[发明专利]基于GRNN的混联机器人铣削加工误差预测及补偿方法

权利要求书

1.一种混联机器人铣削加工误差预测及补偿方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一，获取混联机器人铣削加工误差数据，定义铣削轨迹形状理论坐标值与实际测量值的偏差为加工误差；具体过程为：

第一步、在UG软件中建立工件CAD模型，规划对工件进行铣削加工的各个轮廓形状；

第二步、在UG软件中利用点集功能规划对工件进行加工的各个轮廓形状上的理论测量点；

第三步、添加粗铣和精铣工序，在UG软件中设定对工件进行加工需要的加工参数；

第四步、用UG加工功能模块生成对工件进行加工的刀位轨迹，通过后处理器生成NC代码并输入混联机器人；

第五步、混联机器人根据第四步生成的刀位轨迹的NC代码对工件进行铣削加工，记录混联机器人数控加工系统加工工件位置的对刀值，将铣削加工后的工件拆卸下来放置在三坐标测量仪进行坐标测量，通过测量与理论测量点相对应的实际点的坐标，计算得到两者之间的差值为两者之间的误差数据，储存在txt文档中；

步骤二、采用Matlab基于广义回归神经网络建立混联机器人对工件进行铣削加工的误差预测模型，GRNN输入数据为机床坐标系下的工件表面轮廓的理论测量点的三维坐标值，输出值为通过步骤一得到的与该理论测量点的三维坐标值对应的误差值；经过多次训练，得到最优的误差预测模型，所述的广义回归神经网络的光滑因子值采用10折交叉验证法得到；

步骤三、采用所述的最优神经网络模型对通过UG软件生成的工件铣削加工的理论刀位轨迹进行误差预测，然后采用离线刀位轨迹补偿法和迭代法，将理论刀位轨迹沿着工件加工表面偏置一个误差值，进行多次迭代，实现对工件的每一个加工点位置坐标的误差补偿。

2.根据权利要求1所述的混联机器人铣削加工误差预测及补偿方法，其特征在于：所述的混联机器人对工件进行铣削加工的误差预测模型的建模包括以下步骤：

第一步、数据样本归一化处理；采用Matlab将工件坐标系下的理论测量点的三维坐标值转化为机床坐标系下的理论测量点的三维坐标值，利用Matlab自带的min-max函数对理论测量点的三维坐标值和与该三维坐标值对应的误差值进行归一化处理，得到归一化后样本数据，归一化后数据取值范围在[-1,1],避免因为数量级不同对训练精度的影响；

第二步、确定训练样本和测试样本；将归一化后样本数据进行随机处理，按4：1分为两份，一份作为训练样本，剩下的作为测试样本，以归一化后的理论测量点的三维坐标值为输入变量，与之对应的误差值作为输出变量；

第三步、采用10折交叉验证确定最佳光滑因子：把训练样本数据划分为10份并进行随机处理，9份用于训练神经网络，1份用于验证神经网络，进行10次10折交叉验证，记录使得预测的输出值与实际的误差值均方差最小对应的光滑因子作为最佳光滑因子；

第四步、使用最佳光滑因子对应的最佳输入值和输出值训练GRNN神经网络，得到的模型作为误差预测模型；

第五步、测试误差预测模型；

步骤101，采用第二步的测试样本测试误差预测模型性能，并计算决定系数R²、均方根误差R_RMSE、平均相对误差M_MRE和平均绝对误差M_MAE对误差预测模型的性能进行评价；

式中，x_i代表通过步骤一得到的与各个理论测量点的三维坐标值分别对应的误差值；

代表GRNN误差预测模型输出的与各个理论测量点的三维坐标值对应的误差预测值；代表将与各个理论测量点的三维坐标值对应的误差值的归一化处理后得到的值；

步骤102，重复上述第三步-第四步以及步骤101-102运算多次，通常10次即可；

步骤103，选择决定系数最大且均方根误差、平均相对误差和平均绝对误差最小的模型作为最优的误差预测模型。

3.根据权利要求1或者2所述的混联机器人铣削加工误差预测及补偿方法，其特征在于：所述的步骤三包括以下步骤：

第一步、读取UG生成的理论刀位轨迹文件，提取出工件坐标系下的加工点位置坐标，转换为机床坐标系下刀位点坐标，转换后第i个刀位点坐标为(x_i,y_i,z_i)，其中i∈(1,n)，n为刀位点个数，按照实际加工要求给定公差ε；

第二步、初始化循环开始，i＝1，读取对工件加工的第一个刀位点坐标；

第三步、采用最优误差预测模型预测当前刀位点x，y，z坐标对应的误差E_x,E_y,E_z，计算刀位点法向误差δ_i，其中，

第四步、判断是否δ_i＜ε，如果成立，对当前刀位点进行补偿，当前刀位点坐标加上预测的当前刀位点误差，然后返回第二步，i＝i+1，重复第二步-第四步计算下一个刀位点坐标，直至对全部的刀位点坐标补偿完毕；

如果不成立，当前刀位点坐标减去预测的当前刀位点误差，执行第三步，得到新的法向误差，然后执行第四步直到满足δ_i＜ε，停止运算；

第五步、整理得到的所有经过补偿后的刀位点坐标，将其转化为工件坐标系下的加工点位置坐标，创建一个空的刀位轨迹文件，将加工点位置坐标写入刀位轨迹文件中；

第六步、用UG后处理器处理刀位轨迹文件，生成加工NC代码；

第七步、混联机器人采用补偿后的NC代码对工件进行加工。