基于改进模拟退火算法的关节臂式坐标测量机参数辨识

结构参数误差是影响关节臂式坐标测量机精度的主要因素之一,精确辨识其结构参数可以有效地提高测量机的精度。建立基于Denavit-Hartenberg模型的六自由度关节臂式坐标测量机坐标变换方程,分析基于锥孔的参数辨识原理,提出一种改进的模拟退火算法用于测量机的结构参数辨识,该算法在接近最优解时将减小搜索范围以提高搜索效率和求解精度,并保留中间过程的最优解。以单点重复精度为目标函数,利用改进的模拟退火算法对研制的六自由度关节臂式坐标测量机的结构参数进行辨识。实验结果表明,经过参数辨识后,测量机的单点重复精度提高了7.87倍,长度测量精度提高了5.59倍。     

关节臂式坐标测量机角度传感器偏心参数辨识

对关节臂式坐标测量机中圆光栅角度传感器分度盘安装存在的偏心误差进行修正,可以有效提高测量机的测量精度。为了实现坐标测量机动态、实时的现场标校,建立了一种六自由度关节臂式坐标测量机的坐标系统,分析了圆光栅分度盘的安装偏心对角度测量的影响,推导了由于偏心引起的测量误差及其修正公式。分析表明,较小的安装偏心便会引起较大的角度测量偏差。以测量机的单点重复测量精度为目标函数,提出了一种基于模拟退火算法的角度传感器偏心参数辨识方法,并将其用于测量机关节圆光栅12个偏心参数的辨识和修正,实验结果表明,修正之后测量机的重复测量精度提高了11.3%。     

基于复合标定和极限学习机的关节臂式坐标测量机残差建模及补偿

运动学标定是提高关节臂式坐标测量机精度的主要方法，但运动学标定后的残余误差对其测量精度和稳定性仍有很大影响。本文提出一种基于复合标定和极限学习机的关节臂式坐标测量机残差建模及补偿方法，以提高关节臂式坐标测量机的测量精度。首先，在关节臂式坐标测量机运动学建模和误差建模的基础上，建立了运动学参数辨识模型，并依次进行角度参数辨识、长度参数辨识和长度参数等比例缩放的复合辨识，完成了七自由度关节臂式坐标测量机的运动学标定。其次，通过对标定后残余误差图谱的分析，发现残余误差与测量构型有关联，进而构建了以测量摆角、仰角、距离和转角为变量的测量构型。由于测量构型变量与残余误差存在强非线性关系，提出一种基于极限学习机的残余误差预测和补偿方法。通过实验对本文所提模型及方法的有效性进行验证，结果表明：进行残差修正后关节臂式坐标测量机的单点测量误差最大值由0.061 mm下降到0.044 mm，误差均值由0.023 mm下降到0.017 mm，误差标准差由0.011mm下降到0.007 mm；长度测量误差最大值由0.137 mm下降到0.074 mm，误差均值由0.033 mm下降到0.021 mm、误差标准...     

基于内点法实现关节式坐标测量机参数标定

提出一种基于内点法的关节式坐标测量机参数自标定方法。首先,基于D-H方法,建立关节式坐标测量机的运动学模型,在此基础上建立参数误差模型。利用自制标定块,采用多位姿测量多点的方法获得标定用数据,从而使该标定方法能够在现场应用;以测量机的长度测量精度为基础建立目标函数,利用内点法进行参数辨识,该算法对迭代初值无要求,可有效提高参数标定成功率。通过标定实验得到坐标测量机的运动学参数,验证了该方法的可行性。经过标定后,关节式坐标测量机的单点重复性精度和长度测量精度分别提高了93.65倍和100.13倍。     

