机器人测量-操作-加工一体化技术研究及其应用

阐述了机器人加工的发展现状与面临的挑战,回顾了机器人测量操作加工一体化所需要的关键技术。以典型的机器人加工过程为例,分析了机器人测量-操作-加工一体化过程中误差的来源,建立了加工误差及其传递模型,并分别计算分析了测量误差、坐标变换误差与机器人执行误差对加工精度的影响。将机器人测量加工一体化方案用于飞机机翼和机身装配垫片的磨削加工,由点云数据得到工业机械臂的加工轨迹和工艺参数规划数据,通过在机械臂末端安装顺应打磨头来消除工件法向的位置误差,实现恒力打磨。实验结果表明,该机器人加工方案能够实现飞机装配垫片的变厚度磨削加工。     

可变胞并联机械臂样机的研制与误差分析

提出了一种通过驱动副锁定组合实现变胞的超冗余并联机械臂,其基础构型是3-PUPS并联机构,对机械臂进行了误差建模与分析,并通过标定系统测量了机械臂实验样机的定位误差。首先,提出了通过对3-PUPS机构各驱动副的组合锁定实现机械臂变胞的设计思路,从而使机械臂可以根据任务需求改变自身构型和性能;然后,采用含误差源的闭环矢量回路法,建立了机械臂3-PUPS机构的误差传递模型,并以此为基础,分析了机械臂的各误差源对其运动平台输出误差的影响规律;接着,根据各误差源对机械臂的输出误差影响程度,确定了各主要运动副配合零件的加工精度等级及公差,在此基础上研制出机械臂的实验样机;最后,采用一套高精度的工业机器人标定系统对机械臂的实验样机进行了定位误差测量,实验表明:机械臂的运动平台的位置误差均在0.005~0.038mm之间,姿态误差均在0.010~0.044°之间,位置误差比通用式工业机器人的位置重复定位精度0.05mm略有提高,姿态误差与通用式工业机器人的姿态重复定位精度0.045°相当。     

基于机器人与视觉引导的星载设备智能装配方法

当前大型星载设备的安装采用人工操作机械臂的方式完成。由于星载设备昂贵,装配过程在半封闭非直视条件下进行,需要多人进行人工观察与口令调整,耗费数小时,装配效率低下。为提升装配效率,实现装配过程的智能化与精准化,提出一种基于机器人与视觉引导的星载设备智能装配方法。采用机器学习与双目视觉实现装配体之间的精确位置测量;通过机器人手眼标定完成视觉空间到机器人空间的运动映射;综合分析装配路径的干涉状况,对装配路径进行机器人运动规划;最后通过虚拟现实技术实现装配过程的可视化。整个装配过程可自动完成,装配时间缩短在若干分钟以内。进行了卫星与星载设备的模型装配试验,结果表明装配误差小于0.3 mm,验证了所提方法的有效性。     

合模线飞边在线测量与机器人智能磨抛加工技术

传统合模线飞边的打磨方式多为人工打磨,不仅效率低,产品一致性也难以保证。为了进一步提升加工效率及稳定性,利用线激光测量与六轴工业机器人开展智能磨抛加工技术研究。首先,采用基于标准球的手眼标定方法进行线激光测量坐标系与机器人加工坐标系坐标转换研究,对工作区进行分区域标定,以降低大负载机器人在不同工作区域性能指标的不同对标定结果的影响;其次,对线激光器采集的工件点云数据进行分析处理,采用距离法提取特征点,并利用三次B样条曲线拟合和基于最小二乘的曲面拟合方法求解机器人的姿态,将得到的机器人位姿与手眼标定结果相结合,实现对机器人的加工引导;最后,基于上述加工数据信息开展机器人智能识别定位与打磨加工试验测试。实验结果表明,经一次打磨后去除的材料体积约为543mm³,材料去除率约为5.8mm³/s,并且,提取出的点云轮廓曲线粗糙度的平均值由打磨前的0.609减少为0.097,减少率约为84.1%。     

面向神经网络的智能测量与加工集成研究

面向神经网络的智能测量与加工一体化集成是多学科交叉和综合集成的先进制造技术。五维柔性框架式激光加工机器人系统使智能测量与激光加工一体化得以实现。文章通过神经网络的智能控制研究,从自适应测量所得到的离散点到数据智能化处理,并通过集成分析,对加工轨迹数据的生成进行了研究和加工面重构。为高精复杂产品实现智能测量与加工一体化集成指明了方向,成为一种高新技术迅速发展并构成多学科交叉的知识创新工程新领域。     

