[发明专利]基于差分进化单纯形算法的关节式坐标测量机标定方法

说明书

本发明公开了基于差分进化单纯形算法的关节式坐标测量机标定方法。现有关节式坐标测量机标定方法在标定过程中，无法同时满足辨识速度，辨识精度及收敛性。本发明的步骤如下：一、建立关节式坐标测量机数学模型。二、关节式坐标测量机转角数据采集。三、建立适应度函数。四、以差分进化单纯形算法辨识测量机运动学参数。步骤五、以步骤四所得的最终个体内的25个元素作为测量机运动学参数集输入关节式坐标测量机，标定完成。本发明通过全局搜索算法和局部搜索算法的集成，将单纯形算法和差分进化算法的有效结合，解决了差分进化算法在全局搜索能力和收敛速度之间的矛盾，提高了关节式坐标测量机运动学参数的辨识精度和速度。

技术领域

本发明属于坐标测量技术领域，具体涉及一种基于差分进化单纯形算法的关节式坐标测量机标定方法。

背景技术

关节式坐标测量机是一种多自由度的坐标测量机，由测量臂及旋转关节串联构成开链结构。相比于传统的正交坐标系式三坐标测量机，它具有体积小、测量范围大、方便灵活、环境适应性好等优点。但由于这种串联结构存在着误差累计放大的缺点，各级关节的结构参数误差会被逐级放大，导致其精度降低。为提高测量机的测量精度，须在使用前对其进行运动学标定，以确保其测量精度在设计的精度范围内。

运动学标定是消除关节式坐标测量机结构参数误差的有效方法。关节式坐标测量机最常用的标定算法是最小二乘法及LM法，但这类算法有两个缺点，一是需要进行大量的微分计算，计算量大，占用了大量的计算机内存；二是当模型不完整时，将误差模型和测量机测头位置误差线性化时忽略了高阶项，导致算法在求解过程中出现发散的情况，无法得到精确解。关节式坐标测量机的标定算法还有遗传算法、粒子群算法等。北京信息大学采用遗传算法对关节式坐标测量机进行标定，遗传算法对迭代初值无要求，且有着不错的收敛速率，但是全局收敛能力较弱，不易找到全局最优解；华中科技大学采用了粒子群算法对关节式坐标测量机进行标定，该算法有效地辨识出了关节式坐标测量机的运动学参数，但是辨识精度有待提高。

上述的算法在关节式坐标测量机标定过程中，无法同时满足辨识速度，辨识精度及收敛性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于差分进化单纯形算法的关节式坐标测量机标定方法。

本发明的具体步骤如下：

步骤一、建立关节式坐标测量机数学模型。

根据关节式坐标测量机建模理论，将被标定测量机测头的实际坐标(x_m,y_m,z_m)如式(1)所示。

x_m＝f_x(ΔP，Θ)，y_m＝f_y(ΔP，Θ)，z_m＝f_z(ΔP，Θ) 式(1)

式(1)中，是待标定的二十五个测量机运动学参数组成的测量机运动学参数集。Θ＝(θ₁,θ₂,θ₃,θ₄,θ₅,θ₆)，θ₁,θ₂,θ₃,θ₄,θ₅,θ₆分别为关节式坐标测量机中六个角度传感器的读数值。

步骤二、关节式坐标测量机转角数据采集。

将锥窝标定件置于被标定测量机的测量空间中。将被标定测量机的测头置于锥窝标定件中。被标定测量机进行n次采样，n≥30，每次采样均采用不同的姿态，得到n组转角数据。

步骤三、建立适应度函数如式(2)所示，