För att förbättra den absoluta positionsnoggrannheten och lösa komplexa modellerings- och beräkningsproblem i traditionella kompensationsmetoder för flygplansborrrobotar föreslogs i denna artikel en kompensationsmetod baserad på den extrema inlärningsmaskinmodellen. Den föreslagna metoden, där inverkan av geometriska faktorer och de icke-geometriska faktorerna hos roboten beaktas, bygger en positional fel förutsägelse modell baserad på extrem inlärningsmaskin. Som ingångs- och utgångsdata användes de teoretiska positions- och positionsfelen, mätt med en lasermätare med hög precision, för att träna och konstruera den extrema inlärningsmaskinens modell. Efter den extrema inlärningsmaskinmodellen konstruerades, kunde positionsfelen hos förutsägelserna förutsägas med hjälp av den tränade extrema inlärningsmaskinen. Därefter kan den borrande roboten styras för att kompensera för de förutsagda positionsfelen. För att verifiera metodens korrekthet och effektivitet utfördes en rad experiment med en robot för flygborrning. De experimentella resultaten visade att valet av ett lämpligt antal träningspunkter och dolda neuroner för extrem inlärningsmaskin kunde öka beräkningseffektiviteten utan att minska den höga absoluta positionsnoggrannheten. Resultaten visar också att den genomsnittliga och maximala absoluta positionsnoggrannheten hos robotverktygets mittpunkt förbättrades med 75,89% respektive 80,93%.
På flyg- och flygområdet har Ref föreslagit ELM-teknik för att förbättra den absoluta positionsnoggrannheten och lösa komplicerade modellerings- och datorproblem för flygplansborrrobotar.
A compensation method based on extreme learning machine to enhance absolute position accuracy for aviation drilling robot
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Mechanical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}