模架式关节型机械操作臂的设计研究

根据轴孔装配机器人对机械操作臂的基本要求,在对机械操作臂传动机构进行分析的基础上,运用模块化设计思想对关节型机械操作臂进行模块化设计探讨,并简要介绍了其设计过程和结果。     

叶片进排气边智能磨削检测一体化系统

为了实现对叶片进排气边的高精度、高效率和高一致性的加工与检测,本文在光学扫描测量技术和柔性砂轮自适应磨削技术的基础上,搭建了叶片进排气边智能磨削检测一体化系统。该系统以智能制造的设计理念为核心,包括了在线测量系统、机器人系统、柔性磨削系统和智能制造控制系统等多个子系统。在应用过程中,首先采用光学坐标测量机对叶片进排气边进行快速的数字化测量并建立加工余量模型,然后在磨削专家系统的协调和控制下,利用工业机器人抓取叶片并执行磨削运动和叶片工位传递,最后在柔性砂轮上完成进排气边的自适应磨削加工,从而完成了进排气边的"测量-磨削-测量"的自动化全过程。本文在该系统上进行了叶片进排气边的磨削与检测实验,从而对系统的加工精度及加工方案的可行性进行了验证。实验结果表明,该系统的加工精度和效率能够满足叶片现代化生产的要求,具有很大的现实意义和实际应用价值。     

飞机起落架结构件智能打磨技术研究

为有效保护打磨过程中人员身心安全,消除粉尘噪声污染,提高产品表面加工一致性,开展了飞机起落架结构件智能打磨技术研究,建设了飞机起落架智能打磨单元,根据起落架特有的结构特点,制定了与之匹配的工艺流程。飞机起落架结构件智能打磨单元由ABB六轴机器人、打磨工作台、多工位刀具库、扫描定位系统、负压集尘系统、防护罩以及电控系统等11个模块构成。详细介绍了起落架结构件智能打磨工艺流程、单元组成、数控编程、激光扫描测量、恒力浮动打磨、快换装置等相关技术,打通了起落架结构件智能打磨的产品研制过程,实现了高效化、专业化生产。飞机起落架结构件智能打磨技术为建设柔性、智能、绿色环保的起落架制造装配系统提供了技术支持。开展飞机起落架结构件智能打磨技术研究,是提升起落架质量、性能、效率的必经之路。     

双机械臂协作最优装配位置及多目标轨迹优化

为了解决以传统人工示教方式确定双机械臂协作装配位置的局限性和随机性,以双机械臂轴孔协调装配为工程背景,针对协作装配过程中机械臂的整体运动灵活性和轨迹规划,采用粒子群算法进行多次寻优,求解整体全局灵活性最优的装配位置,并基于最优位置进行了多目标轨迹优化。分析了双机械臂协调装配过程中的运动约束关系,以可操作度为灵活性评价指标,提出了双机械臂协作装配系统的可操作度评价方法,以此构建优化目标函数,采用粒子群算法,在双机械臂协作空间中求取系统全局可操作度最优的装配位置;基于灵活性最优位置,采用多目标粒子群算法,以时间、能耗、冲击为目标进行了轨迹优化,并在Matlab机器人仿真平台进行了仿真分析。结果表明,将灵活性指标运用到轨迹规划中,能提高机械臂作业效率,降低能耗与冲击损耗;且整个运动过程可维持较高可操作度,能有效规避传统人工示教方式的随机性,实现双机械臂协作装配的最优灵活性轨迹规划。     

面向机器人砂带打磨的加权手眼标定算法

由于砂带打磨工序中往往存在外部因素干扰,因此研究抗干扰能力强的手眼标定算法是机器人砂带打磨系统的关键问题之一。通过分析机器人打磨系统中的手眼标定数学模型,并利用带尖点的标定工具快速获取测量数据,在原有奇异值分解算法的基础上,提出基于加权的改进方案,在初次计算手眼关系后计算出各个测量数据的误差,并根据测量数据误差的大小重新分配其对应的权重,最后重新计算手眼关系。通过仿真测试可知,改进后的算法较原有算法对测量数据的误差敏感度降低,标定精度稳定性好。通过试验验证可知,改进后的算法较原有算法平均标定误差比SVD算法减少了45.9%,最大误差减少了24.4%,从而验证了改进算法的抗干扰性能,并通过实际打磨测试证实了改进算法更适用于机器人打磨系统手眼标定。     

