机器人打磨加工过程中恒力控制方法研究

发布时间：2022-01-03 09:48

　　利用工业机器人对工件进行打磨时,机器人在约束空间内进行作业,由于机器人系统具有时变性、强耦合性和高度非线性的复杂性,同时打磨加工过程中存在环境干扰,因此通过机器人位置控制得到工件的精度通常不理想。为了获得良好的机器人加工效果,需要对机器人加工过程进行规划和对机器人与外界接触力进行控制。本文对机器人打磨理论轨迹进行了规划,以解决机器人打磨过程中理论轨迹和实际轨迹不一致的问题;针对打磨过程中力信号不稳定的问题,设计了智能恒力打磨力控制器,在打磨过程中维持机器人与加工工件的接触状态,从而提高机器人打磨加工的精度。针对机器人打磨时理论轨迹难以规划的问题,提出了机器人恒力跟踪获取打磨加工理论轨迹的方法。针对机器人恒力跟踪过程中力信号波动大的问题,对机器人末端执行器与曲面接触进行受力分析,得到了各个坐标系之间的映射关系,构建了机器人末端法向力和传感器测量力之间的关系。为了方便对跟踪过程进行恒力控制,构建刚度模型、神经网络接触模型和概率动力学模型以简化跟踪过程。为了在跟踪过程中保持恒定的接触力,设计了基于模糊迭代算法,基于概率动力学模型强化学习和基于演员-批评家算法三种不同的恒力跟踪力控制器。利用智... 

【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】：134 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图像识别获取曲面工件轮廓[21]

激光扫描仪扫描曲面工件轮廓[20]

图像识别获取曲面工件轮廓[21]

【参考文献】：
期刊论文
[1]Application of novel force control strategies to enhance robotic abrasive belt grinding quality of aero-engine blades[J]. Xiaohu XU,Dahu ZHU,Haiyang ZHANG,Sijie YAN,Han DING.  Chinese Journal of Aeronautics. 2019(10)
[2]面向机器人砂带打磨的加权手眼标定算法[J]. 张铁,叶景杨,刘晓刚.  机械工程学报. 2018(17)
[3]异型工件全局逼近NURBS曲线焊接轨迹生成的研究[J]. 张铁,周仁义,邹焱飚.  焊接. 2017(09)
[4]基于SVM的机器人高精度磨削建模[J]. 杨扬,宋亦旭,梁伟,王家廞,齐立哲.  机器人. 2010(02)
[5]力控制技术在机器人打磨中的应用及系统实现[J]. 谭福生,葛景国.  上海电气技术. 2008(02)
[6]水轮机叶片坑内修复机器人的机械臂样机磨削力[J]. 金晓强,季林红,王子羲,陈里宁.  清华大学学报（自然科学版）网络.预览. 2008(02)
[7]自抗扰控制技术[J]. 韩京清.  前沿科学. 2007(01)
[8]面向未知环境基于智能预测的模糊控制器研究[J]. 王磊,柳洪义.  信息与控制. 2006(01)
[9]最速反馈控制的不变性[J]. 韩京清.  系统科学与数学. 2005(04)
[10]基于CMAC在线自学习模糊自适应控制的机器人力/位置鲁棒控制[J]. 魏立新,李二超,王洪瑞.  电工技术学报. 2005(05)

博士论文
[1]机器人的切削加工模型及其控制方法研究[D]. 陈首彦.华南理工大学 2017
[2]未确知环境下机器人力控制技术研究[D]. 李二超.兰州理工大学 2011

硕士论文
[1]基于工业机器人的船锚磨削系统研究[D]. 张磊.河北工业大学 2017
[2]基于六维力传感器的机器人曲面跟踪力控制与实验研究[D]. 吴得祖.燕山大学 2013
[3]工业机器人迭代学习控制策略研究[D]. 李翠明.兰州理工大学 2008



本文编号：3566051