[发明专利]冗余驱动五轴混联机构及机构控制用elm误差补偿方法

权利要求书

1.冗余驱动五轴混联机构，由两自由度AC摆角头、机架、两条混合支链和动平台组成，其特征在于，所述两自由度AC摆角头、两条混合支链和动平台设置在机架内，所述动平台的中心点为P，两条混合支链上下分别为混合支链一和混合支链二，所述混合支链一由支链Ⅰ、支链Ⅱ、支链Ⅲ和平行四边形机构②构成，所述混合支链二由支链Ⅳ构成，所述混合支链一通过两侧支链Ⅰ和支链Ⅱ外侧端以及支链Ⅲ后侧端固定在机架内，所述混合支链二通过上方支链Ⅳ顶端固定在机架内，所述混合支链一中的支链Ⅰ包括串联的移动副P₁₁和4R平行四边形机构①,移动副P₁₁沿着机架导轨1来回移动，且该导轨与静坐标系的Y轴共线，移动副P₁₁与4R平行四边形机构①所在的平面平行，所述支链Ⅱ中移动副P₂₁与两个互相串联的转动副R₂₂以及转动副R₂₃相连，所述支链Ⅲ为冗余驱动支链，所述支链Ⅲ中移动副P₃₁与两个互相串联的转动副R₃₂以及转动副R₃₃相连，所述支链Ⅰ、支链Ⅱ和支链Ⅲ相交于点S，点S视为由这三条支链构成的平面并联机构的子动平台的中心点，点S与4R平行四边形机构②的短边中点串联构成了混合支链一，所述混合支链二包括移动副P₄₁、转动副R₄₂、转动副R₄₃和4R平行四边形机构③，移动副P₄₁作为驱动副，其导轨位于静坐标系YOZ所在的平面内且与Z轴平行，移动副P₄₁与转动副R₄₂串联且互相垂直；转动副R₄₂与R₄₃互相平行，分别位于4R平行四边形机构③的短边中点处，混合支链一和混合支链二分别通过平行四边形机构②另一短边中点与转动副R₄₂中点相连于动平台的中心点P，点P视为并联机构的动平台的中心点，所述两自由度AC摆角头作为串联机构由转动副R_S1和转动副R_S2构成并串联在并联机构的末端点P上，转动副R_S1与转动副R_S2互相垂直。

2.根据权利要求1所述冗余驱动五轴混联机构，其特征在于：当冗余驱动五轴混联机构用于立式加工装备，转动副R_S1的轴线与Z轴平行，当冗余驱动五轴混联机构用于卧式加工装备，转动副R_S1的轴线与Y轴平行。

3.根据权利要求1所述冗余驱动五轴混联机构，其特征在于：所述机架有4个导轨，机架导轨1与Y轴导轨重合，机架导轨2和机架导轨3与X轴重合，机架导轨4位于YOZ平面内，且与Z轴平行。

4.根据权利要求1所述五轴混联机构的控制用elm误差补偿方法，如下所示，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1.1，根据训练样本中关键点位置温度值和所测量的热误差值构建elm模型：

式中，x_i是机构关键点位置温度的测量值，i＝1,2,…n，n是温度测量值的个数，同时也是elm网络输入层的层数，y_k是改进elm网络的输出值，是机构的热误差预测值，k是热误差预测值的个数，β_j是网络输出权重，j＝1,2,…l，l是改进elm的隐含层节点数，b_j是网络的输入偏置，w_j是隐含层偏置，f()是极限学习机的激活函数；

步骤1.2，随机初始化elm网络的网络输出权重β_j、隐含层偏置w_j和网络输入偏置b_j，并将随机初始化参数的时刻作为初始时刻，令

步骤1.3，根据elm网络输出值的误差和上一时刻的参数值来调整输出权重和网络偏置值：

步骤1.3.1，求取网络输出值误差的当前调整阈值e⁰：

e⁰＝p·(y_k-y′_k)

式中，y_k是0时刻网络的热误差输出值，y’_k是0时刻机构实际热误差值，p是误差调整权值；

步骤1.3.2，根据调整阈值分别求取网络输出权重隐含层偏置和网络输入偏置的加权平均值和协方差矩阵：

式中，分别是网络输出权重隐含层偏置和网络输入偏置的加权平均值，P⁰_w、P⁰_b分别是分别求取网络输出权重隐含层偏置和网络输入偏置的协方差矩阵；

步骤1.3.3，将网络输出权重、隐含层偏置和网络输入偏置组成混合矩阵将网络输出权重、隐含层偏置和网络输入偏置加权平均值组成加权平均值混合矩阵求取贝塔分布的均值

式中，h为常数0.3；

步骤1.3.4，将网络输出权重、隐含层偏置和网络输入偏置协方差矩阵组成协方差混合矩阵求取贝塔分布参数和

步骤1.3.5，根据贝塔分布参数和混合矩阵构建贝塔分布函数，并在贝塔分布函数中进行采样抽取，获取下一时刻的混合矩阵

步骤1.3.6，根据下一时刻混合矩阵中的网络输出权重、隐含层偏置和网络输入偏置来更新elm网络参数，最终得到训练完成的改进elm模型，其中模型的输入权重、偏置和输出权重可在线调整。