基于PCA及因子分析法的两种并联机构性能分析与优化

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综合性能评价对并联机构结构参数的选取、控制策略的拟定均具有决定性的作用。在对并联机构进行综合性能分析时,由于各性能指标之间存在较强的耦合性,因此需人为给定各指标权重系数,从而导致综合性能指标优化有失客观性。为克服此弊端,本文将统计学中的主成分分析方法PCA(Principal Component Analysis)及其扩展方法因子分析法应用到并联机构的综合性能评价中,通过对性能指标原始数据进行主成分及因子分析,将原始数据进行压缩,减少信息冗余,得到能客观反映各个指标对机构综合性能的影响程度的权重系数。本文以平面五杆并联机构与DELTA并联机构两种少自由度并联机构为研究对象,基于并联机构常用的条件数性能指标、操作度性能指标、各向同性系数指标与最小奇异值指标,得出PCA及因子分析法对机构的综合性能进行分析与评价的适用性,进而完成两种少自由度并联机构的综合性能优化和结构参数的选取。本论文的主要研究工作如下:首先,在对PCA及因子分析方法的基本原理及数学模型分析的基础上,提出应用此两种方法对机构进行综合性能评价,并给出了具体的评价思路和操作流程,同时对这两种方法进行比较,给出两者之间的联系与区别。其次,通过分析并联机构的运动学方面的4个单一性能指标的计算方法与物理意义,以平面五杆并联机构和DELTA并联机构为研究对象,给定其结构参数优化范围,基于所提出的综合性能评价流程,应用PCA及因子分析法对其进行综合性能的分析,完成结构参数的优化;然后对PCA与因子分析法的结果进行比较,得出两种方法下并联机构的综合性能分析和评价的有效性。最后,应用遗传算法及性能图谱分析法,对平面五杆并联机构与DELTA并联机构进行了综合性能分析,完成机构尺度优化,并将优化结果与PCA及因子分析法下的结果进行比对,验证PCA及因子分析法的可行性与客观性。
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