工业机器人抛光作业的主动柔顺控制系统

针对抛光作业过程中的恒力问题,研究了工业机器人恒力抛光作业的主动柔顺控制系统。通过六维力传感器对采集到的力信号进行了滤波、重力补偿,得到抛光工具与工件间的实际接触力;采用模糊PID控制策略,控制恒力补偿装置实现柔顺位置补偿,保证抛光工具与工件间恒定的接触力,从而完成机器人对工件柔顺恒力抛光作业的要求。该方案可以满足抛光机器人对位置和力分别控制的要求。     

机器人磨抛力柔顺控制研究进展

低成本、高灵巧度机器人在磨抛领域中的应用越来越广,而对机器人磨抛力的柔顺控制是降低工件表面粗糙度、获得高形状精度和表面完整性的关键.综述了国内外学者在机器人磨抛力主动柔顺控制策略、被动柔顺控制装置、主被动柔顺控制方法等方面的主要研究成果,分析了各种典型控制方法的原理及实现过程,比较了各方法的优缺点,并指出了目前研究存在...     

整体叶轮机器人研磨柔顺控制研究

针对目前整体叶轮人力手工研磨过程中研磨品质差、出产周期长、工人健康危害大等问题,开发了一套基于六自由度库卡工业机器人的自动研磨控制系统.机器人末端夹持气动磨机贴合整体叶轮表面,利用六维力传感器反馈受力情况,结合在线恒力控制算法搭建复杂曲面机器人研磨恒力控制系统.根据机器人运动学理论,对机器人研磨过程中末端加工工具重力干扰进行补偿;建立机器人力/位置混合柔顺控制策略,采用传统PID控制策略进行基础力控制,采用模糊自适应PID控制策略进行优化力控制实现机器人自动研磨.对整体叶轮进行研磨实验,结果表明模糊自适应PID控制算法可以有效的实现机器人的柔顺控制,保持研磨过程接触力在有效范围内.     

整体叶轮机器人研磨柔顺控制研究

针对目前整体叶轮人力手工研磨过程中研磨品质差、出产周期长、工人健康危害大等问题,开发了一套基于六自由度库卡工业机器人的自动研磨控制系统.机器人末端夹持气动磨机贴合整体叶轮表面,利用六维力传感器反馈受力情况,结合在线恒力控制算法搭建复杂曲面机器人研磨恒力控制系统.根据机器人运动学理论,对机器人研磨过程中末端加工工具重力干扰进行补偿;建立机器人力/位置混合柔顺控制策略,采用传统PID控制策略进行基础力控制,采用模糊自适应PID控制策略进行优化力控制实现机器人自动研磨.对整体叶轮进行研磨实验,结果表明模糊自适应PID控制算法可以有效的实现机器人的柔顺控制,保持研磨过程接触力在有效范围内.     

重载液压机械臂末端夹持装置柔顺控制器研究

灾难救援机器人能够在危险环境下代替人类实施救援任务,由于灾害现场复杂多变,空间紧张,救援机器人往往需要在重载条件下进行工作。大型液压机械臂末端夹持装置,存在阻尼低、刚度弱、易振荡等固有缺陷,且夹持装置直接与环境接触,其耦合规律复杂,阻尼/刚度性能难以精细调控,夹持装置不能实现柔顺控制,极大限制了机械臂与环境的交互,甚至会造成人员伤亡和财产损失。采用阻抗控制中的导纳控制,对救援机器人的末端液压夹持装置进行柔顺控制,通过AMESim-Simulink联合仿真平台,搭建夹持装置模型进行仿真验证。仿真结果表明,采用导纳控制器的夹持装置与环境柔顺交互,取得了较好的控制效果。     

基于被动柔顺性的机器人位置/力控制

为了精确控制具有被动柔顺性末端执行器的平面多关节机器人,提出了一种被动关节与主动关节分离的外环位置/力串行控制策略。位置/力控制策略分析表明,基于被动柔顺性的机器人可以通过主动关节控制实现被动柔顺末端的弱控制。基于此,提出了先进行位置控制,然后保持位置不变进行力控制的串行控制策略,既实现了位置/力的独立控制,又解决了被控参数的冲突问题。基于几何法,进行了逆运动学求解。在MATLAB7.0平台上仿真研究了分度角分别为0、30°、60°与90°时的轨迹扫查情况,表明位置与力控制都能够快速收敛并满足一定的精度。在实际的系统上,进行了扫查试验,结果表明提出的控制策略是切实可行的。     