柔性臂坐标测量机动态误差补偿算法研究

针对柔性臂坐标测量机误差因素复杂且误差影响之间呈非线性的问题,分析了误差因素并对部分动态误差进行研究,提出了一种基于模拟退火和神经网络的柔性臂坐标测量机动态误差补偿方法。利用BP神经网络建立动态误差补偿模型,通过模拟退火算法优化权值从而解决了神经网络的收敛速度慢的问题。通过实验获得数据样本,训练所建模型后对测试数据进行误差补偿。与BP神经网络模型进行对比结果表明,补偿测试点后得出的单点重复性测量误差提高了60.85%,长度测量误差的精度提高了54.79%,证明了所提方法的有效性和可行性。     

关节臂式坐标测量机的数学建模及参数标定

关节臂式坐标测量机(AACMM)是一种便携式高精度测量设备,由于测量机末端探头中心坐标的关系且关节的旋转角度非常复杂,有必要建立准确的数学模型以达到所需的精度。其经典的数学模型是Denavit-Hartenberg(D-H)模型,但它在相邻关节轴平行时存在缺陷且忽略了静态柔性误差。为了消除D-H模型的不足,研究了一种基于广义几何误差理论的数学模型,并采用非常快速模拟退火算法对广义几何误差参数进行标定。对比实验结果表明,广义几何误差模型进行算法标定后平均误差减小了0.500 1 mm,标准偏差减小了0.337 3 mm;基于广义几何误差模型的长度测量的平均误差为0.045 4 mm,标准偏差为0.032 3 mm,均优于采用MDH模型测量的平均误差和标准偏差,验证了方法的有效性。     

基于RBF神经网络的关节转角误差补偿

关节转角误差对关节臂式坐标测量机的精度有非常重要的影响,影响关节转角误差的因素众多,难以用准确的数学模型来描述,为此提出一种采用三坐标测量机标定关节转角误差、基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行关节转角误差补偿的方法。应用该方法对关节臂式坐标测量机6个关节的转角误差进行离散标定,标定数据训练各关节的RBF神经网络,使用经过训练的RBF神经网络分别对6个关节进行转角误差补偿。试验结果表明经过补偿后关节转角精度提高了约两个数量级,基于RBF神经网络的补偿效果优于正弦函数补偿模型,且其适用范围更广,具有很强的工程应用价值。     

关节臂式坐标测量机的数学模型和参数简化

首先基于Denavit-Hartenberg方法建立了关节臂式柔性三坐标测量机的理想数学模型和误差模型,然后建立复合球坐标系,简化了误差模型,为进一步研究关节臂式坐标测量机的标定和误差补偿奠定了理论基础。     

关节臂式坐标测量机测量力误差分析及补偿

针对接触测量力对关节臂式坐标测量机(AACMM)测量精度的影响展开研究。对测量力引起的长度测量误差进行理论和实验分析,得到测头与被测件的局部变形、测杆的弯曲变形是影响关节臂式坐标测量机测头精度的主要因素。建立了关节臂式坐标测量机测头与被测件的局部变形、测杆的弯曲变形的数学模型,并对测量结果进行了测量力误差补偿。实验结果研究表明,测量力引起的误差对接触式关节臂式坐标测量机测量精度影响很大。通过本研究成果,可在很大程度上补偿测量力引起的误差:平均长度测量误差降低82%左右,最大误差降低约47μm,有效地提高了关节臂式坐标测量机的测量精度。     

关节臂在光热项目摇摆支架测量中的应用

承制的光热项目上关键零部件摇摆支架技术复杂,主要体现在形位公差和空间尺寸精度要求高、待测参数多、工件数量庞大。运用传统测量手段和固定式三坐标机都无法兼顾测量的准确性和效率。介绍了关节臂式测量机的结构原理,分析比较了关节臂式测量机与固定式三坐标测量机以及常规测量手段在测量精度、测量效率、测量便捷性三个方面的区别。应用关节臂式测量机测量光热项目摇摆支架尺寸偏差、平行度、垂直度、对称度等形位公差。重点介绍了测量过程中采样方式和采样注意事项,并通过建立测量模板达到快速测量的目的。     

