三坐標測量機空間動態(tài)誤差修正關鍵技術研究.pdf

1、現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展對三坐標測量機提出了更高的測量速度和精度要求。測量機測量速度的提高引起測量加速度與結構慣性力增大，振動加劇，導致了測量機的動態(tài)測量精度下降，因此測量機高的測量效率與高精度存在著矛盾。為了解決這個矛盾，本文深入分析測量機的動態(tài)誤差源，合理設計測量機動態(tài)誤差分離實驗裝置，對測量機動態(tài)誤差進行分離，并應用有效的數學建模方法對動態(tài)誤差值進行建模修正，提高測量機動態(tài)測量精度。 首先對測量機各個組成部分結構進行了詳細研究，深

2、入分析測量機動態(tài)誤差的主要來源與相互關系，重點研究了氣浮導軌對測量機動態(tài)誤差的影響，分析了氣浮導軌工作原理以及誤差傳遞路徑，合理設計動態(tài)誤差分離與加速度測試系統(tǒng)，應用頻譜分析方法分析實驗數據，驗證了氣浮導軌對測量機動態(tài)誤差影響的理論分析結果，得出了氣浮導軌是引起測量機動態(tài)誤差主要來源之一的結論。 本文采用偏最小二乘法回歸建模對測量機動態(tài)誤差值進行分析，確定了影響測量機動態(tài)誤差的主、次因數，即測量機三個方向X、Y、Z的坐標值為主要

3、因數，速度為次要因數，從而降低了測量機需要建立的綜合動態(tài)誤差模型維數，為有效地利用現(xiàn)代數學方法建立與實際使用情況相符的高精度測量機空間動態(tài)誤差修正模型打下基礎。 根據偏最小二乘法確定測量機動態(tài)誤差的主要影響因數，設計了誤差分離實驗系統(tǒng)，選擇合適的空間測量位置分離動態(tài)測量誤差。介紹了BP神經網絡、支持向量機、小波神經網絡等方面的理論原理，并編制了BP神經網絡、支持向量機和小波神經網絡的軟件，應用分離出的測量機空間不同位置的動態(tài)誤差