机床与液压

作者：曹俊，任吉慧，邓绯

单位：四川托普信息技术职业学院教育教学督导办公室；四川大学锦江学院机械工程学院；四川职业技术学院计算机工程学院

关键词：工业机械手;参数标定;关节柔度;误差补偿;仿生优化算法

基金：四川省教育厅2022年度科研计划项目（22ZB0407）

针对六自由度工业机械手标定中的定位精度问题，提出一种基于仿生优化神经网络的机械手标定方法。研究六自由度工业机械手的运动学模型，并给出其D-H参数。通过将关节挠度模型和传统的运动学模型标定技术相结合，来同步识别机械手的运动学参数和柔度参数，以提高定位精度。然后，构造人工神经网络对未建模误差进行进一步补偿，如摩擦、机械传动误差和热膨胀。此外，采用入侵杂草优化算法对神经网络的权值和偏置进行优化。最后，采用六自由度机械手HX300对所提方法进行了实际测试，验证其可行性。研究结果表明：标定后机械手的定位精度得到了显著提高，平均误差、最大误差和标准差分别为0.345、0.637 4、0.162 4 mm，均小于其他标定方法；与GA-BP神经网络标定方法相比，所提方法具有更好的收敛能力，平均误差降低了15.92%，适用于高精度的各种工业应用。

来源：2024年第15期

《机床与液压》期刊编辑部

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