基于工业机器人的高灵活度光学加工系统可以加工大型或形状复杂的工件。但是，机器人自身定位误差特性会引起磨盘在工件表面上的定位精度降低，从而导致加工精度和加工效率的下降。本文研究了减小定位误差的方法并在仿真和光学加工实验中进行了验证。首先用API T3激光跟踪仪实时测出固定在机械臂末端的抛光工具在工作区域内的定位误差，以此为基础对驻留点进行误差补偿。实验测量结果表明，通过补偿后抛光工具的定位精度达到了光学精密加工的要求。通过仿真，计算了误差补偿前后磨盘的定位误差引起的驻留时间误差及去除量误差。结果表明，补偿之后，80%口径内去除量误差由整体去除量的3.68%降低至0.90%。最后，通过抛光实验验证了，经过位置误差的补偿并重新规划加工轨迹后，有效提高了加工效率，磨削量控制更精确。

针对现有530 mm能动磨盘的检测系统(有效检测口径420 mm)，系统分析了检测过程中的球头误差、传感器安装角度误差和坐标定位误差，并给出了各项误差对检测精度的影响。同时，还针对检测基座不完全水平的问题建立模型，应用最小二乘法实现了检测数据的去倾斜处理。给出了实测数据去倾斜前后和误差补偿前后的检测精度对比情况，结果表明去倾斜算法能较好地还原实测数据，补偿检测中的系统误差有助于提高检测精度。

在大口径非球面加工中，采用能动磨盘进行加工，加工效率较高，但能动磨盘加工也会存在着些问题，如严重的边缘效应因为磨盘和工件不能完全的吻合，加工后会存在环带误差和局部误差，表现为镜面的误差分布不对称，也就是通常所说的存在着严重的慧差。在能动磨盘加工后，可以采用机械手小工具对工件的环带进行平滑去除镜面局部高点，修正镜面环带误差，使得镜面误差成对称分布，可以更好地利用能动磨盘进行加工。介绍了机械手小工具的结构，通过实际的加工情况建立小工具磨盘的去除函数模型，并进行了仿真计算。通过与实际去除环带的实验对比，理论仿真和实际加工吻合较好，取得了显著的修正效果。

大口径轻质反射镜采用柔性支撑结构可以降低外界力载荷、惯性载荷及热载荷的负作用，从而保证光学系统的成像质量。为消除加工、检测与系统装调过程的定位误差，研究了应用于计算机控制能动磨盘加工(CCAL)技术抛光的柔性限位支撑模型。利用有限元分析软件(Ansys)，分析1.8 m轻质镜采用柔性限位支撑时， CCAL技术抛光引起轻质镜的最大倾斜量、最大主应力以及主镜面变化范围，对支撑盘的口径及位置进行了优化设计，模拟仿真18点弹簧在不同压缩量下的镜面变形。仿真分析结果表明，柔性限位支撑的结构刚度、轻质镜底板倾斜量满足能动磨盘加工条件，最大主应力强度远小于主镜的许用应力，主镜面变形符合加工要求。

分析了高次非球面与其加工用最接近球面之间的几何关系特点，提出了一种基于1维搜索的高精度高次非球面最接近球面计算方法。该算法可以计算二次或高次凹（凸）非球面的加工用最接近球面半径、球心位置及非球面度。通过计算实例与现有计算最接近球面的方法相比，该算法在计算高次非球面时将最大非球面度从500.8 μm减小到30.0 μm，在计算二次非球面时计算结果与精确公式法得到的结果一致。计算实例表明该方法计算高次非球面时得到的最接近球面更优、计算精度更高，且适用于任意次非球面最接近球面的精确计算。

利用齐次坐标变换理论分析了计算机数控能动磨盘加工大口径离轴非球面反射镜时磨盘底面需要形成的实时面形，给出了通用的盘面实时轮廓的计算方法。以 NST(新太阳望远镜 )的离轴抛物面主镜参数为例，给出了用现有能动磨盘加工时盘面形状及磨盘变形量的计算结果，并将该方法用于两块轴对称非球面 (Φ1 030 F/1.6椭球面和 Φ1 250 F/1.5抛物面)反射镜的研磨中，加工结果表明该方法可以准确描述加工中磨盘的面形。理论分析、计算和实验结果为今后开展能动磨盘加工大口径离轴非球面反射镜奠定了基础。

大型非球面反射主镜的检测, 国内通常采用离线的卧式检测。由于气流、温度变化以及地基振动等环境因素，容易影响检测的可靠性和重复性。国外在大型非球面反射主镜的检测中普遍采用在位或离线的立式检测塔。本文针对Φ1.07 m，F/1.5 非球面反射主镜在加工中的检测，在有限的加工环境中设计了一套分体式立式在位检测塔，由一个四维工作台调节平面反射镜来转折光路、一个五维工作台调节补偿器和一个五维工作台调节干涉仪以满足测量中自由度的调节需要。用有限元分析软件ANSYS 对立式塔进行了应力和应变的设计分析以检验其刚性、重心位置和变形情况，以及避免与工件转台产生共振的模态分析。该检测塔在Φ1.07 m，F/1.5 非球面反射主镜加工过程中得以用于检测测量，获得了稳定的干涉图和良好的重复性，工件接近完工时的检测结果为PV=0.313λ,RMS=0.024λ。

计算机控制能动磨盘加工技术是集传统加工技术、能动技术和数控技术为一体的大型非球面光学元件先进制造技术.基于Preston方程,通过对能动磨盘结构的研究,建立了工件的能动磨盘磨削函数;分析了能动磨盘分别位于工件中心孔和外缘处产生的边缘效应,并建立相应的边缘效应函数;由此得到用于描述能动磨盘加工的数学模型.在该模型的指导下完成了Φ1 200 mm(F/1.5)非球面主镜能动磨盘精磨加工,实现了主镜面形误差的均方根值从4.5μm(峰谷值26.8 μm)收敛到0.36μm(峰谷值2.8 μm).

针对现有能动磨盘在工程加工应用中存在的问题,利用有限元法对不同结构的能动磨盘建立了静力学模型,并进行计算和分析.以加工Ф1800mm,F/1.5的大口径抛物面主镜为参照,分别对三种结构模型在不同基盘厚度时进行了变形仿真计算.通过分析能动磨盘的变形精度与对应的驱动器产生弯曲力大小的关系,优化设计出适用于Ф1800mm,F/1.5主镜加工的能动磨盘结构,并已投入应用.

针对能动磨盘面形控制系统的非线性和多变量特点,提出了基于CMAC神经网络的能动磨盘面形智能控制方法,以CMAC神经网络来映射磨盘面型和控制脉冲之间复杂的关系.为验证上述智能控制方法,搭建了由有效变形口径为420 mm能动磨盘和60路微位移阵列传感器组成的3单元能动磨盘面形检测实验平台,在该实验平台上进行了多组实验,利用微位移阵列传感器分别检测出能动磨盘在1单元、2单元和3单元驱动器作用下实验面形相对于理论面形的偏差,其中峰谷值分别为0.99,2.34和2.68 μm,均方根值分别为0.19,0.59和0.57 μm,实验结果验证了能动磨盘CMAC神经网络智能控制的可行性.