一种大摆角五轴联动混联加工中心位置正解的神经网络分析法


伯特利数控 加工中心  钻攻中心  

 前言:

 并联加工中心是上世纪90年代中期发展起来的一种新概念加工中心,这种加工中心将机构学理论、并联机器人技术和CNC技术相结合,和传统加工中心相比,具有刚度重量比大、累计误差小、动态性能好、结构紧凑和复杂曲面加工能力强等优点:虽然并联加工中心优点很多,但是由于其驱动杆多,互相牵制,导致其存在运动范围小,回程范围有限的缺点,

混联加工中心的出现弥补了并联加工中心的诸多缺点,对混联机床的研究,从加工灵活度和加工效率的角度出发,其并联模块应具备很高的转动灵活度,以动平台转动能力达到90。为最佳,而这是传统并联机构的局限性所在,比较有名的spnill


Z3并联主轴头〃1的转动能力也仅为4〇_:>:可见,在保证髙刚度的前提下突破传统并联机构摆角受限是加工中心的研发过程中亟待突破的问题。本文提出的大摆角五轴联动混联机床的并联模块也同属于少自由度并联机构中的三自由度并联机构,能实现两维移动和一维转动,其刀具可以实现更大的转动角度,摆角范围为-40° ~90°)。和传统的tricept机器人相比摆角范围更大,实现五个面的加工工作,而且刚度大、结构稳定性更好将此并联模块与两自由度运动平台组合形成大摆角的五轴联动混联加工中心,解决了传统CNC加工中心及现有并/混联加工中心刀具摆角受限的弊端,可以方便地对空间复杂工件进行立卧转换、五面精密加工,目前虽然有该类机床的专利及文章的研究,但是对运动学分析一直是研究的重点,而位置正运动学的研究一直是研究的难点。

对加工中心正运动学的求解方法主要有两类方法:解析法和

数值法,解析法主要是消去加工中心约束方程中的未知参数,使方程降低维数,最终求解位置正解,解析法优点是可以求出所有可能解,不需要设定初始值,但公式推导复杂且对求解精度有较髙要求;〈。数值解法优点在于建模过程简单,不需要繁琐的公式推导,但计算速度慢,而且机构在接近奇异位置时不易收敛,也不能求解出其全部的解,结果和初始值的选取有直接的关系g :本文提出_种大摆角五轴联动混联加工中心机构的模型,并根据其结构模型的特点,提出两种求解位置正解的方法,一种是解析法,该解析法运用杆长关系推导计算公式,求得其位置正解.,另_种方法是基于liP神经网络方法来分析位置正解,BP神经网络是将位置逆解结果作为训练样本,采用levenberg~marquardt算法[1(* ,实现了从关节变量空间到加工中心工作空间的非线性映射关系,从而求得加工中心位置正解。神经网络法和传统的解析法、数值法相比具有运算量小、推导简单、耗时少的特点..,

1大摆角五轴联动混联加工中心构型的提出

1-1加工中心并联模块的坐标系建立

文中涉及的大摆角五轴联动混联加工中心的机构构型,三维模型如图1所示:图2为该加工中心的并联模块示意图,该加工中心主要包括加工中心底座1、底座导轨4、并联模块、末端刀具16、移动导轨平台5及转动工作台3等部分;并联模块包括:立柱lllIII,两个运动分支、动平台及各运动副,各部分形成一个空间并联闭环机构;第一分支为IUU型运动支链,包含移动副和虎克铰;第二分支由四条相同的IRR支链、连接块6组成,连接块通过转动副K和加工中心动平台相连。包含连杆1111、连杆11112、连杆IV13、连杆V14。记第一分支为PUU型运动支链的杆长为I:,记第二分支的II V四条驱动支链杆长为,山+=2~5)点丄到七..1,的垂直距离记为2&,边丄= 2",动平台为正方形,边长记为:W,连接块也为正四边形,且铰接点从、込与铰接点认、/)4的距离记为〃,,铰接点认、/>4到动平台的垂直距离记为</,刀杆长度为/,,、以点」,所在矩形几何中心建立惯性坐标系 o-%yz, 记为*U},转动工作台的坐标系与惯性坐标系重合记为〇1     ,记为{B},

动平台质心处建立刀具动坐标系2i2y222记为{C}

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结束语:

 根据大摆角五轴联动混联加工中心并联模块的结构特点,以并联模块中各个驱动支链之间的距离为约束条件,运用解析法,求解并联模块的正运动学解,,给定实例进行ln:lt lab模拟仿真,求出位置正解值。然后采用BP神经网络来求解位置正解:建立多层前向神经网络,以运动学逆解为训练样本,采用levenberg^marquardt算法,可实现并联模块从关节变量空间到加工中心刀具工作空间的非线性映射,避免复杂的非线性方程的求解:网络训练后的工作阶段,运算量较小,符合加工中心工作的实时在线性要求:训练后的精度能够满足加工中心精度要求,而且还可实现该加工中心刀具的任务空间控制或是求解加工中心刀具的工作空间。

采用解析法求解加工中心并联模块位置正解时,可求出全部可能的解,但是公式推导和编程计算繁杂,耗时长,HP神经网络与解析法相比,在计算精度上差别很小,且不需要复杂公式推导和大量计算,就可以对位置正解进行求解:因此,本文提出的两种方法适用于大多数的并联机构的位置正解的求解,B1’神经网络求解精度满足加工中心精确控制的要求,可用误差补偿的方法来进一步提升计算精度

 

 

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