机床与液压

作者：李静棣，钟建琳，张天虎

单位：北京信息科技大学机电工程学院；北京信息科技大学机电工程学院；北京信息科技大学机电工程学院

关键词：六自由度并联机床;误差辨识;误差补偿;神经网络

并联机床因其结构稳定、运动响应快、末端承载能力强等优势，在现代制造业中具有广泛的应用前景。然而，其精度问题限制了其在高精度领域的进一步应用。传统的提高制造和装配精度的方法成本高昂且不适用于已投产机床，因此运动学标定成为提高精度的有效手段。介绍并联机床的优势及其在高精度行业中的应用需求，指出运动学标定在提高精度方面的重要性。采用最小二乘法结合Levenberg-Marquardt（L-M）算法对六自由度并联机床的误差参数进行辨识，并通过MATLAB仿真验证了辨识方法的准确性。在此基础上，提出基于BP神经网络和PSO-BP神经网络的修正系统输入法用于误差补偿。该方法根据误差辨识结果，不修改机床内部控制器参数，仅修改输入的位姿数值，通过神经网络代替正解模型的计算，并采用粒子群算法（PSO）对BP神经网络的权值和阈值进行优化，解决了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小的问题。实验结果表明，PSO-BP神经网络修正系统输入法在误差补偿方面表现出更好的提升效果，能有效降低机床的位姿误差，提高其精度。

来源：2025年第22期

《机床与液压》期刊编辑部

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