机器人恒压球形公自转磨头抛光技术研究

采用工业机器人进行大口径光学元件的研抛过程中,机器人自身定位误差会导致研抛压力产生波动,进而影响去除函数稳定性,为此提出了一种机器人恒压球形公自转磨头抛光方法,并对其结构、工作原理、机器人定位特性以及研抛压力输出特性开展了研究。首先,基于Preston理论构建了材料去除模型,对去除函数形状进行了分析,对所设计抛光磨头的机械结构与工作原理进行了介绍。然后,对机器人定位误差以及磨头输出力响应性与稳定性进行了测量,验证了所提方法能够较好地适应机器人研抛压力波动而做出的力响应控制。最后,进行了定点抛光以及粗、精磨抛加工实验。实验结果表明：利用所提方法去除函数的稳定性强,通过10个周期的粗、精抛加工,面形收敛率分别为9095%、7261%,可获得较高的加工精度与面形质量。     

Improving robotic machining accuracy through experimental error investigation and modular compensation

Machining using industrial robots is currently limited to applications with low geometrical accuracies and soft materials. This paper analyzes the sources of errors in robotic machining and characterizes them in amplitude and frequency. Experiments under different conditions represent a typical set of industrial applications and allow a qualified evaluation. Based on this analysis, a modular approach is proposed to overcome these obstacles, applied both during program generation (offline) and execution (online). Predictive offline compensation of machining errors is achieved by means of an innovative programming system, based on kinematic and dynamic robot models. Real-time adaptive machining error compensation is also provided by sensing the real robot positions with an innovative tracking system and corrective feedback to both the robot and an additional high-dynamic compensation mechanism on piezo-actuator basis.     

基于广义几何误差模型的微机器人精度分析

提出了一个用于微机器人精度分析的通用方法,该方法以广义几何误差的形式描述各种误差源对机器人本体产生的影响,通过任两座标系间的向后微分关系,利用运动学方程以及并联机构的环路特性,建立了微机器人的广义几何误差模型。基于此模型,对工作空间中的位姿误差进行了仿真分析,验证了该法的有效性。此方法虽然是针对微机器人,但可推广应用到一般并联机器人的误差建模和精度分析。     

叶片机器人砂带磨抛点云匹配算法优化

为解决机器人磨抛路径中工件坐标系难以计算的问题及校正工件装夹误差,将三维点云配准技术应用到叶片机器人砂带磨抛系统中。由三维激光扫描仪扫描工件型面获得工件点云,采用基于主成分分析(PCA)的全局配准算法和改进的迭代最近点(ICP)算法完成了扫描点云和工件模型离散点云间以及不同工件扫描点云间的匹配,以获取工件坐标系和校正工件装夹误差。相关仿真和试验结果表明,优化后的算法在匹配速度与精度上有了长足改进,且加工后产品精度和质量都能满足实际加工要求。     

桑车踏板自动化焊接误差分析与控制

在示教再现型机器人自动化焊接生产中 ,对焊缝误差进行分析与控制对提高产品质量具有十分重要的意义。以桑车踏板焊接件为例 ,通过对焊缝误差进行统计分析 ,确定了引起焊缝偏差的主要误差源。提出了以最小焊缝误差为目标的机器人优化焊接轨迹示教法。经过试验证明 ,采用优化示教轨迹可使焊接废品率从 2 0 %下降至 5 % ,有效提高了焊接质量。     

A method for off-line compensation of cutting force-induced errors in robotic machining by tool path modification

Industrial robots are promising cost-effective and flexible alternatives for multi-axis milling applications in machining of complex parts of light materials with lower tolerances, having freeform surfaces. As it is well-known, the poor accuracy, stiffness, and the complexity of programming are the most important limiting factors for wider adoption of robotic machining in machine shops. The paper presents the developed method for off-line compensation of machining robot tool tip static displacements as a dominant part of cutting force-induced errors. The developed method is based on modification of programmed trajectory in G-code. Off-line modification of programmed trajectory is performed according to the predicted static tool tip displacements calculated based on developed robot compliance model and cutting forces predicted by mechanistic model. The obtained experimental results show the relevance of developed method since the machining errors could be significantly reduced. This allows the desired accuracy of robot machining to converge towards nominal specifications.     

