欢迎访问机床与液压官方网站!

咨询热线:020-32385312 32385313 RSS EMAIL-ALERT
工件-夹具系统综合误差的分离算法
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Error separation and identification method for workpiece-fixture system
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对工件-夹具系统的误差分离问题,基于径向基神经网络算法建立了夹具误差的分离和识别算法。根据工件位姿变化对测试点位移数据的函数关系,对测试数据进行处理,并使用径向基神经网络方法分别建立夹紧力-测试数据和测试数据-夹紧力的拟合模型,实现了定位误差与夹紧误差的分离,计算出工件的位姿变化量和夹紧力的大小,从而能够为误差补偿或者故障诊断提供数据支持。使用该算法对实验数据进行分离与识别,夹紧力和位姿变化量的预测误差分别控制在10%和13%以内。

    Abstract:

    To separate and reorganize the locating error and clamping error, one method was built by using RBF (radial basis function neural network) in this paper. Firstly, the error data of workpiece—fixture system was checked to remove the effect of locating error. And then two neural nets were built to fit the function relation of force-displacement and displacement-force, which can be used to separate the locating error and clamping error and compute the workpiece displacement of all DOF (degree of freedom).Finally, one group of experiment data was introduced to verified the algorithm, the predict errors of clamping force and workpiece displacement are limited in 10% and 13%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李健,汤胜勇,刘志会,李阁强.工件-夹具系统综合误差的分离算法[J].机床与液压,2017,45(12):45-50.
. Error separation and identification method for workpiece-fixture system[J]. Machine Tool & Hydraulics,2017,45(12):45-50

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2018-05-18
  • 出版日期: