机器人研磨抛光智能力控制方法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 刘速杰1,2 |
| 答辩日期 | 2020-05-26 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 李论 |
| 关键词 | 机器人研磨抛光 重力补偿 恒力控制 模糊PID控制 RBF神经网络PID控制 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 检测技术与自动化装置 |
| 其他题名 | Research on Intelligent Power Control Method of Robot Grinding and Polishing |
| 英文摘要 | 在工件打磨抛光领域，目前我国主要依赖人工操作。人工打磨不免面临打磨质量、生产效率、工人工作环境以及生产污染物可控性等诸多问题，技术工人短缺，雇佣费用昂贵，企业面临劳动力成本大幅上升的压力。在生产矛盾不断突出的背景下，伴随着机器人技术、计算机技术的不断发展，机器人在抛光打磨这一基础工种上的研究与应用日益受到产业及学术界的关注。然而，在机器人对工件的打磨过程中，工件安装位置、机器人与打磨工具自振以及机器人自身精度等因素会导致由工件三维模型生成的理想打磨轨迹与机器人实际运动轨迹存在偏差，从而引起打磨工具空转或工件过度打磨的问题，因此需要保持在打磨过程中的恒定感知力，实现工件表面的均匀打磨。基于此，本课题以航空发动机机匣为研究载体，对机器人在复杂曲面自动化打磨中的力控制技术进行了研究。本文简述了国内外机器人打磨恒力控制的研究现状及主要研究方法，基于航空发动机机匣复杂曲面实验工件，搭建以KUKA工业机器人和ATI六维力传感器为基础的机器人打磨柔顺控制平台，上位机、机器人、力传感器三者组建局域网络实现数据实时通信。机器人研磨抛光技术的关键在于保持打磨工具与待加工工件之间感知力的恒定，通过数学分析建立机器人末端负载重力补偿算法，消除负载重力因素对机器人末端感知力求解的影响，基于机器人多位姿运动验证重力补偿算法的有效性，在此基础上提出基于基坐标系和基于工具坐标系的两种感知力求解方案。打磨工具高速转动过程中与待打磨工件接触振动产生较强干扰信号，使得传感器采集数据波动严重，直接影响感知力计算，因此有必要在求解感知力前对传感器数据进行滤波，使得传感器数值稳定，较大程度反映感知力的真实值。采用一阶低通滤波算法对传感器信号进行滤波，并通过实验对比分析获得合理的滤波频率。控制器的设计是机器人研磨抛光恒力控制的核心，采用模糊PID控制算法和RBF神经网络PID控制算法对基本PID控制器进行优化，在已有数学模型基础上采用MATLAB仿真平台对控制算法进行分析与优化。辅助于航空发动机机匣复杂曲面研磨抛光实际工况，经实验验证证明控制算法的有效性，能够在机器人研磨抛光过程中保持感知力的恒定。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 73页 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/27121]  |
| 专题 | 工艺装备与智能机器人研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院沈阳自动化研究所; 2.中国科学院大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘速杰. 机器人研磨抛光智能力控制方法研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2020. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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