Research on initiative scheduling mode for a physical internet-based manufacturing system

Industrial robotics provides high flexibility and reconfigurability supported by a user-friendly programming, but still lacks in accuracy. An effective workcell calibration reduces errors in robot manufacturing and enables robot machining applications. A novel workcell calibration method is embedded in an integrated design framework for an in-depth exploitation of CAD-based simulations and offline programming. The method is composed of two steps: first calibration of the workpiece-independent equipment in the workcell layout and final automated online calibration of workpiece-dependent equipment. The method is finally applied to a changeable robotic workcell for finishing aluminium cast housings for aerospace gear transmissions characterised by complex shapes and by close dimensional and geometrical specifications. Experimental results prove the method effectiveness in enhancing accuracy in robot machining.     

应用多模式组合加工技术修正大口径非球面环带误差

为了满足大口径非球面光学元件加工的需求,提出了用多模式组合加工(MCM)技术修正大口径非球面反射镜环带误差的方法。本文讨论的MCM技术以经典加工工艺为基础,采用抛光盘的多工位加工和抛光模式的组合完成光学元件的抛光,实现对光学表面中低频段误差的有效控制。介绍了MCM技术的重要组成部分JP-01抛光机械手的工作原理,分析了MCM的工作模式。采用MCM技术对Φ1230mm的非球面反射镜进行环带误差的修正,给出了镜面面形检测结果。实验结果表明,MCM技术可以有效地控制光学表面的中低频误差,使光学表面误差得到有效收敛,从而显著提高抛光效率。目前,采用MCM技术加工1～2m口径的同轴非球面,其精度可以达到30nm(RMS)。     

一种大型复杂构件加工新模式及新装备探讨

大型复杂构件是航空航天、能源、船舶等领域装备的核心结构件,此类构件通常具有尺寸大、形状复杂、刚性弱等特点。传统“分体离线加工-在线检测”模式存在工艺不稳定、过程复杂、柔性差、周期长等问题,以龙门式多轴数控机床加工为代表的“包容式”加工模式,难以适应大型复杂构件的高效高质量加工制造需求。提出一种基于移动式和吸附式机器人的多机协同原位加工新模式,通过多机器人系统自主寻位、精确定位加工与加工质量原位检测,实现大型复杂构件多安装面并行铣削、制孔与打磨等作业。多机器人系统包括移动式混联机器人、吸附式并联机器人、移动式串联铣削机器人、移动式双臂加工机器人和移动式打磨机器人。构建多机协同原位加工模式,需要揭示多机器人协同原位加工行为与大型弱刚性结构件质量控制的交互机理,面临着本体、测量、工艺和集成四个方面的挑战,需要设计高灵活、高刚度的移动式和吸附式加工机器人,解决移动机器人自主准确寻位和超大结构件原位高精检测难题,攻克加工变形误差在线补偿和振动抑制技术,通过集成实现多机协同高效高精加工,为大型复杂构件的高效高质量制造提供创新技术及装备,并实现此类构件制造核心技术及装备自主可控。     

基于正交与插值算法的精密抛光平台综合误差建模与补偿

为了提高四轴抛光平台的加工精度,本文针对以气浮平台和旋转台为主要运动方式的四轴抛光平台进行了几何与热综合误差建模与补偿研究。采用激光干涉仪、温度传感器等测量仪器分别对平台X、Z轴在不同温度下的定位误差进行重复测量与分析,证实了不同进给速度对定位误差没有显著影响。得到了四轴抛光平台X、Z轴的定位误差与温度之间的变化规律。基于正交多项式和插值算法分别建立了X、Z轴的几何与热综合误差模型。根据综合误差模型计算出预测数据曲线,并分别对X、Z轴的7组实验数据进行了数据拟合,拟合残差绝对值均不超过0.2μm。依据预测数据进行了补偿实验。结果显示,补偿后四轴抛光平台在常温下、温升(60 min)下和稳态下的Z轴定位误差分别降低了93.05%、92.45%、85.71%,X轴定位误差分别降低了89.28%、93.59%、93.33%。实验结果证明本文所提出的综合模型及补偿方法精度高,鲁棒性好。