The calibration and error compensation techniques for an Articulated Arm CMM with two parallel rotational axes

The calibration and error compensation techniques for an Articulated Arm Coordinate Measuring Machine (AACMM) with two parallel rotational axes are proposed. An improved six-parameter D–H model is established. The reversal techniques are used to calibrate the parallelism errors, arm lengths and zero position of the AACMM. The effects of the bending and torsion deformations caused by the gravity of the arms are removed. The experiments prove that the calibration method is simple and the measurement expanded uncertainty (_2uc$2_{u_c}$) of the developed AACMM with a measuring range of (∅200–∅1000 mm) × 250 mm is less than 10 μm after error compensation.     

基于偏置正交测量臂逆解算法的构型位置精度预测研究

结构参数误差使得测量臂在不同位置、不同构型下的精度呈现一定的规律。以六关节测量臂为研究对象,采用定积分法分析末端执行器位置精度与结构参数误差之间的关系,构建测量臂位置精度预测模型;并提出一套偏置正交测量臂前四关节的逆解算法,用于确定特定工作点下测量臂各种构型的位置精度分布情况,并给出构型灵活性、构型位置精度权重等评价指标。验证试验包括:比较不同工作点下构型灵活度情况;统计工作点下构型位置精度分布状况;利用其分布特性,对不同工作点下不同构型进行单点测量。实验结果表明:本方法能更直观、全面地描述特定工作点下构型的位置精度分布情况,进而指导实际操作中对测量臂工作点以及测量构型的选择。     

基于光栅编码器的柔性测量臂位置精度研究

光栅编码器的误差使得柔性测量臂(AACMM)在不同位置、不同构型下的精度呈现一定的规律。掌握由光栅编码器精度引起的位置精度在工作空间的分布规律,有利于指导柔性测量臂的标定和测量。以六关节测量臂为研究对象,分析末端执行器位置精度与光栅编码器精度区间之间的关系,并定义了基于光栅编码器精度的位置精度评价指标,在整个工作空间下描述其分布情况。验证试验包括:比较不同关节下光栅编码器精度区间对末端执行器位置精度的影响;与目前常用Monte Carlo方式进行柔性测量臂精度分布特性对比;利用其分布特性,对不同区域进行单点和标准球直径测量。实验结果表明,本方法能更直观、全面地描述光栅编码器精度对柔性测量臂位置精度在工作空间分布情况,通过该分布确定优化测量区域,指导实际操作。     

十字形磁梯度张量系统的误差校正

针对十字形磁梯度张量系统中的单磁力仪误差(三轴灵敏度偏差、非正交误差和零点漂移误差)以及磁力仪之间存在的不对正误差,提出了十字形磁梯度张量系统的误差校正方法。首先,建立单磁力仪误差模型,采用基于椭球约束的最小二乘拟合算法对磁力仪的测量数据进行拟合从而得到椭球拟合参数;然后,接着利用Cholesky分解得到单磁力仪误差校正矩阵;最后在单磁力仪误差校正的基础上,利用正交Procrustes方法对不同磁力仪间的测量数据进行拟合从而得到磁力仪间的不对正误差校正矩阵。对提出的方法进行仿真与实测实验验证,实验结果表明:经过校正,磁梯度张量各分量的最大波动量由10 049nT/m降到52nT/m。提出的校正方法可以基本消除十字形磁梯度张量系统的误差,提高测量结果的准确度,且方法操作简单,不需要高精度的三轴无磁转台等设备,具有较高的实用价值。     

