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    關(guān)節(jié)臂式柔性坐標(biāo)測量機(jī)測量空間分析

    2013-12-10 14:07:12合肥工業(yè)大學(xué)
    電子世界 2013年4期
    關(guān)鍵詞:臂式測量機(jī)空腔

    合肥工業(yè)大學(xué) 柯 龍

    傳統(tǒng)的笛卡爾式正交坐標(biāo)測量機(jī)[1]由于體積大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、造價(jià)昂貴,而且受相互垂直的導(dǎo)軌和安裝環(huán)境的限制,因此有量程小、不易實(shí)現(xiàn)在線測量等缺點(diǎn),不能滿足很多場合的應(yīng)用要求。隨著柔性化和在線測量等要求的不斷提出,新型非笛卡爾式的柔性關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測量機(jī)以其便攜、靈活、造價(jià)低、量程大的特點(diǎn)發(fā)展迅速,應(yīng)用也愈發(fā)廣泛,測量精度也越來越高,適宜于工業(yè)現(xiàn)場的使用。

    1.測量機(jī)結(jié)構(gòu)

    關(guān)節(jié)臂式柔性坐標(biāo)測量機(jī)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模仿了工業(yè)機(jī)器人手臂的構(gòu)造,如圖1所示,測量機(jī)由基座、3根測量臂、6個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)節(jié)和一個(gè)接觸式測頭組成,6個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)節(jié)處安有圓光柵角度傳感器,前端的測頭通過接觸被測工件觸發(fā)信號(hào),此信號(hào)被反饋給計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng),再結(jié)合各個(gè)旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)處圓光柵讀取的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)角度值,通過程序的運(yùn)算,得到被測量點(diǎn)處的坐標(biāo)值(如圖1所示)。

    圖1 被測量點(diǎn)處的坐標(biāo)值

    2.測量機(jī)數(shù)學(xué)模型

    由關(guān)節(jié)臂式柔性坐標(biāo)測量機(jī)的結(jié)構(gòu)形式不難看出,其結(jié)構(gòu)類似于工業(yè)生產(chǎn)中的機(jī)器人手臂,因此關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測量機(jī)的模型建立也可以參照工業(yè)機(jī)器人的建模方法。Denavit和Hartenberg[2,3]在1955年提出了兩個(gè)相互連接且相對(duì)運(yùn)動(dòng)的構(gòu)件之間相互關(guān)系的分析方法,D-H方法是在兩個(gè)相互連接且相互運(yùn)動(dòng)的桿件上各自固定一個(gè)坐標(biāo)系,然后用一個(gè)4×4的齊次變換矩陣即D-H矩陣來描述相鄰兩連桿的空間關(guān)系。通過依次變換可最終推導(dǎo)出末端點(diǎn)位置相對(duì)于基座坐標(biāo)系的位置,從而建立坐標(biāo)測量機(jī)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。利用齊次變換矩陣我們可以表示為T07=T01T12T23T34T45T56T67,模型參數(shù)包含有桿件的長度li、桿件的扭角iα、關(guān)節(jié)變量iθ和桿件i的偏置量di(i=1,2,…,6)。其測量模型,如式(1)所示。

    3.測量空間分析

    柔性關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測量機(jī)的測量空間我們可以定義為測量機(jī)處于正常工作狀態(tài)下,末端測頭所能測量到的空間中所有點(diǎn)位置的集合。在理想狀態(tài)下,測量機(jī)的測量空間應(yīng)為一實(shí)心球體,并且測頭能夠探測到空間內(nèi)的任意一點(diǎn)。但是在實(shí)際情況當(dāng)中,由于受到測量機(jī)結(jié)構(gòu)的影響,除去基座位置因?yàn)楣潭ú粍?dòng)而不能測量到以外,測量機(jī)的測量空間有可能會(huì)出現(xiàn)測量“死角”,如圖情況下所示的“空腔”位置,也就是測量機(jī)測頭無法探測到的區(qū)域。當(dāng)測頭長度l,桿件偏置d3,d5桿長l4滿足時(shí)會(huì)出現(xiàn)如圖2(a)所示的空腔,該測量空腔球徑為,而當(dāng)d3≤d5-時(shí),坐標(biāo)測量機(jī)會(huì)出現(xiàn)圖2(b)所示的空腔情況,此時(shí)的球徑,由上述關(guān)系我們可知,要想不出現(xiàn)如圖所示的空腔,必須滿足即

