面向柔性线缆插线过程的自适应模糊力/位姿控制策略研究
发布时间：2020-12-15 08:09
在电气设备生产中,将柔性线缆的金属端插入对应的连接器孔中是一道基本工序,工作量巨大。且随着线缆变细,线缆金属端结构形状更趋复杂,对插线的准确性和可靠性都提出了更高的要求,插线成功与否对产品的功能实现起关键作用。传统的插线工序都是由经过训练的工人采取一插(插线缆入连接器孔),二听(听卡扣的咔嗒声),三拉(保证插紧)的人工工作方式完成,可靠性差、效率低、劳动强度大,已经无法适应企业发展对工业自动化的生产要求。本文从企业实际需求出发,应用工业机器人设计并完成插线过程自动化。重点研究插线过程的接触力觉模型和自适应模糊力/位姿控制策略,并集成工业机器人和CCD相机,搭建了机器人自动插线原型系统。主要工作内容包括:(1)根据对机器人操持柔性线缆并将其插入对应的连接器孔这一过程的分析,将装配操作划分为预插接近、搜孔定位、孔内约束、插线完成四个阶段,根据实际受力情况,对线缆和孔可能的三种接触状态分别建立了接触力觉模型;(2)根据所建立的接触力觉模型,提出了判定各接触状态的方法及插线完成的力觉判据,对插线过程的位姿调整策略进行研究,提出了自适应模糊力/位姿控制策略;(3)分析了插线过程的相关性能指标和需...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：106 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
典型线束术语[10]
第一章 绪论电大学设计研发的一种网络光纤配线机器人[17]，利用机械臂控制执行末端的圆环形连接器槽进行插线动作，同时设计跳线规则控制策略，可实现任口自动跳线，避免缠绕，但存在缺乏传感器件的反馈易产生操作不到位题。哈尔滨理工大学研究开发的电信插线测试机器人通过标定实现目标孔像处理算法实现目标孔的精确定位，最终实现插线任务[19]，但其算法的处不易于投入生产。上所述，目前国外针对插线自动化设备的设计研究都较为复杂，缺乏灵活国内针对插线自动化设备的研究颇少，普遍存在缺乏智能性、精度低的动化插线目标，设计更智能、准确、灵活的插线自动化设备系统去解决人研究存在的问题与缺陷，对于国内的光通信网络和电气连接领域有关键
静态 PWA 系统的集隶属度方法[24]，其针对接触面积很小的插线去接触；孙志远研究开发的精密视觉系统，通过研究图像处理算精细定位[20]，此装配方法对设备的要求高，价格昂贵，不适用于；Di P 研究开发的混合视觉力引导的容错系统[23]，如图 1-5 所示D 相机引导机器人进行线束装配过程，通过划分不同的装配阶段行误差检测、识别、修正。述，国内外针对柔性线性对象的自动化装配已经进行大量的研究 CCD 相机或者力传感器，以使机器人对约束环境更加敏感，但为公连接器插入母连接器的线束装配，机器人末端所夹持部位是，同样涉及电气元器件的配合应用。但连接器的线束装配和端子它们属于不同的工序，故以上现有研究开发的装配策略不能直接插线过程[28-29]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]带有未知系数的非线性系统的自适应模糊跟踪控制[J]. 葛华丽,陈兵,时昊天,孙莉莉. 青岛大学学报(工程技术版). 2018(04)
[2]基于模糊理论的参数自适应PID智能控制系统[J]. 熊中刚,刘小雍,金星,邹江,张旭,吴廷强. 农机化研究. 2019(05)
[3]机电一体化在智能制造中的应用[J]. 古福兴. 计算机产品与流通. 2018(01)
[4]浅谈机器人自动插柔性细导线端子并布线的方法[J]. 于飞,程健伟. 现代制造技术与装备. 2016(04)
[5]计算机自动测量控制系统软件设计方法研究[J]. 武羿竹. 信息通信. 2016(01)
[6]工程机械的智能化趋势与发展对策探析[J]. 廖磊. 时代农机. 2015(10)
[7]自适应模糊控制综述[J]. 李岚. 山东工业技术. 2015(10)
[8]汽车线束生产中导通测试设备的应用[J]. 姬红亮,闫亮亮,刘振超,翟爱荣,张震华,王贺飞. 汽车电器. 2014(02)
[9]大容量光纤配线系统的应用分析[J]. 高华圣. 科技视界. 2013(02)
[10]模块化/KSK线束自动化设计[J]. Elisa Pouyanne. 汽车与配件. 2012(27)
博士论文
[1]不确定性机器人力/位置智能控制及轨迹跟踪实验的研究[D]. 温淑焕.燕山大学 2005
[2]超大规模集成电路若干布线算法研究[D]. 庄昌文.电子科技大学 2001
硕士论文
[1]基于力反馈的宏微机器人轴孔装配策略研究[D]. 王玉成.西安理工大学 2017
[2]面向工业机器人作业的容错式六维力传感器应用实验研究[D]. 蔡大军.燕山大学 2016
[3]面向虚拟装配的力觉交互技术研究[D]. 黄仲东.华南理工大学 2016
[4]接线端子压线框开裂原因分析及改善对策研究[D]. 李根劳.华东理工大学 2016
