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摘要：本发明涉及一种基于GPR的铣削机器人弱动刚度位姿预测方法，属于机器人铣削加工技术领域。构建末端频响函数矩阵，开展力锤激励试验获取铣削机器人频响数据，构建N阶模态粘性阻尼系统理论频响的有理分式多项式，建立各项异性有理二次核的GPR预测模型，实现在指定铣削主轴转速下，对铣削机器人弱动刚度位姿进行预测，找到刃通过频率与8个主要模态固有频率相近时所对应的X、Y坐标值及冗余度A。本发明优点是能够准确获得在不同主轴转速下铣削机器人的弱动刚度位姿，通过冗余度与动刚度的关联机制可实现铣削加工中弱动刚度位姿避免，进而保证工件加工质量。
主权项：1.一种基于GPR的铣削机器人弱动刚度位姿预测方法，其特征在于，包括下列步骤：a对于六自由度的铣削机器人，构建末端频响函数矩阵可描述系统动刚度；b开展力锤激励试验获取铣削机器人频响数据；c以多模态识别方法Levy法对试验频响数据进行拟合，构建N阶模态粘性阻尼系统理论频响的有理分式多项式；d建立各项异性有理二次核的GPR预测模型，实现在指定铣削主轴转速下，对铣削机器人弱动刚度位姿进行预测，所述GPR预测模型共含8个子模型，每个子模型输入包含三个维度，即加工TCP点位X、Y坐标值及冗余度A，输出为主要模态固有频率Fn；e通过8个子模型组合成的GPR预测模型，能够获取铣削机器人任意姿态下固有频率，对于指定的铣削加工条件，计算出铣削力的刃通过频率，此时找到刃通过频率与8个主要模态固有频率相近时所对应的X、Y坐标值及冗余度A，即为铣削机器人在指定转速下的弱动刚度位姿。
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百度查询： 吉林大学 一种基于GPR的铣削机器人弱动刚度位姿预测方法
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