机器人焊缝跟踪神经网络控制的研究

研究神经网络技术在弧焊机器人焊缝跟踪过程中的应用,通过神经网络在笛卡尔空间轨迹的补偿作用,确定出基于笛卡尔空间参考轨迹控制的机器人焊缝跟踪神经网络控制器。与传统的关节计算力矩法相比,所设计的神经网络控制器具有良好的控制特性及较强的鲁棒性,焊缝跟踪精度得到了显著的提高。     

摊铺机分动箱弧焊机器人系统的设计和应用

本文介绍了摊铺机分动箱弧焊机器人系统的设计思想,通过实际应用的效果,说明焊缝多、分布复杂、装配精度差的中大型结构件,通过配置始点检测、电弧式焊缝跟踪、合理的焊接工艺和机器人示教,是能够应用机器人成功批量焊接生产的。     

一种弧焊机器人轨迹跟踪控制方法的研究

针对弧焊机器人动态特性中的非线性和不确定因素,对机器人的轨迹跟踪控制问题进行了研究。为提高跟踪精度和控制性能,提出一种基于高斯基模糊神经网络的轨迹跟踪控制方法。该方法以高斯基作为隶属函数,结合神经网络和模糊算法,设计了高斯基模糊神经网络控制器。采用非线性规划中的最速下降法对模糊神经网络进行自学习,能够在线调节隶属度函数的中心以及关节耦合权值,使得控制器具有更好的自学习与自适应能力。数值仿真结果表明该控制方法能高效地控制机器人的轨迹跟踪。     

基于正弦摆焊的弧焊机器人焊缝跟踪系统的研究

针对弧焊机器人在焊接过程中示教轨迹和实际焊缝位置存在偏差的问题,提出一种基于正弦摆焊的电弧传感方案。首先规划了弧焊机器人正弦摆焊轨迹,对采集到的焊接电流进行谐波提取来获得焊缝位置的横向偏差,然后根据偏差信息纠正机器人的示教轨迹。把这种方案应用在具有对称坡口的焊缝上进行跟踪,取得了良好的效果。     

基于模糊逻辑的浆液下搅拌机器人路径跟踪研究

首先建立了浆液下搅拌机器人车体的运动学模型，然后分析了传统的控制方法无法对其进行精确路径跟踪的原因，设计了用于机器人路径跟踪的模糊控制器，最后经过被控对象的分析与实验，验证了模糊控制器具有使用方便、精度高和稳定性好等优点。     

浆液下搅拌机器人路径跟踪的模糊逻辑控制

提出了一种应用于防止水煤浆沉淀的新型工业机器人的构思，建立了浆液下搅拌机器人车体的运动学模型，设计了用于机器人路径跟踪的模糊控制器。仿真实验表明。该模糊控制器具有使用方便、精度高和稳定性好等优点。     

二自由度机器人轨迹跟踪误差控制优化研究

为了提高2自由度机器人控制系统响应速度,降低其输出误差,设计改进模糊PID控制器,并对2自由度机器人角位移跟踪效果进行仿真验证。给出多连杆机器人的动力学模型,设计模糊PID控制器。利用粒子的迭代搜索原理对模糊PID控制器参数进行优化,从而得到模糊PID控制器参数的最优值,使机器人控制系统具有更好的抗干扰能力。以2自由度机器人为例,利用Matlab软件对机器人角位移和转矩进行仿真,在不同环境中比较优化前和优化后的输出效果。结果显示：采用改进粒子群优化算法优化PID控制器参数,2自由度机器人控制效果明显优于模糊PID控制器。2自由度机器人优化后的模糊PID控制器,不仅响应速度快,而且抗干扰能力强。     

AWOPS系统几何造型及仿真通讯的研究

采用模块化设计建立了弧焊机器人离线编程系统 (AWOPS) ,对日文MRC -WORLD软件进行了二次开发 ,实现了基于MRC -WORLD软件环境的不同焊枪及工件等的几何造型 ,并实现了SK6弧焊机器人离线图形仿真 ,并采用RS2 32C方式实现了SK6弧焊机器人与计算机串行通讯 ,达到了计算机离线仿真机器人在线焊接 ,对典型的马鞍型焊缝实焊 ,焊缝质量优良。     

基于80C196K的旋转电弧传感弧焊机器人焊缝跟踪控制系统

以Intel公司的高性能16位单片机80C196KC为控制器,用于旋转电弧传感弧焊机器人焊缝跟踪控制,本文首先简要介绍了该单片机,着重讨论了以该单片机为核心的焊缝跟踪控制系统的硬件组成和软件结构。     

基于旋转电弧传感的弧焊机器人焊缝跟踪系统

研制了一套基于旋转电弧传感的弧焊机器人空间曲线焊缝智能跟踪控制系统。介绍了系统的硬件构成、软件设计及模糊控制方法。研究了不同焊接位置时，焊接熔池金属对坡口的影响作用，提出采用补偿因子加权处理方法，可有效提高平焊、横焊位置焊缝偏差的识别能力。针对立焊位置的脉冲焊接方法，采用形态滤波技术，通过提取脉冲焊接电流的上包络线，利用一次谐波法准确地对立焊焊缝进行了识别。试验结果表明，该焊缝跟踪控制系统对平焊、横焊及立焊位置的曲线焊缝跟踪效果良好，达到焊接工艺要求。