自驱动关节臂坐标测量机模块化关节设计

传统的关节臂测量机工作时是依靠工作人员牵拉实现运动和测量,存在路径规划不佳、主观性误差大、测量效率低等问题很难适应智能制造对在线自动测量系统的新要求。本文提出了利用含有无刷电机、谐波减速器及精密轴系的模块化关节构成自驱动关节臂坐标测量机的构想,并对模块化关节进行了构型设计,建立了单关节扭矩估算模型,在此基础上选择了关节2的电机和谐波减速器,设计了关节模块的测控电路,研制了单关节部件样机并进行了重复性实验。其中单方向测量数据表明,为保证较小的测量重复性误差,关节在运动时应尽量避免速度或加速度突变的运动形式;双方向测量的数据表明,当控制电机运动速率小于1.53rad/s时,测头因回弹产生误触发信号的概率较小,此时最大误差数据为±2.11″。上述实验也验证了模块化关节设计方案的可行性,为后续自驱动关节臂坐标测量机整机研制提供了理论和实验依据。     

Multiple Measurement Models of Articulated Arm Coordinate Measuring Machines

The existing articulated arm coordinate measuring machines(AACMM) with one measurement model are easy to cause low measurement accuracy because the whole sampling space is much bigger than the result in the unstable calibration parameters. To compensate for the deficiency of one measurement model, the multiple measurement models are built by the Denavit-Hartenberg's notation, the homemade standard rod components are used as a calibration tool and the Levenberg-Marquardt calibration algorithm is applied to solve the structural parameters in the measurement models. During the tests of multiple measurement models, the sample areas are selected in two situations. It is found that the measurement errors' sigma value(0.083 4 mm) dealt with one measurement model is nearly two times larger than that of the multiple measurement models(0.043 1 mm) in the same sample area. While in the different sample area, the measurement errors' sigma value(0.054 0 mm) dealt with the multiple measurement models is about 40% of one measurement model(0.137 3 mm). The preliminary results suggest that the measurement accuracy of AACMM dealt with multiple measurement models is superior to the accuracy of the existing machine with one measurement model. This paper proposes the multiple measurement models to improve the measurement accuracy of AACMM without increasing any hardware cost.     

基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合“教与学”优化（HTLBO）算法求解该模型。提出一种“基于工序加工时间最短”的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。     

多关节测量臂的小生境混沌优化校准

多关节测量臂是一种便携式的坐标测量设备,它由一系列的旋转关节组成。为了提高多关节测量臂的测量精度和可重复性水平,必须对其运动学参数进行校准。首先,利用小生境的混沌优化算法提出了一种新的运动学校准方法以及一种混合目标的运动学校准函数,它考虑了诸如单点测量实验、容积性测量实验等多种性能测量实验的实验结果,然后,采用Levenberg Marquardt(L-M)算法和小生境混沌优化算法应用于运动学参数校准。小生境混沌优化算法显示出了优于L-M算法的性能。实验结果表明:使用NCOA算法校准后,测量误差的标准差始终优于LMA算法,并且校准前后多关节测量臂的测量精度提高了40倍。采用L-M算法和小生境混沌优化算法应用于运动学参数校准。小生境混沌优化算法显示出了优于L-M算法的性能。     

可实现误差估计的移相量计算方法

针对移相干涉仪中移相器的标定,提出了一种基于干涉图计算移相量的迭代方法。该方法分为两步:首先假设移相量已知,构建三元最小二乘方程计算位相;然后假设位相已知,构建二元最小二乘方程计算移相量,同时依据三角函数关系和遍历原则,建立估算移相量计算误差的参数。利用计算机仿真和实验验证了提出方法的有效性。计算机仿真显示:提出的方法比已有算法计算精度更高,而且误差估计值与实际计算误差偏离小于15%。在Fizeau干涉仪上开展了验证实验,利用两个电容位移传感器测量了镜架的位移。计算结果与电容传感器测量结果非常吻合,最大偏差仅为0.7nm。另外,利用本文方法得到的误差估计值为0.52nm,显示测量结果和计算结果的偏差在误差估计值范围内。所提出的方法可以高精度地提取移相量,且能给出移相量计算误差,是一种简单可靠的移相器标定方法。