外文翻譯--校準(zhǔn)并聯(lián)機床的不確定參數(shù) 中文版.doc

外文資料名稱：Uncertaintypropagationincalibrationofparallelkinematicmachines外文資料出處：PrecisionEngineeringJournaloftheInternationalSocietiesforPrecisionEngineeringandNanotechnology25(2001)附件：1.外文資料翻譯譯文2.外文原文(用外文寫)1校準(zhǔn)并聯(lián)機床的不確定參數(shù)伯恩哈約翰洛塔爾葛衛(wèi)軍譯摘要：本文概述了校正并聯(lián)裝置的詳細方法，以確定目前運動學(xué)的不確定性參數(shù)（聯(lián)合位置，初步支撐長度，主軸位置和方向）。這種不確定性的估算方法是利用MonteCarlo模擬應(yīng)用于連續(xù)測定方法的運動學(xué)參數(shù)完全組裝旋風(fēng)銑床。結(jié)果不確定性存在于2000年運動學(xué)參數(shù)的旋風(fēng)銑中。關(guān)鍵詞：Stewart平臺；標(biāo)定；運動學(xué)參數(shù)；不確定性1.介紹在過去十年中，在多軸機床的基礎(chǔ)上并聯(lián)機制（PKMS）已開發(fā)并行銷世界各地作為替代傳統(tǒng)串行堆疊滑動正交機器架構(gòu)。其一般區(qū)別于PKM和正交序列機制的安排的執(zhí)行器。正交串行機制，個別驅(qū)動器負責(zé)個別笛卡兒的自由度（自由度）是加入端對端的串行連接鏈固定地面的移動幀幀。在并聯(lián)機床架構(gòu)，個別驅(qū)動器通常不會安排獨立控制一個單一的笛卡兒自由度。相反，驅(qū)動器的安排，使每一個驅(qū)動器之間的連接固定和移動幀畫面。這種在笛卡爾空間的組合驅(qū)動器控制的移動幀是一種常見的對并聯(lián)機床Stewart平臺（圖1）的Stewart平臺連接流動的平臺，固定地面框架由六個擴展鏈接或支柱有6個自由度。圖一一般并聯(lián)機床的機器，從一家運動學(xué)模型的特殊機器對笛卡爾的進行了不同立場和方向工具這些機器依靠點檢測精確定位的參數(shù)檢測運動學(xué)模型獨特的特殊機器中的參數(shù)運動學(xué)模型包括空間位置的聯(lián)合中心在機器上2的基地和移動平臺，初步支柱長度和支柱流離失所。流離失所的支柱很容易從傳感器獲得的機器上。然而，剩下的運動學(xué)參數(shù)（聯(lián)合中心地點，并初步支撐長度）是難以確定當(dāng)這些機器在其完全組裝狀態(tài)。這些機器的規(guī)模和復(fù)雜性通常使有些不良的困難和確定剩余運動學(xué)參數(shù)的直接檢查，如在三坐標(biāo)測量機。為了PKMs將有用的精密定位應(yīng)用技術(shù)必須發(fā)展迅速校正機確定運動學(xué)參數(shù)。本文是組織以下列方式的敘述方法對評估的不確定性傳播的并聯(lián)機床校準(zhǔn)。第3節(jié)包含一個簡短的故事大綱，標(biāo)定方法這方面的工作。第4節(jié)中錯誤預(yù)算校準(zhǔn)測量精確。第5節(jié)給出了結(jié)果的不確定性傳播模擬。第6節(jié)比較模擬結(jié)果與實驗結(jié)果進行的檢測。2評估不確定性傳播的方法目前的不確定性的外部測量文書相結(jié)合的不確定性在機器動議創(chuàng)建中的錯誤數(shù)據(jù)所使用的校準(zhǔn)算法來計算的參數(shù)，機器的運動模型。因為錯誤是在對收集到的數(shù)據(jù)，將有錯誤存在于計算機模型參數(shù)以及。由于這些計算機模型的參數(shù)不相同的符合實際的物理參數(shù)的實時機，定位誤差將導(dǎo)致恢復(fù)時參數(shù)中使用位置控制的機器。這些定位誤差，由于不正確的參數(shù)該模型將復(fù)雜的不確定性固有的機器本身，因此在最后計算機器的精度。這一點很重要不容忽視。其不確定性所引起的機器本身（即，可重復(fù)性，傳感器決議，未熱和幾何影響）影響整體性能的定位機器的兩倍。首先，他們購買的基本的不確定性測量數(shù)據(jù)所使用的校正算法。其次，在校準(zhǔn)完成后，和新參數(shù)化運動學(xué)模型用于機械控制，這些同一臺機器上的不確定性仍然存在，并有助于以定位誤差。我們建議通過以下方法來實現(xiàn)對并聯(lián)機床校準(zhǔn)并評價其不確定性傳播的過程：1在校準(zhǔn)測量預(yù)測其不確定性，構(gòu)建一個錯誤預(yù)算。32構(gòu)建一個錯誤預(yù)算機器本身的規(guī)模長度誤差以及熱效應(yīng)，傳感器決議，非球形聯(lián)合動議，以及其他影響固有的特殊機器的非重復(fù)性的定位。3結(jié)合這兩個不確定性來源估計整體的不確定性存在于收集數(shù)據(jù)使用的校正算法模型參數(shù)。4建設(shè)一個“完美”的機器數(shù)據(jù)模式，不承擔(dān)任何不確定因素存在測量儀器或機器。5執(zhí)行MonteCarlo模擬校準(zhǔn)進程運行多個校正算法次，每次腐蝕的“完美”的數(shù)據(jù)與隨機產(chǎn)生的錯誤假定均勻分布在不確定性預(yù)測的范圍加上錯誤的預(yù)算分析。6分析了分配中的錯誤模型參數(shù)從蒙特卡洛模擬。7使用電腦的運動學(xué)模型與每套模型參數(shù)得到校準(zhǔn)模擬，模擬運動在某個特定機器精度性能測試（即-通告球酒吧測試，激光干涉位移測量等），包括不確定性與機器本身的仿真。8分析了模擬的性能數(shù)據(jù)。這顯示了仿真的一系列成果之一是可能從特定的校準(zhǔn)實現(xiàn)最后機定位性能測試.這程序流程圖中概述圖2，還可以修改這些模擬研究不同貢獻者的整體定位性能的機器。例如，人們可能認為，機器本身是完美的，以確定如何在不確定性的外部校準(zhǔn)測量儀器有助于機器定位誤差。相反，人們可以認為外部測量是完善和審查繁殖各種來源的機器的錯誤，