[5]面向ICF零件的柔性夹持技术与装配力研究[D]. 邵超.北京理工大学 2015
[6]线束装配设备自动化系统的设计与实现[D]. 林思克.华南理工大学 2014
[7]基于视觉/力传感器的机器人柔顺装配技术研究[D]. 李海龙.燕山大学 2014
[8]一款光纤网络配线机器人的结构设计及其优化[D]. 王超.北京邮电大学 2014
[9]一种网络光纤配线机器人的测控系统研究[D]. 屈天慈.北京邮电大学 2014
[10]一种网络配线机器人的误差及动力学研究[D]. 韩钊.北京邮电大学 2014
本文编号：2917958
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：106 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
典型线束术语[10]
第一章 绪论电大学设计研发的一种网络光纤配线机器人[17]，利用机械臂控制执行末端的圆环形连接器槽进行插线动作，同时设计跳线规则控制策略，可实现任口自动跳线，避免缠绕，但存在缺乏传感器件的反馈易产生操作不到位题。哈尔滨理工大学研究开发的电信插线测试机器人通过标定实现目标孔像处理算法实现目标孔的精确定位，最终实现插线任务[19]，但其算法的处不易于投入生产。上所述，目前国外针对插线自动化设备的设计研究都较为复杂，缺乏灵活国内针对插线自动化设备的研究颇少，普遍存在缺乏智能性、精度低的动化插线目标，设计更智能、准确、灵活的插线自动化设备系统去解决人研究存在的问题与缺陷，对于国内的光通信网络和电气连接领域有关键
静态 PWA 系统的集隶属度方法[24]，其针对接触面积很小的插线去接触；孙志远研究开发的精密视觉系统，通过研究图像处理算精细定位[20]，此装配方法对设备的要求高，价格昂贵，不适用于；Di P 研究开发的混合视觉力引导的容错系统[23]，如图 1-5 所示D 相机引导机器人进行线束装配过程，通过划分不同的装配阶段行误差检测、识别、修正。述，国内外针对柔性线性对象的自动化装配已经进行大量的研究 CCD 相机或者力传感器，以使机器人对约束环境更加敏感，但为公连接器插入母连接器的线束装配，机器人末端所夹持部位是，同样涉及电气元器件的配合应用。但连接器的线束装配和端子它们属于不同的工序，故以上现有研究开发的装配策略不能直接插线过程[28-29]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]带有未知系数的非线性系统的自适应模糊跟踪控制[J]. 葛华丽,陈兵,时昊天,孙莉莉. 青岛大学学报(工程技术版). 2018(04)
[2]基于模糊理论的参数自适应PID智能控制系统[J]. 熊中刚,刘小雍,金星,邹江,张旭,吴廷强. 农机化研究. 2019(05)
[3]机电一体化在智能制造中的应用[J]. 古福兴. 计算机产品与流通. 2018(01)
[4]浅谈机器人自动插柔性细导线端子并布线的方法[J]. 于飞,程健伟. 现代制造技术与装备. 2016(04)
[5]计算机自动测量控制系统软件设计方法研究[J]. 武羿竹. 信息通信. 2016(01)
[6]工程机械的智能化趋势与发展对策探析[J]. 廖磊. 时代农机. 2015(10)
[7]自适应模糊控制综述[J]. 李岚. 山东工业技术. 2015(10)
[8]汽车线束生产中导通测试设备的应用[J]. 姬红亮,闫亮亮,刘振超,翟爱荣,张震华,王贺飞. 汽车电器. 2014(02)
[9]大容量光纤配线系统的应用分析[J]. 高华圣. 科技视界. 2013(02)
[10]模块化/KSK线束自动化设计[J]. Elisa Pouyanne. 汽车与配件. 2012(27)
博士论文
[1]不确定性机器人力/位置智能控制及轨迹跟踪实验的研究[D]. 温淑焕.燕山大学 2005
[2]超大规模集成电路若干布线算法研究[D]. 庄昌文.电子科技大学 2001
硕士论文
[1]基于力反馈的宏微机器人轴孔装配策略研究[D]. 王玉成.西安理工大学 2017
[2]面向工业机器人作业的容错式六维力传感器应用实验研究[D]. 蔡大军.燕山大学 2016
[3]面向虚拟装配的力觉交互技术研究[D]. 黄仲东.华南理工大学 2016
[4]接线端子压线框开裂原因分析及改善对策研究[D]. 李根劳.华东理工大学 2016
[5]面向ICF零件的柔性夹持技术与装配力研究[D]. 邵超.北京理工大学 2015
[6]线束装配设备自动化系统的设计与实现[D]. 林思克.华南理工大学 2014
[7]基于视觉/力传感器的机器人柔顺装配技术研究[D]. 李海龙.燕山大学 2014
[8]一款光纤网络配线机器人的结构设计及其优化[D]. 王超.北京邮电大学 2014
[9]一种网络光纤配线机器人的测控系统研究[D]. 屈天慈.北京邮电大学 2014
[10]一种网络配线机器人的误差及动力学研究[D]. 韩钊.北京邮电大学 2014
本文编号：2917958
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