基于BP神经网络的并联机构误差分析.pdf

【基于BP神经网络的并联机构误差分析】 并联机器人机构是现代自动化生产中的关键设备，因其高刚度、高精度以及优秀的动态性能而被广泛应用于各种精密加工和装配任务中。然而，由于制造过程中的各种误差，如零部件的制造公差、运动副的配合间隙等，会导致并联机构的实际输出与理想输出之间存在显著差异，从而影响其工作性能。为了解决这一问题，基于BP神经网络的误差分析方法被提出。 BP（Back Propagation）神经网络是一种经典的监督学习算法，常用于数据建模和预测任务。在并联机构的误差分析中，BP神经网络可以构建一个非线性的输出误差预测模型，通过对大量输入误差样本的学习，来预测并联机构的输出误差。 论文中以3-UPS/S并联机器人作为研究对象，首先充分考虑了并联机构的关键误差源，包括铰链安装误差和铰链轴线误差。这些误差因素在虚拟样机模型中被纳入，通过虚拟实验仿真技术，可以计算出机构在不同输入误差条件下的输出误差。 为了构建BP神经网络模型，假设机构零部件在批量生产时，其误差遵循正态分布。这样，就可以生成多组符合正态分布的输入误差样本。通过训练BP神经网络，使其学习这些样本，从而形成一个能够对并联机构输出误差进行准确预测的模型。 研究表明，采用BP神经网络模型可以快速、准确地预测并联机构的位姿输出误差。这一成果对于并联机器人的误差分析和精度综合提供了新的方法，有助于在设计阶段就预估并优化机器人的精度性能，降低因误差累积导致的工作误差。 并联机构的误差分析通常涉及到多个方面，包括但不限于： 1. 制造误差分析：零部件的尺寸公差、形状误差、表面粗糙度等都会影响机构性能。 2. 配合间隙：运动副之间的间隙可能导致定位不准和动态性能下降。 3. 材料性质：材料的弹性、热膨胀等因素也会影响机构精度。 4. 环境因素：温度变化、振动、载荷等外部环境因素会加剧误差。 通过BP神经网络，可以综合考虑这些因素，进行系统性的误差预测，从而为并联机构的设计、控制策略制定和精度改进提供有力支持。 总结来说，基于BP神经网络的并联机构误差分析是一种创新且有效的方法，它结合虚拟实验和神经网络模型，实现了对并联机器人输出误差的快速预测。这一技术的应用将有助于提升并联机构的精度和可靠性，推动智能制造领域的发展。