基于粒子优化算法的并联机器人误差建模分析

doi:10.3969/j.issn.1672-6952.2021.05.014

辽宁石油化工大学学报 ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (5): 79-84.DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2021.05.014

基于粒子优化算法的并联机器人误差建模分析

张树梅¹(), 高兴军¹, 邓子龙¹(), 王月²

^1.辽宁石油化工大学机械工程学院，辽宁抚顺 113001
^2.沈阳隆基电磁科技股份有限公司，辽宁抚顺 113122

收稿日期:2020-06-28 修回日期:2021-02-07 出版日期:2021-10-25 发布日期:2021-11-09
通讯作者: 邓子龙
作者简介:张树梅（1994⁃），女，硕士研究生，从事现代设计理论方面的研究；E⁃mail：2273097496@qq.com。
基金资助:
辽宁省教育厅项目(L2017LQN024)

Error Modeling and Analysis of Parallel Robot Based on Particle Optimization Algorithm

Shumei Zhang¹(), Xingjun Gao¹, Zilong Deng¹(), Yue Wang²

^1.School of Mechanical Engineering，Liaoning Petrochemical University，Fushun Liaoning 113001，China
2. LONGI Magnet Co. Ltd. ，Fushun Liaoning 113122，China

Received:2020-06-28 Revised:2021-02-07 Published:2021-10-25 Online:2021-11-09
Contact: Zilong Deng

摘要/Abstract

摘要：

以6?PTRT并联机器人为研究对象，建立其位姿误差模型，利用单支链闭环矢量法，依据输入输出关系，建立误差方程。依据6?PTRT并联机器人的位姿误差模型，将机构误差转化为驱动杆误差，利用MATLAB软件分析各个驱动杆杆长误差参数对其输出位姿误差的影响；建立并联机器人位姿误差修正的目标函数，利用基于带收缩因子的自适应权重粒子群算法寻优各个驱动杆误差参数，修正末端位姿、提高运动学精度，为6?PTRT并联机器人动力学、位姿标定以及轨迹规划和控制等问题提供理论依据。

关键词: 6?PTRT并联机器人, 粒子群算法, 误差模型, 误差分析

Abstract:

Taking the 6?PTRT parallel as the research object, the pose error model of 6?PTRT parallel robot is established, the closed?loop vector method of single branch chain is used to establish the error equation based on its input and output relationship. According to the pose error model of 6?PTRT parallel robot,the mechanism error is converted into the drive rod error,the influence of the error parameters of each drive rod length on the output pose error is analyzed by using MATLAB software;the objective function of pose error correction of 6?PTRT parallel robot is established, and the adaptive weighted particle swarm optimization algorithm based on shrinkage factor is used to optimize the error parameters of each drive rod, modify the terminal pose, and improve the kinematics accuracy, which provides a theoretical basis for the dynamics, pose calibration and trajectory planning and control of 6?PTRT parallel robot.

Key words: 6?PTRT parallel robot, Particle swarm optimization algorithm, The error model, The error analysis

中图分类号:

TH112

张树梅, 高兴军, 邓子龙, 王月. 基于粒子优化算法的并联机器人误差建模分析[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2021, 41(5): 79-84.

Shumei Zhang, Xingjun Gao, Zilong Deng, Yue Wang. Error Modeling and Analysis of Parallel Robot Based on Particle Optimization Algorithm[J]. Journal of Liaoning Petrochemical University, 2021, 41(5): 79-84.

图/表 10

图1 6?PTRT并联机器人坐标系矢量

图2 驱动杆杆长误差参数与并联机器人输出位姿误差的关系

图3 标准粒子算法步骤流程

图4 PSO算法修正的运动位姿误差曲线

表1 6?PTRT并联机器人各个驱动杆优化后的误差参数

驱动杆	$Δ l i$	$d l i$	$ζ = Δ l i - d l i$
1	0.02	-0.186 6	0.206 6
2	-0.03	-1.472 2	1.442 2
3	0.01	1.611 3	1.601 3
4	-0.02	-0.170 3	0.150 3
5	0.03	1.252 2	1.222 2
6	-0.02	-0.078 8	0.058 8

表1 6?PTRT并联机器人各个驱动杆优化后的误差参数

驱动杆	$Δ l i$	$d l i$	$ζ = Δ l i - d l i$
1	0.02	-0.186 6	0.206 6
2	-0.03	-1.472 2	1.442 2
3	0.01	1.611 3	1.601 3
4	-0.02	-0.170 3	0.150 3
5	0.03	1.252 2	1.222 2
6	-0.02	-0.078 8	0.058 8

图5 自适应权重PSO算法修正的运动位姿误差曲线

表2 自适应权重PSO算法优化后驱动杆的误差参数

驱动杆	$Δ l i$	$d l i$	$ζ = Δ l i - d l i$
1	0.02	0.025 1	0.005 1
2	-0.03	-0.014 6	0.015 4
3	0.01	0.052 1	0.042 1
4	-0.02	-0.015 7	0.004 3
5	0.03	0.022 8	0.007 2
6	-0.02	-0.010 1	0.009 9

表2 自适应权重PSO算法优化后驱动杆的误差参数

驱动杆	$Δ l i$	$d l i$	$ζ = Δ l i - d l i$
1	0.02	0.025 1	0.005 1
2	-0.03	-0.014 6	0.015 4
3	0.01	0.052 1	0.042 1
4	-0.02	-0.015 7	0.004 3
5	0.03	0.022 8	0.007 2
6	-0.02	-0.010 1	0.009 9

图6 带收缩因子的PSO算法修正的运动位姿误差曲线

表3 6?PTRT并联机器人的理论与其修正后的位姿误差

误差	位置误差/mm			姿态误差/rad
误差	δP_x	δP_y	δP_z	δθ	δβ	δγ
理论值	-0.028 8	-0.037 0	0.003 0	-0.000 2	0.000 1	0.000 7
修正值	-6.7×10^-6	8.9×10^-6	-6.0×10^-6	8.0×10^-8	3.3×10^-7	6.2×10^-7

图7 6?PTRT并联机器人的运动轨迹

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基于粒子优化算法的并联机器人误差建模分析

Error Modeling and Analysis of Parallel Robot Based on Particle Optimization Algorithm

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