工业机器人末端执行器的柔顺示教研究

随着工业机器人应用越来越广泛,工业机器人被要求具有更高柔顺性的示教功能。提出一种柔顺示教的控制方法,以常用的20公斤级的工业机器人为研究对象,通过六维力传感器采集力信息,经过柔顺控制算法和基于位置的力位控制算法结合控制机器人,实现柔顺示教功能。先介绍了柔顺示教的硬件平台结构和软件结构,建立一个柔顺示教控制的模型,并利用该模型设计一个柔顺示教的控制算法,最后将笔作为机器人末端执行器并在白纸上画图案以验证示教的柔顺性。实验结果表明通过该柔顺示教控制,操作者可以对机器人末端执行器自由拖动,实现柔顺示教的功能。     

主动柔顺抛磨力在协作机器人的控制方法

提出了一种基于主动柔顺的机器人抛磨力控制方法,该力反馈末端执行器将被安装到ur协作机器人末端法兰的集成单元中。基于主动柔性装置的力/位混合控制策略,提出了抛磨系统控制装置控制机器人的位置并控制位置控制。通过集成一个力传感器,测量抛磨力并反馈给控制器,根据抛磨的预先计划要求对其进行调节。协作机器人末端执行器具有抛磨头,机器人控制器的力控算法操作抛磨头,从而实现恒力抛磨,以提供抛磨工具的柔度。在建模分析之后,使用复合非线性反馈控制算法来改善协作机器人本体的力控动态瞬时反映效果。经过实验表明,基于主动柔顺的机器人抛磨力控制算法可以有效的跟踪和补偿力和位置数据,具有较好的减振效果和显著的力跟踪效果。     

有机玻璃研磨抛光机器人力控制研究

以有机玻璃为研抛加工对象,将机器人离线路径规划与在线力控制结合起来组成机器人研抛控制系统。对研抛工具在加工过程中所受作用力进行了分析,根据柔性机构与主动柔顺控制,建立了一种主被动柔顺控制研抛模型。通过工具重力计算,提出了基于工具负载的重力补偿算法,用于消除研抛加工过程中产生的重力的干扰。提出了基于阻抗内环的力外环控制策略,实现了对研抛力的无静差跟踪。试验结果表明,该方法通过计算期望力与实际力的误差对机器人轨迹进行修正,实现了机器人相对恒定的力控制效果。     

半有源机器人柔顺指端的研究

提出了基于电流变流体机器人半有源柔顺指端的设计。对此指端的抓握提升能力进行了实验研究,针对电汉变流体的阻尼可控性,研究实现稳定接触与抓握的控制,将电场强度作为控制参数引入机器人手指抓握接触过程的动力学模型,并对此模型中接触力,位移及稳定时间进行了仿真。     

基于力传感器重力补偿的机器人主动柔顺插孔控制方法

利用工业机器执行插孔作业时,经常会出现误差,导致插孔作业完全失败,还会由于接触力过大,损坏装配件及周边设备.针对上述问题,进行有效的机器人主动柔顺插孔控制研究具有重要的现实意义.利用激光扫描仪获取自身与机器人之间的距离,并转换为三维点云数据,获取机器人在激光扫描仪坐标系中的位置信息.通过六维力传感器采集机器人与工作环境...     

基于电磁变刚度的力控制装置研究

针对传统打磨工艺中接触正压力稳定性差、打磨后表面粗糙度高等问题,基于线圈-永磁铁非接触式共轴组合的电磁交互效应,设计了一种接触力实时可控的变刚度装置。基于Robertson理论,建立线圈-永磁铁电磁系统输入电流到输出力的解析映射模型。在此基础上,采用复化高斯积分方法对电磁力控装置的结构参数进行了优化设计。基于PID算法,设计了该电磁力控装置的自适应力控制策略。最后进行车身表面缺陷机器人自动化打磨对比实验,实验结果表明,电磁力控装置能有效降低打磨后的表面粗糙度,提高表面质量。     

基于假想柔顺控制的可穿戴型膝关节机器人的运动控制

为了让膝关节机器人能够对外界作用力具有顺从的能力,提出一种基于作用力/速度的假想柔顺控制策略。通过获取膝关节机器人与人腿间的作用力信息来控制电机的转速和转动方向,从而为人的行走提供助力。采用PID控制算法实现对直流电机地准确控制,实验的结果表明假想柔顺控制策略和PID控制算法是有效的。     

机器人柔顺装配的几何及力学分析研究

对柔顺装配过程中轴孔位姿偏差和装配力变化规律进行了分析研究,提出了装配作业可行域,指出了改善装配效果的可能途径。提出的数学模型和约束条件是研究各类柔顺技术的理论基础。     

