【技术实现步骤摘要】
一种用于机械臂定位误差补偿分析的BP网络算法
[0001]本专利技术涉及机械臂领域，具体是一种用于机械臂定位误差补偿分析的BP网络算法。
技术介绍
[0002]近年，随着科技进步和经济发展，人类对高原和极地科考也不断加大，面对极寒、大温差等恶劣环境考验，传统的机电装备无论在环境适应性、寿命还是传动效率和精度等方面已难以满足任务需求，面向极端环境的装备技术研究已成为机械工程的重要研究方向。
[0003]高原科考和极地科考是国家重大科学工程项目的一个重要的研究方向，但由于气候恶劣、环境极端，有人化科考活动面临极大困难，高原和极地科考深度和广度受到很大的限制。智能机器人是代替人工在恶劣条件下执行危险使命的有效手段，各国对于利用智能机器人开展科考活动也极其重视。为了保证机器人能够独立完成一定数量的科考任务，机器人必须配备多功能的机械臂。在机械臂的帮助下，机器人可以完成地面探测、采样器皿的抓取、样品抓取等多种任务。然而传统机械臂在设计中没有考虑到极端环境对机械臂性能的影响，机械臂会在极低温条件下出现定位精度差、传动效率低甚至不
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于机械臂定位误差补偿分析的BP网络算法，其特征在于，包括如下步骤：S1，结合D
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H坐标法、齐次变换矩阵与机械臂的组成部分，建立机械臂运动坐标模型，其中机械臂的组成部分包括底座、多个关节、连接关节、大臂和小臂；S2，结合机械臂的姿态、负载重量以及外界温度，并导入至ANSYS Workbench进行计算，生成样本集，并将样本集划分为训练集及测试集；S3，基于BP神经网络建立机械臂热变形误差模型，将训练集输入至机械臂热变形误差模型，得到预测的机械臂热变形误差偏移量，计算测试集与预测的机械臂热变形误差偏移量之间的损失值，若损失值大于设定值，则返回步骤S2；否则，完成机械臂热变形误差模型的训练。2.根据权利要求1所述的一种用于机械臂定位误差补偿分析的BP网络算法，其特征在于，步骤S1中所述的齐次变换矩阵，其数学表达式如下：A
i
＝Rot(Z，θ
i
)Trans(0，0，d
i
)Rot(X，α
i
)式中，A
i
为矩阵；展开上式可得：3.根据权利要求1所述的一种用于机械臂定位误差补偿分析的BP网络算法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐术锋，程曦，郭世杰，张学炜，张文志，王琳琳，赵国庆，周朋飞，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：
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