农业机械学报

作者：孟庆梅，李佳宇，李菊，邓嘉鸣，沈惠平

单位：常州大学,常州大学,常州大学,常州大学,常州大学,

关键词：半对称Delta-CU机构;误差模型;运动学标定;模糊神经网络

基金：国家自然科学基金项目（51975062、51375062）

对提出的一种半对称三平移Delta-CU并联机器人机构进行误差建模和实验分析。在规划执行末端运动轨迹的基础上，采用外部直接标定和修正系统输入的方法对机构的运动学误差进行补偿。在外部直接标定的过程中，为降低系数矩阵中的随机测量误差对执行末端坐标精度的影响，利用整体最小二乘法求解坐标变换参数；以误差数据为样本，通过模糊神经网络模型进行训练，并将训练好的模糊神经网络模型用于Delta-CU并联机器人机构的误差值预测。实验表明，模糊神经网络模型能够对Delta-CU并联机器人机构误差进行精准的预测，有利于提高Delta-CU并联机器人机构的补偿精度，可为Delta-CU并联机器人机构误差补偿提供参照。补偿后其绝对位置精度由1.187mm提高到0.4mm，重复位置精度由0.037mm提高到0.018mm。

来源：2021年第1期

《农业机械学报》期刊编辑部

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