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龙图腾网获悉中国工程物理研究院机械制造工艺研究所申请的专利一种运动部件空间位姿误差检测方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119794884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510210786.8，技术领域涉及：B23Q17/00；该发明授权一种运动部件空间位姿误差检测方法、系统及介质是由陈衡;袁明记;许耀宇;石纯标;夏仰球;滕强;黄晓明;李超设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种运动部件空间位姿误差检测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种运动部件空间位姿误差检测方法、系统及介质，包括：基于IMU模块和电子水平仪获取机床运动部件的位姿信息：IMU模块获取的加速度计信号和角速度信号、电子水平仪获取的角度误差信号；将位姿信息进行数据融合，获得线值误差和角度误差；基于线值误差、角度误差和机床线形轴的运动速度，采用BP神经网络建立误差预测模型；采用天牛须搜索算法获得BP神经网络的最优初始权值和阈值，并将其代入误差预测模型中进行模型训练，得到训练好的误差预测模型；基于训练好的误差预测模型，进行运动部件空间位姿误差检测，得到位姿误差检测结果。本发明能够实现装备运动空间位姿误差测量，且在保证准确性下提高测量精度。

本发明授权一种运动部件空间位姿误差检测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种运动部件空间位姿误差检测方法，其特征在于，该方法包括： 基于IMU模块和电子水平仪获取机床运动部件的位姿信息；所述位姿信息包括IMU模块获取的加速度计信号和角速度信号、电子水平仪获取的角度误差信号； 将所述位姿信息进行数据融合，获得线值误差和角度误差； 基于所述线值误差、所述角度误差和机床线形轴的运动速度，采用BP神经网络建立误差预测模型； 采用天牛须搜索算法获得BP神经网络的最优初始权值和阈值，并将所述最优初始权值和阈值代入所述误差预测模型中进行模型训练，得到训练好的误差预测模型； 基于训练好的误差预测模型，进行运动部件空间位姿误差检测，得到位姿误差检测结果； 所述位姿信息的获取，包括： 机床线形轴以不同的恒定运动速度空载运动时，基于IMU模块和电子水平仪获取机床运动部件的位姿信息；IMU模块包含加速度计以及陀螺仪； 将所述位姿信息进行数据融合，获得线值误差和角度误差，包括： 将不同时间频带内线性轴X、Y和Z方向的加速度计信号分别进行相应频带上的滤波和积分，获得3项线值误差；其中，所述3项线值误差为不同速度下的运动部件在机床预定位置时的三自由度线值误差； 根据所述加速度计信号，确定角度误差迭代的初值；基于卡尔曼滤波算法，将所述角速度信号与所述角度误差信号进行数据融合计算，获得2项角度误差； 基于卡尔曼滤波算法，获得角度误差θX的计算步骤为： 步骤A，设为卡尔曼滤波中随机误差量xk的最优估计值，通过k‑1时刻的最优估计值代替真实值，获得下一时刻xk预测值其中，F、B是为了统一数据维数构造的矩阵；uk‑1为IMU模块中k‑1时刻陀螺仪的测量结果； 步骤B，确定对角矩阵Q作为过程误差w的协方差矩阵，获得预测值误差的第一协方差矩阵步骤C，基于卡尔曼滤波算法，根据第一协方差矩阵得到卡尔曼增益K； 步骤D，根据卡尔曼增益K，确定k时刻的最优估计值中预测值与观察值zk的占比，得到最优估计值的第二协方差矩阵Pk； 步骤E，根据第二协方差矩阵Pk，进行角加速度信号与角度误差信号据融合，得到角度误差θX。

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