基于卡尔曼滤波数据融合的并联机床动态定位方法

摘要：

针对并联机床动平台上主轴动态定位问题,将惯性传感技术运用于并联机床动平台的位姿测量,提出一种基于卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)数据融合的并联机床动态定位新方法.该方法融合动态惯性测量数据和机床各腿(支架)的编码器信息,通过KF算法补偿动态测量误差和计算误差,从而实现并联机床动平台位姿(位置和方向)的精确定位.详细介绍KF算法中惯性系统模型和外部测量模型的建立过程,以及测量变量与状态变量间的关系矩阵的推导过程.最后,进行一个单方向运动动态测量的简化试验,对并联机床动平台的6自由度位姿测量进行仿真研究,初步证实了该位姿算法的有效性.

关键词：并联机床、卡尔曼滤波、数据融合、动态定位、惯性传感器

所属期刊栏目：43

分类号：TG659;TP242

资助基金：江苏省教育厅自然科学基金JK0310066

在线出版日期：2007-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：195-201