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公开(公告)号：CN117901104A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410111693.5
申请日：2024-01-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种面向机械臂性能监测及误差补偿的特征主动学习‑反馈数字孪生方法，属于数字孪生技术领域。所述的孪生方法方结合物理实体机械臂、传感器实时数据和数值模拟数据，能够在数字世界中实时计算机械臂工作中的柔度误差，并实时反馈到物理实体，对物理实体进行补偿；所述的孪生方法基于硬件系统、机械臂的3D模型实现；其中，机械臂是各种传感器、控制器、通信模块的载体，机械臂上安装有一定数量的传感器，搭载控制器和通信系统，并与上位机连接。本发明能够快速高效地进行实时柔度误差补偿，提高机械臂的绝对定位精度。
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