基于BP神经网络的并联机构误差分析

来源：机床与液压杂志2017年第11期北京时间：

作者：苗蓉

单位：山东威海职业技术学院

摘要：以3UPS/S并联机器人机构为研究对象，构建一种基于虚拟实验与BP神经网络的并联机构输出误差预测模型，能够快速预测并联机器人机构的输出误差。充分考虑并联机构铰链安装误差与铰链轴线误差，建立包含上述输入误差的虚拟样机模型，通过虚拟实验仿真求解该机构输出误差；假定机构零部件在大批量生产情况下误差服从正态分布，构造多组服从正态分布的输入误差样本，进而建立该机构的BP神经网络预测模型。研究结果表明:该BP神经网络模型可以准确、快速地对机构位姿输出误差进行预测，为并联机器人机构的误差分析与精度综合提供了新的依据。

关键词：并联机构;精度分析;BP神经网络;误差

基金资助：国家自然科学基金资助项目（51305333）