[发明专利]面向并联钻床的智能姿态调控装置及其调控方法

权利要求书

1.一种面向并联钻床的智能姿态调控装置，其特征在于，包括：

通信单元；

计算机，用于将工件钻孔点的坐标值(X_P,Y_P)通过所述通信单元传输给中心控制单元；

传感器单元，包括在并联钻床的刀具平台上围绕1TP+3TPS型并联机器人动平台几何中心均匀安装的三个激光测距传感器，用于将三个所述激光测距传感器所测的刀具平台到曲面零件表面距离的传感器数据传输给A/D转换单元；

A/D转换单元，用于将接收的模拟量数据进行转换，并将转换后的距离数据(d₁，d₂，d₃)传输给中心控制单元；

中心控制单元，用于将所述距离数据(d₁，d₂，d₃)和从计算机传入的钻孔点的坐标值(X_P,Y_P)传输给神经网络单元；

神经网络单元，用于根据所述中心控制单元传入的距离数据(d₁，d₂，d₃)和钻孔点的坐标值(X_P,Y_P)映射得到1TP+3TPS型并联机器人的三条驱动腿长度l₁，l₂，l₃和XY工作台沿X轴和Y轴的位移量ΔX、ΔY，并将求得的参数送入PID控制单元；

PID控制单元，根据所述神经网络单元求解出的参数，对1TP+3TPS并联钻床的驱动腿和XY工作台进行位置的PID控制，以实现对并联钻床位姿的控制，完成自动对准钻孔点曲面法线方向。

2.根据权利要求1所述的面向并联钻床的智能姿态调控装置，其特征在于，所述神经网络单元的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络和模糊神经网络。

3.根据权利要求1或2所述的面向并联钻床的智能姿态调控装置，其特征在于，所述神经网络单元所采用的神经网络硬件为FPGA。

4.根据权利要求3所述的面向并联钻床的智能姿态调控装置，其特征在于，所述神经网络单元的训练具体包括：

通过对样本数据的反复学习训练，将收敛后的学习结果作为训练好的神经网络模型的权值和阈值参数，用FPGA采用硬件描述语言VHDL，建立神经网络模型，将权值和阈值存入寄存器供神经网络单元调用，完成神经网络单元硬件的实现，神经元并行工作，可以快速得到神经网络单元的输出。

5.一种如权利要求1-4任一项所述的面向并联钻床的智能姿态调控装置的调控方法，其特征在于，包括：

计算机将工件钻孔点的坐标值(X_P,Y_P)通过通信单元传输给中心控制单元；

传感器单元将三个激光测距传感器所测的刀具平台到曲面零件表面距离的传感器数据传输给A/D转换单元；

A/D转换单元将接收的模拟量数据进行转换，并将转换后的距离数据(d₁，d₂，d₃)传输给中心控制单元；

中心控制单元将距离数据(d₁，d₂，d₃)和从计算机传入的钻孔点坐标值(X_P,Y_P)传输给神经网络单元；

神经网络单元根据所述中心控制单元传入的距离数据(d₁，d₂，d₃)和钻孔点的坐标值(X_P,Y_P)映射得到1TP+3TPS型并联机器人的三条驱动腿长度(l₁，l₂，l₃)和XY工作台沿X轴和Y轴的位移量(ΔX，ΔY)，并将求得的参数送入PID控制单元；

PID控制单元根据所述神经网络单元求解出的参数，对1TP+3TPS并联钻床的驱动腿和XY工作台进行位置的PID控制，以实现对并联钻床位姿的控制，完成自动对准钻孔点曲面法线方向。