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公开(公告)号：CN115255409B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210814016.0
申请日：2022-07-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种混联机床主轴头标定方法及混联机床主轴头，混联机床主轴头标定方法包括如下步骤：S1、得到带误差项的运动学模型；S2、通过解析的方法获得刀具中心点的位置误差传递矩阵T；S3、将多个长度不同的刀具分别安装于主轴头，测量各个姿态下对应的刀具中心点的实际位置，根据刀具中心点的实际位置与刀具中心点的理论位置求得刀具中心点的位置误差dP*；S4、将S3中得到的输入向量、刀具的长度代入位置误差传递矩阵T，求得误差辨识矩阵T*，通过误差辨识矩阵T*以及S3中测得的各个姿态下对应的刀具中心点的位置误差dP*，计算出主轴头的几何误差参数；S5、将S4中计算得到的几何误差参数代入到带误差项的运动学模型中，实现误差补偿。
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公开(公告)号：CN115255409A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210814016.0
申请日：2022-07-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种混联机床主轴头标定方法及混联机床主轴头，混联机床主轴头标定方法包括如下步骤：S1、得到带误差项的运动学模型；S2、通过解析的方法获得刀具中心点的位置误差传递矩阵T；S3、将多个长度不同的刀具分别安装于主轴头，测量各个姿态下对应的刀具中心点的实际位置，根据刀具中心点的实际位置与刀具中心点的理论位置求得刀具中心点的位置误差dP*；S4、将S3中得到的输入向量、刀具的长度代入位置误差传递矩阵T，求得误差辨识矩阵T*，通过误差辨识矩阵T*以及S3中测得的各个姿态下对应的刀具中心点的位置误差dP*，计算出主轴头的几何误差参数；S5、将S4中计算得到的几何误差参数代入到带误差项的运动学模型中，实现误差补偿。
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公开(公告)号：CN112100810B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010799969.5
申请日：2020-08-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种铣削力预测方法，包括：建立坐标系；确定工艺参数，并计算微元铣削刃的旋转角；确定铣削力系数；提取待加工工件的刀位点信息，根据提取的刀位点信息确定铣削加工过程中每齿切削时刀具的位置，计算瞬时未变形切屑厚度，将瞬时未变形切屑厚度拆分为第一厚度和第二厚度，第一厚度通过刀具姿态不变时铣削加工的切削厚度获取，第二厚度为刀轴矢量在单齿切削时间内由于姿态旋转引起的变化厚度；根据铣削力系数和瞬时未变形切屑厚度计算单个微元铣削力，并将总铣削力转化到工件坐标系下，作为铣削力在当前时刻的预测值。本发明通过对瞬时未变形切屑厚度进行拆分，减小计算量，提高计算效率，并且，可以提高计算精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115816458A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211595746.2
申请日：2022-12-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种机器人运动学参数和重力一体化标定及补偿方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：建立机器人的运动学模型；获取机器人的位姿数据；基于运动学模型获取机器人的几何误差模型；建立机器人由重力变形导致的误差模型；基于几何误差模型和重力变形误差模型，获取机器人刚柔耦合的一体化误差模型；基于位姿数据和一体化误差模型获取几何误差参数；基于几何误差参数和重力变形误差模型，对机器人进行误差补偿。本申请的技术方案能够基于位姿数据和一体化误差模型获取几何误差参数，从而基于几何误差参数，对机器人进行误差补偿，有效提高了大型七自由度机器人的标定精度和运动精度。
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公开(公告)号：CN112100810A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010799969.5
申请日：2020-08-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种铣削力预测方法，包括：建立坐标系；确定工艺参数，并计算微元铣削刃的旋转角；确定铣削力系数；提取待加工工件的刀位点信息，根据提取的刀位点信息确定铣削加工过程中每齿切削时刀具的位置，计算瞬时未变形切屑厚度，将瞬时未变形切屑厚度拆分为第一厚度和第二厚度，第一厚度通过刀具姿态不变时铣削加工的切削厚度获取，第二厚度为刀轴矢量在单齿切削时间内由于姿态旋转引起的变化厚度；根据铣削力系数和瞬时未变形切屑厚度计算单个微元铣削力，并将总铣削力转化到工件坐标系下，作为铣削力在当前时刻的预测值。本发明通过对瞬时未变形切屑厚度进行拆分，减小计算量，提高计算效率，并且，可以提高计算精度。
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公开(公告)号：CN112487615B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202011288644.7
申请日：2020-11-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种五轴混联机床主轴头标定方法及装置，包括：建立五轴混联机床主轴头带误差项的运动学模型；建立刀具中心点的运动学正解方程，通过差分替代微分法求得刀具中心点的位置误差在对应输入下的误差辨识矩阵；通过RTCP功能驱动五轴混联机床，使刀具中心点理论位置不变时，主轴头运动到不同的姿态，测量各姿态下对应的刀具中心点位置误差以及对应的主轴头输入向量；根据测得的主轴头输入向量求得误差辨识矩阵，结合刀具中心点位置误差，辨识出五轴混联机床并联主轴头的几何误差参数；5)将辨识得到的几何误差参数代入到带误差项的运动学模型，完成标定。本发明解决了标定过程中测量成本高，耗时大的问题，降低了测量成本，提高了标定效率。
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公开(公告)号：CN111291479A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010070923.X
申请日：2020-01-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14 , G06F17/11 , G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种混联机床铣削稳定性预测方法，包括：将混联机床系统整体划分为刀具、刀柄、主轴、并联/并混联机构，刀具-刀柄-主轴作为第一子结构，并联/并混联机构作为第二子结构；测量获取第一子结构和第二子结构的频响函数，并得到刀尖点频响函数；建立物理坐标系下的铣削动力学方程；将物理坐标系下的铣削动力学方程转化为模态坐标系下的铣削动力学方程；求解模态坐标系下的铣削动力学方程，获取状态转移矩阵；对状态转移矩阵的特征值进行判断，并绘制稳定性叶瓣图；根据稳定性叶瓣图对所述混联机床系统进行铣削稳定性预测。本发明综合考虑了并联机构低阶动态特性和中高阶动态特性影响，能够更加准确地对混联机床铣削稳定性进行预测。
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公开(公告)号：CN112487615A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011288644.7
申请日：2020-11-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种五轴混联机床主轴头标定方法及装置，包括：建立五轴混联机床主轴头带误差项的运动学模型；建立刀具中心点的运动学正解方程，通过差分替代微分法求得刀具中心点的位置误差在对应输入下的误差辨识矩阵；通过RTCP功能驱动五轴混联机床，使刀具中心点理论位置不变时，主轴头运动到不同的姿态，测量各姿态下对应的刀具中心点位置误差以及对应的主轴头输入向量；根据测得的主轴头输入向量求得误差辨识矩阵，结合刀具中心点位置误差，辨识出五轴混联机床并联主轴头的几何误差参数；5)将辨识得到的几何误差参数代入到带误差项的运动学模型，完成标定。本发明解决了标定过程中测量成本高，耗时大的问题，降低了测量成本，提高了标定效率。
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