CN119416603A 一种基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法 （南京理工大学）_第1页
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一种基于联合仿真的装填机械手定位精度本发明公开了一种基于联合仿真的装填机初始化随机变量，分别是机械手质量和转动惯采用PID的双环控制策略建立联合仿真模型；将采集的随机变量样本导入adams_sub模块中，批断重要抽样法求解得到机械手的回转定位精度2步骤5、将采集的随机变量样本导入adams_sub模块2.根据权利要求1所述的基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法，其p3.根据权利要求1所述的基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法，其测值与机械手回转角度仿真样本值yi之间的均方误差作为Y＝F(X,W,B)式中，Y表示神经网络训练得到的机械手回转角度与规4.根据权利要求1所述的基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法，其35.根据权利要求4所述的基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解方法，其4[0004]本发明的目的在于提供一种基于联合仿真的装填机械手定位精度可靠性的求解[0014](1)通过将机械手回转运动的控制模块考虑在内，以联合仿真的形式能够得到更[0015](2)通过构建精确的神经网络代理模型及采用的截断重要抽样法能够大幅提高复5的尺寸误差、质量误差及装配过程产生的误差影响着机械手的定位精度；(2)齿轮接触参变化也会对该机构的定位精度产生影响。为此选取以下随机变量作为求解机械手定位精6[0042]步骤6、上述建立的神经网络代理模型用于替代复杂的机械手动力学模型预测在7[0055]依据重要抽样密度函数抽取输入变量x的M个样本{x1,x2,…,xM}T,截示第i个机械手回转定位精度的重要抽样概率密度函数值；截断重要抽样法计算失效概率立的代理模型精度能够替代复杂的动力学模型89

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