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
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文檔簡介
1、隨著生產(chǎn)和科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,現(xiàn)代制造業(yè)正朝著高效率、高精度、高質(zhì)量及高智能等技術(shù)方向發(fā)展,對(duì)精密測(cè)量和精密加工提出了越來越高的要求,精密儀器和精密機(jī)床等設(shè)備的熱變形是制約精密測(cè)量和精密加工精度進(jìn)一步提高的主要因素之一。坐標(biāo)測(cè)量機(jī)有著近五十年的發(fā)展歷史,關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)后期發(fā)展而來,但由于其精度高、使用靈活、便攜和對(duì)使用環(huán)境要求低等優(yōu)點(diǎn),得到了廣泛的推廣和應(yīng)用,在我國的需求也與日俱增。關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)可以工作在10℃~40℃范圍內(nèi),其熱
2、變形引起的測(cè)量誤差為該機(jī)器的主要誤差源之一。要實(shí)現(xiàn)測(cè)量機(jī)高精度測(cè)量必需對(duì)熱變形誤差加以修正。本文在關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)量模型基礎(chǔ)上,首次對(duì)測(cè)量機(jī)多溫度誤差源及誤差特性進(jìn)行了研究,并建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)熱變形誤差修正模型,經(jīng)實(shí)驗(yàn),這對(duì)于減小關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)熱變形誤差有一定的效果。
論文在關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)量模型和誤差模型的基礎(chǔ)上,對(duì)關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)的熱特性進(jìn)行了較為深入的研究,分析了在內(nèi)、外熱源作
3、用下關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)上關(guān)節(jié)構(gòu)件、臂、圓光柵傳感器等熱變形及對(duì)測(cè)量產(chǎn)生的影響。特別針對(duì)關(guān)節(jié)構(gòu)件的熱變形導(dǎo)致光柵動(dòng)、定尺相互位置變化,論文采用傅里葉頻譜分析方法,建立包含定動(dòng)光柵位置姿態(tài)參數(shù)的光場(chǎng)輸出模型,給出了定、動(dòng)?xùn)挪黄叫袝r(shí)輸出光場(chǎng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式,并在matlab中進(jìn)行了仿真,給出了不同偏角下的莫爾條紋誤差值和及變化趨勢(shì)。采用模糊聚類分析方法對(duì)關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)熱變形誤差建模及修正中溫度測(cè)點(diǎn)進(jìn)行分類,并確定以其中兩個(gè)測(cè)點(diǎn)為參與建模的最佳溫度
4、測(cè)點(diǎn)。
使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)熱變形誤差數(shù)學(xué)建模進(jìn)行了研究分析,以測(cè)頭三坐標(biāo)及兩溫度測(cè)點(diǎn)溫度為輸入、相對(duì)于20℃該點(diǎn)的變化量為輸出構(gòu)建了具有單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)熱變形誤差模型。
考慮到測(cè)量機(jī)位姿對(duì)測(cè)量誤差、溫度誤差的影響,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合熱變形誤差修正模型,該模型中的兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)一個(gè)是基于空間坐標(biāo)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--在單一姿態(tài)下以測(cè)量空間點(diǎn)坐標(biāo)為輸入特征變量的熱變形
5、誤差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;另一個(gè)是基于測(cè)量機(jī)位姿的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--所選擇的有限個(gè)空間測(cè)量點(diǎn)在不同測(cè)量位姿下六個(gè)角度為輸入特征變量的熱變形誤差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將兩網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合以提高模型的泛化能力。
成功研制了關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),該系統(tǒng)包括六個(gè)圓光柵傳感器的數(shù)據(jù)采集、兩個(gè)溫度測(cè)點(diǎn)上溫度傳感器的數(shù)據(jù)采集及與上位機(jī)通信的電路,編制了下位機(jī)軟件。系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)作為建模的數(shù)據(jù)樣本。
建立了關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測(cè)量機(jī)溫度實(shí)驗(yàn)系統(tǒng).做了
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