    圖2

    圖3 抽樣的點(diǎn)的集合

    4.測量機(jī)測量空間

    對(duì)于前面關(guān)節(jié)臂式柔性坐標(biāo)測量機(jī)測量空間中存在測量“死角”的問題,我們可以通過尋找坐標(biāo)測量機(jī)的測量空間來進(jìn)行驗(yàn)證。我們借鑒工業(yè)機(jī)器人工作空間[4]的分析方法。機(jī)器人工作空間的分析方法主要有:幾何法、解析法及數(shù)值法。針對(duì)我們坐標(biāo)測量機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)及測量模型,我們選擇數(shù)值法當(dāng)中的蒙特卡洛法[5-7](Monte Carlo),它是一種采用隨機(jī)抽樣來解決數(shù)學(xué)問題的數(shù)值方法,廣泛用于物理模型的建立、金融工程學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、空氣動(dòng)力學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)等。通常利用蒙特卡洛方法處理問題的步驟如下:

    (1)描述并確定數(shù)學(xué)問題的概率模型;

    (2)在隨機(jī)樣本中進(jìn)行隨機(jī)抽樣;

    (3)將樣本代入到模型當(dāng)中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)估計(jì)。

    我們坐標(biāo)測量機(jī)的測量空間可以表示為如下的形式:

    上式中,S表示空間中點(diǎn)的集合,P為末端測頭處點(diǎn)位置坐標(biāo),f為坐標(biāo)測量機(jī)測量模型,θi為廣義關(guān)節(jié)變量,Q為關(guān)節(jié)變量取值范圍,R3表示三維空間。測量機(jī)模型前面已經(jīng)給出即坐標(biāo)測量機(jī)測量模型,廣義關(guān)節(jié)變量即我們的隨機(jī)抽樣樣本需要通過隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生來獲得。

    首先我們利用RAND函數(shù)來產(chǎn)生均勻分布的[0,M]隨機(jī)數(shù)即我們進(jìn)行抽樣分析的隨機(jī)樣本,我們?nèi)=106,使×RAND÷M,其中θ分別為關(guān)節(jié)變量的最大、最小值。這里我們?nèi)∈f組隨機(jī)樣本即十萬個(gè)形態(tài)位姿,將這些隨機(jī)樣本代入式(1)中的模型,我們便可以得到各個(gè)測頭點(diǎn)位置處的坐標(biāo)(xi,yi,zi)。

    利用軟件進(jìn)行模擬仿真,我們可以得到所抽樣的點(diǎn)的集合,如圖3所示,即為關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測量機(jī)的測量空間,所取樣本數(shù)越多,測量空間就越精確。從圖上我們可以看到該測量空間為一完整的曲面球體,并沒有出現(xiàn)前面所討論的存在測量“死角”的情況,也反映了我們坐標(biāo)測量機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)的合理性。

    5.結(jié)論

    本文闡述了關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測量機(jī)的結(jié)構(gòu)與數(shù)學(xué)模型,并基于結(jié)構(gòu)討論了測量機(jī)測量空間中測量“死角”的情況,采用了蒙特卡洛理論對(duì)測量空間進(jìn)行了分析與軟件仿真,驗(yàn)證了我們坐標(biāo)測量機(jī)測量空間當(dāng)中并無測量“死角”的存在,證明了我們坐標(biāo)測量機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性。為我們今后找尋坐標(biāo)測量機(jī)的空間誤差分布規(guī)律與最佳測量區(qū)域奠定了理論基礎(chǔ)并提供了幫助。

    表1 柔性坐標(biāo)測量機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)

    [1]張國雄.三坐標(biāo)測量機(jī)[M].天津:天津大學(xué)出版社,1999:1-3.

    [2]于連棟,程文濤,費(fèi)業(yè)泰.基于激光跟蹤儀的關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測量機(jī)參數(shù)標(biāo)定[J].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào),2009,39(12):1329-1332.

    [3]汪平平.柔性坐標(biāo)測量機(jī)精度理論及應(yīng)用技術(shù)研究[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2006.

    [4]王興海,周迢.機(jī)器人工作空間的數(shù)值計(jì)算[J].機(jī)器人,1988,2(1):50-53.

    [5]Rastegar J,FardaneshB.Manipulator workspace analysis using the Monte Carlo method[J].Mechanism & Machine Theory,1990,25(2):233-239.

    [6]曹毅,王樹新,李群智.基于隨機(jī)概率的機(jī)器人工作空間及其解析表達(dá)[J].組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù),2005(2):1-6.

    [7]張孝澤.蒙特卡羅方法在統(tǒng)計(jì)物理中的應(yīng)用[M].河南:河南科學(xué)技術(shù)出版社,1991.

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