典型文献
基于刚度预测-神经网络的调姿平台误差补偿
文献摘要：
变形误差对高精度调姿装备末端定位精度的影响不可忽视.为提高2RRPU/2RPU/U两轴并联调姿平台精度,提出了基于刚度模型预测误差趋势与神经网络算法提升预测精度的误差补偿模型.首先,在调姿平台全雅克比矩阵和弹性变形矩阵的基础上建立理论刚度模型,与Ansys数据刚度模型预测对比验证受载变形趋势预测的有效性.然后,搭建基于Simulink-Adams-Ansys-OPC的模拟仿真环境,随机载荷下采集平台全姿态仿真数据,基于刚度模型和速度雅克比矩阵对姿态误差和驱动误差趋势进行预测,基于速度雅可比实现末端误差到驱动补偿的映射,进一步利用神经网络算法提升误差预测的精度.仿真实验结果表明采用误差补偿模型后调姿平台获得位姿精度提高9％,验证了"刚度预测-神经网络"模型对平台姿态精度提升的有效性.
文献关键词：
并联调姿平台;刚度建模;神经网络;误差补偿
中图分类号：
作者姓名：
刘毅;马小腾;丰宗强;姚建涛;赵永生
作者机构：
燕山大学河北省并联机器人与机电系统实验室,河北秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]刘毅;马小腾;丰宗强;姚建涛;赵永生-.基于刚度预测-神经网络的调姿平台误差补偿)[J].光学精密工程,2022(24):3139-3158
A类：
2RRPU,2RPU,并联调姿平台,基于刚度模型
B类：
变形误差,定位精度,预测误差,神经网络算法,误差补偿模型,雅克比矩阵,矩阵和,弹性变形,Ansys,对比验证,变形趋势,趋势预测,Simulink,Adams,OPC,模拟仿真,仿真环境,随机载荷,仿真数据,姿态误差,雅可比,误差预测,后调,位姿,精度提升,刚度建模
AB值：
0.266983
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