柔顺并联机器人运动规划

以柔顺关节并联机器人系统为研究对象,对其运动规划问题进行研究。根据柔顺关节特性,建立系统分析模型,基于拉格朗日方法建立系统动力学方程。为保证系统平稳运行,抑制惯性力的变化速度,应用梯形和S型速度规划方法进行运动规划,并给出了直线轨迹和圆轨迹的运动规划算法。仿真试验结果验证了运动规划方法的有效性。     

基于阻抗模型的工业机器人磨抛柔顺控制

以型面尺寸精度与表面质量控制为目标的航空发动机叶片磨抛加工是叶片制造过程中的关键技术和难题。基于机器人磨抛执行器系统结构,文中采用基于位置的阻抗控制策略建立了磨抛执行器的柔顺控制系统,采用李雅普诺夫法分析机器人磨抛执行器的系统稳定性,实现了叶片磨抛加工过程中磨抛力的柔顺控制。实验结果表明,该方法能有效提高叶片表面磨抛加工质量。     

含柔顺关节并联机器人运动性能的研究

以柔顺关节并联机器人为研究对象,针对其存在的轴心漂移误差,开展运动规划研究。考虑轴心漂移产生的实际杆长变化,设计一种漂移补偿规划方法,并在笛卡尔空间应用S形速度曲线,规划机器人的运动参数以降低柔顺关节的弹性振动。使用柔顺关节并联机器人的虚拟样机模型进行运动规划方法的仿真研究表明:提出的运动规划方法能有效降低运动误差。     

基于分数阶PID算法的磁流变液柔顺关节控制研究

为了使机器人关节具备主动变刚度特性,基于磁流变液的可控流变特性设计了一种新型机器人柔顺关节,并提出基于分数阶PID(PI~λD~μ)控制算法进行磁流变液柔顺关节的动态扭矩跟踪控制,采用频域设计方法,通过期望截止频率和相位裕量推导出理想Bode传递函数状态下的PI~λD~μ控制器设计参数,建立了基于PI~λD~μ的控制系统。设计了磁流变液柔顺关节实验平台,并且基于LabVIEW图形化编程语言开发了控制软件系统,分别进行了基于PI~λD~μ和整数阶PID动态扭矩跟踪控制实验,实验结果证明,PI~λD~μ控制算法对基于磁流变液设计的机器人柔顺关节具有较好的动态扭矩跟踪控制作用。     

面向快速拆装的模块化机器人柔顺控制方法

在进行快速拆装任务时,模块化机器人既要有较高的伺服刚度与结构强度,又要对接触物体表现出一定的顺从特性,为此,提出一种面向快速拆装的模块化机器人柔顺控制方法。分析机器人拆装时的正逆向运动学,获取末端执行器与基座间的总坐标转换形式,以及对应关节的旋转角度,调整模块力的反馈作用,令阻抗与导纳趋于动态均衡。基于机器人与外界环境间作用力,建立模块阻抗关系,推算柔顺控制规律,利用设计的自适应柔顺控制模型,取得期望控制力,令模块到达期望位置。实验测试中,使机器人模块随实验人员手部移动,跟随运动轨迹表明,其能够较好地适应手部给予的未知力,各方向上的跟随速度与作用力拟合情况以及零件实际装配结果较为优越,具备良好的控制稳定性,且满足快速拆装时的柔顺控制基本需求。     

基于力-位图像学习的工业机器人柔顺装配方法研究

利用机器人进行自动装配操作时,控制装配过程的接触力和柔顺性对于保证装配质量具有重要意义。为此提出一种基于力-位图像学习的柔顺装配方法,将装配过程中的位姿和接触力信息转化为力-位图像,然后通过对力-位图像的分类学习,获得不同初始位姿情况下的柔顺装配动作策略,从而控制机器人实现柔顺装配。首先,控制机器人完成多次装配,并在装配过程中收集机器人位姿以及装配力和力矩信息;然后,利用这些信息绘制力-位曲线并将其组合成为力-位图像,基于运动方向判定算法为力-位图像自动标记装配动作标签,以构建力-位图像数据集;最后,在力-位图像数据集上对深度学习模型进行训练,并基于深度学习模型控制机器人进行柔顺装配。为了验证该方法的有效性,以RJ45连接头和连接口间的装配为例,采集了2 500次装配操作的力-位数据,共生成92 328张力-位图像及对应标签,然后基于ResNet50网络训练力-位图像分类模型,并基于该模型控制机器人进行装配实验,装配成功率达到96.7%。