机器人柔性制造系统的在线测量与控制补偿技术

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重大装备是国民经济发展的支柱,它集中代表了制造业的水平和能力。由于重大装置存在体积庞大、结构复杂、精度要求高、现场制造装配调整量大等难题,有很多的基础科学问题、关键应用技术和工程实践需要攻克,其中制造过程中的测量与控制问题是提高装备制造水平的关键内容。本文以大型球面复杂孔系制造为对象,对机器人柔性制造中在线测量与控制补偿等关键技术进行了研究,在现有制造技术的基础上,提高大型制造设备的自动化加工水平、测量和控制的系统精度。在方案中引入组合式动态测量系统,通过系统标定、环境影响因素模型构造、动态误差补偿、反馈控制策略优化选择等技术,提高了机器人实时定位和加工精度。构建了由组合式动态测量平台、机器人运动控制模块、数据集成和融合模块组成的机器人测量控制系统。根据大型装备制造中被加工对象的精度需求,以及机器人运动路径的复杂性,构建了由4台红外相机组成的视觉系统并设计了三维球形靶标,保证了机器人在加工区域内任意位置可见;引入了惯性测量仪,提高机器人末端执行机构指向的测量精度。两者构成组合式测量平台,用于机器人末端位姿动态捕捉和分析,可改善单一视觉系统角度测量精度,避免了激光跟踪仪等传统大尺寸测量设备动态跟踪难的问题。针对运动学参数标定模型进行研究,并在此基础上提出了两步法标定的改进方法。可实现测量系统和控制系统坐标系统一、机器人运动学参数标定,提高了标定后机器人末端位姿补偿精度。分析了机器人运动学参数标定不确定度,同时研究了机器人在整个运动空间内的定位误差分布,对于全空间范围内的定位和加工精度的评价、提高有极大的帮助。此外,通过实验对比分析了不同标定方法的精度和适用性。分析了关节角度误差、温度和负载对机器人末端定位的影响,构建了运动学参数误差模型。针对上面各影响因素开展具体的理论及分析工作。研究了机器人角度误差产生的原因,通过实验分析确定各误差成分的影响因子。研究了外部环境温度变化、机器人摩擦和电机转动发热产生的机器人热变形模型,设计了适用于现场应用的温度补偿方法。建立了负载误差模型并提出了补偿方法。分别针对机器人PTP和CP控制方式,提出了机器人运动精度的控制方法。设计了分步补偿的方法提高PTP控制精度;基于PID控制器和机器人逆运动学计算方法,构建了反馈控制回路,研究了系统延迟和控制周期的设计方法。
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