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基于RBF神经网络的关节转角误差补偿

高贯斌 王文 林铿 陈子辰 机械工程学报 2010年第12期

摘要:关节转角误差对关节臂式坐标测量机的精度有非常重要的影响,影响关节转角误差的因素众多,难以用准确的数学模型来描述,为此提出一种采用三坐标测量机标定关节转角误差、基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行关节转角误差补偿的方法。应用该方法对关节臂式坐标测量机6个关节的转角误差进行离散标定,标定数据训练各关节的RBF神经网络,使用经过训练的RBF神经网络分别对6个关节进行转角误差补偿。试验结果表明经过补偿后关节转角精度提高了约两个数量级,基于RBF神经网络的补偿效果优于正弦函数补偿模型,且其适用范围更广,具有很强的工程应用价值。

关键词:角度测量误差补偿关节臂式坐标测量机径向基函数神经网络标定

单位:浙江大学现代制造工程研究所 杭州310027 浙江大学浙江省先进制造技术重点实验室 杭州310027

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