大型复杂零件,如航空结构件、风力发电机叶片和舰船螺旋桨等,在航空、能源和国防等行业有着广泛应用。这些产品直接关系着国民经济和国防安全,反映了国家重大战略需求,其制造水平代表着国家制造业的核心竞争力。由于工作空间大、灵活性高和成本低等优点,工业机器人正逐步成为大型多轴数控机床外制造这类零件的另一重要手段。然而,使用低精度、弱刚性的工业机器人进行铣削加工,将造成零件精度差、加工效率低的问题。在采用商用标准工业机器人的基础上,解决机器人低精度、弱刚性与大型复杂零件高精高效加工之间的矛盾,是机器人加工领域的研究热点。本学位论文拟解决机器人铣削加工中的共性问题和难点问题。首先,从机器人加工的误差来源入手,在机器人端通过运动学标定和路径优化补偿几何误差并增强机器人整体刚度性能,以保证其在加工过程中的位置精度;然后,在工件端通过对加工误差的直接测量,构建机器人加工-测量-补偿闭环,以提升工件的最终成形精度;最后,通过控制机器人和工件间相互作用的最大切削力至机器人加工系统容许的最大值以提升加工效率。本文的主要研究内容和成果归纳如下:(1)提出了在最优测量位姿下的机器人POE参数标定方法。首先,基于POE公式建立考虑机器人基坐标系误差且仅包含机器人末端位置信息的前向运动学模型,并结合增强的局部位姿测量技术推导解析的线性误差模型。然后,在厘清测量噪声对POE参数辨识精度影响的基础上,基于D-Optimality理论建立用于标定的机器人测量位姿优选的组合优化模型,并提出改进的序列前向浮动搜索算法求解该问题。最后,在最优测量位姿下进行POE参数辨识,并使用逆雅克比迭代算法补偿机器人几何误差。仿真算例和实验表明,本文所提改进的序列前向浮动搜索算法相比于同类研究的其它算法,可搜索到更接近于全局最优的解,使用本文所提方法进行机器人几何标定,可显著提高机器人在测量坐标系下的绝对定位精度。(2)提出了基于整体刚度性能指标的机器人铣削路径优化方法。首先,在机器人各关节刚度系数辨识的基础上,从笛卡尔刚度矩阵出发,提取具有明确物理意义且与加工过程无关的整体刚度性能指标,并证明其坐标不变性。然后,基于机器人铣削加工的冗余自由度,以提升机器人整体刚度性能为目标,考虑关节极限、路径平滑性和运动灵巧性约束,建立机器人位姿优化的一维模型,并通过简单的离散搜索算法求解该模型以获得给定数控刀位下的最优机器人位姿。最终将这些最优位姿转化为机器人运动程序用于铣削加工。仿真算例和实验表明,本文所提机器人路径优化方法可有效地将数控刀位文件转化为对应的机器人路径,在实现加工机器人离线编程的同时,增强其整体刚度性能,从而减少加工误差。(3)提出了基于机器人加工-测量-补偿闭环的误差补偿方法。针对机器人侧铣加工成形的直纹面或类直纹面工件,本文首先使用激光跟踪仪测量系统在加工原位对成形曲面测量采样,然后将测量点配准到工件模型坐标系中,并基于空间统计分析技术拟合误差分离面以提取加工误差中的系统分量,继而针对只包含系统误差的测量点关于设计曲面的镜像对称点直接生成补偿刀路,最终完成补偿加工。通过引入半解析的点-曲面距离函数及其微分性质,本文将坐标系配准、曲面拟合和补偿刀路生成的问题统一描述为基于距离函数的非线性最小二乘问题,并通过序列线性优化算法求解。实验表明,使用本文所提误差补偿方法进行补偿加工,可显著降低曲面轮廓度误差。(4)提出了集成最优进给率的机器人铣削力自适应控制策略。基于数字孪生的思想,考虑切削过程物理模型与传感器反馈信息的融合,本文首先从切削力模型出发优化加工过程中材料去除量突然增大的特征位置处的进给率,然后在机器人进给方向动力学模型和切削过程模型辨识的基础上设计自适应PI控制器,最后将离线优化的进给率集成到在线闭环控制器中,实现对加工过程中最大切削力的控制。在本文构建的切削力控制平台上的实验表明,使用前述控制策略,可有效解决切削力在线控制过程中因机器人进给伺服系统低带宽特性造成的切削力超调问题,从而使得最大切削力以较小的误差稳定在期望值附近。