基于BP神经网络的并联机构误差分析

• 作者: 苗蓉
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 并联机构 精度分析 BP神经网络 误差
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 工业机器人专栏
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TH112
• 字数: 3935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2017.11.004

摘要

以3-UPS/S并联机器人机构为研究对象,构建一种基于虚拟实验与BP神经网络的并联机构输出误差预测模型,能够快速预测并联机器人机构的输出误差.充分考虑并联机构铰链安装误差与铰链轴线误差,建立包含上述输入误差的虚拟样机模型,通过虚拟实验仿真求解该机构输出误差;假定机构零部件在大批量生产情况下误差服从正态分布,构造多组服从正态分布的输入误差样本,进而建立该机构的BP神经网络预测模型.研究结果表明:该BP神经网络模型可以准确、快速地对机构位姿输出误差进行预测,为并联机器人机构的误差分析与精度综合提供了新的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗蓉		1	5	1.0	1.0