六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器精度分析及其標(biāo)定.pdf

1、隨著載人航天技術(shù)的發(fā)展，空間對接技術(shù)已成為各國十分關(guān)注的問題?？臻g對接技術(shù)是建立載人空間站必須解決的關(guān)鍵技術(shù)，也是我國航天事業(yè)進(jìn)一步發(fā)展所迫切需要解決的問題。為了有效掌握載人航天技術(shù)，并針對對接系統(tǒng)研制以及性能測試中需要解決的關(guān)鍵技術(shù)，對空間對接過程半物理仿真試驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行研究是非常必要的。六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器作為空間對接過程半物理仿真試驗(yàn)系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，其位姿誤差直接影響整個(gè)系統(tǒng)的仿真精度。因此，提高六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器的位姿精度對于空

2、間對接過程半物理仿真試驗(yàn)研究具有十分重要的意義。為解決六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器的位姿精度保證問題，本文密切結(jié)合空間對接過程半物理仿真技術(shù)的需要，針對提高六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器位姿精度的關(guān)鍵問題——精度設(shè)計(jì)和運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)定技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。
　　本文利用機(jī)器人學(xué)中的齊次坐標(biāo)變換方法，以哈爾濱工業(yè)大學(xué)電液伺服仿真及試驗(yàn)系統(tǒng)研究所研制的六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器為結(jié)構(gòu)模型，將其各條分支鏈作為假想的單分支鏈，根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程以及并聯(lián)機(jī)構(gòu)的環(huán)路特性，建立了六自

3、由度運(yùn)動(dòng)模擬器的位姿誤差模型。利用此模型，可以對六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器的位姿精度進(jìn)行評估，并分析了六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器位姿誤差的標(biāo)準(zhǔn)差在工作空間內(nèi)的分布規(guī)律，為進(jìn)一步提高六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器的位姿精度提供了理論依據(jù)。
　　本文針對六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器位姿的測量問題，提出了利用三坐標(biāo)測量機(jī)測量運(yùn)動(dòng)平臺上三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)球?qū)潭ㄆ脚_上三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)球的距離，然后通過計(jì)算來確定六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器的位姿。詳細(xì)地分析、研究了位姿測量誤差對三坐標(biāo)測量機(jī)的測量誤差和固

4、定平臺上三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)球的位置誤差的敏感性。推導(dǎo)出了三坐標(biāo)測量機(jī)的測量誤差、固定平臺上三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)球的位置誤差對位姿測量誤差的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)只要適當(dāng)?shù)卦龃蠊潭ㄆ脚_上三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)球之間的相對距離，就能夠有效地降低三坐標(biāo)測量機(jī)的測量誤差和固定平臺上三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)球的位置誤差對位姿測量的影響，從而提高了位姿測量的準(zhǔn)確性。
　　本文研究了六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器的外部標(biāo)定技術(shù)，提出了基于運(yùn)動(dòng)學(xué)正、反解的外部標(biāo)定方法，并完成了全部標(biāo)定計(jì)算工作。首先，以六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器

5、運(yùn)動(dòng)學(xué)反解模型為基礎(chǔ)，建立了標(biāo)定模型，通過最小二乘算法和迭代算法求解六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器的結(jié)構(gòu)參數(shù)。對影響該標(biāo)定算法計(jì)算精度的因素進(jìn)行了詳細(xì)分析，指出良好的標(biāo)定方程的系數(shù)矩陣是提高標(biāo)定算法精度的前提條件。并通過算例和標(biāo)定實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的有效性。
　　為了進(jìn)一步提高六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器結(jié)構(gòu)參數(shù)的辨識精度，本文提出了以六自由度運(yùn)動(dòng)模擬器運(yùn)動(dòng)學(xué)正解為基礎(chǔ)，結(jié)合總體最小二乘參數(shù)辨識方法，建立了包含位姿測量誤差、驅(qū)動(dòng)腿伸縮長度測量誤差和結(jié)構(gòu)參數(shù)

6、誤差在內(nèi)的標(biāo)定模型，并給出結(jié)構(gòu)參數(shù)辨識的非線性最小二乘準(zhǔn)則函數(shù)以及牛頓-拉夫遜估計(jì)算法，討論了雅可比矩陣的求解方法，從而完整地闡明了結(jié)構(gòu)參數(shù)辨識的計(jì)算過程。在迭代算法中，初值的選取是很重要的問題，它直接關(guān)系到算法是否收斂、是否會(huì)陷入局部最優(yōu)解，對此本文提出了以運(yùn)動(dòng)學(xué)反解的辨識結(jié)果作為初值，這不但解決了上述問題，并且由于初值已經(jīng)充分地接近了真值，明顯地減少了迭代次數(shù)，提高了運(yùn)算速度。對于噪聲引起的病態(tài)矩陣問題，本文采用萊文-伯格算法加以解