部分的運動學(xué)分步標(biāo)定72-76
• 5.3.1 運動學(xué)標(biāo)定問題轉(zhuǎn)化72-73
• 5.3.2 并聯(lián)機構(gòu)部分機構(gòu)參數(shù)的分步標(biāo)定仿真73-76
• 5.4 串聯(lián)機構(gòu)的運動學(xué)分步標(biāo)定76-80
• 5.5 Stewart并聯(lián)機構(gòu)運動學(xué)分步標(biāo)定80-86
• 5.5.1 并聯(lián)機器人的分步標(biāo)定流程80-81
• 5.5.2 驅(qū)動支鏈的幾何誤差建模81-82
• 5.5.3 確定優(yōu)化變量82-83
• 5.5.4 設(shè)計目標(biāo)函數(shù)83
• 5.5.5 Stewart并聯(lián)機構(gòu)分步標(biāo)定仿真83-86
• 5.6 本章小結(jié)86-89
• 第6章 五軸并聯(lián)機床的精度綜合研究89-103
• 6.1 引言89
• 6.2 并聯(lián)機構(gòu)部分鉸接形式的優(yōu)化89-90
• 6.3 并聯(lián)機構(gòu)部分誤差分析90-95
• 6.3.1 影響因子方法簡介90
• 6.3.2 優(yōu)化前的并聯(lián)機構(gòu)部分誤差分析90-92
• 6.3.3 優(yōu)化后的并聯(lián)機構(gòu)部分誤差分析92-95
• 6.4 五軸并聯(lián)機床的精度綜合95-100
• 6.4.1 加權(quán)精度綜合策略95-97
• 6.4.2 末端位置誤差分配策略97-98
• 6.4.3 并聯(lián)機構(gòu)部分的精度綜合98-99
• 6.4.4 約束機構(gòu)部分的精度綜合99-100
• 6.5 本章小結(jié)100-103
• 第7章 動力學(xué)建模及參數(shù)辨識研究103-129
• 7.1 引言103
• 7.2 五軸并聯(lián)機床剛體動力學(xué)建模103-122
• 7.2.1 五軸并聯(lián)機床運動學(xué)分析103-111
• 7.2.2 五軸并聯(lián)機床動能與勢能求解111-115
• 7.2.3 五軸并聯(lián)機床的動力學(xué)建模115-122
• 7.3 五軸并聯(lián)機床的動力學(xué)參數(shù)辨識方法122-124
• 7.3.1 五軸并聯(lián)機床的待辨識動力學(xué)參數(shù)122-123
• 7.3.2 動力學(xué)參數(shù)辨識流程及辨識模型123-124
• 7.4 五軸并聯(lián)機床的動力學(xué)參數(shù)辨識仿真124-127
• 7.4.1 動力學(xué)參數(shù)辨識軌跡設(shè)計124-125
• 7.4.2 動力學(xué)參數(shù)辨識仿真125-127
• 7.5 本章小結(jié)127-129
• 第8章 結(jié)論與展望129-131
• 8.1 結(jié)論129-130
• 8.2 展望130-131
• 參考文獻131-141
• 附錄141-143
• 致謝143-145
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論著和科研、獲獎情況145-147
• 作者簡介147

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