【摘 要】
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在有色冶金浇铸过程中,熔融金属氧化产生的浮渣会悬浮在金属表面,因此扒除氧化渣是影响成品质量的关键工序。在扒渣工序中,氧化渣是具有时变刚度特性的半固态,随时间变化逐渐冷却固化,且氧化渣的空间位置也随模具的移动而改变。基于此,本文以扒渣机器人作为研究对象,分析熔融金属的表面特性,结合视觉和力传感信息,设计基于动力学的扒渣机器人运动控制系统,为扒渣机器人的智能化作业提供技术支持。主要内容如下:（1）针对
【基金项目】
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国家重点研发计划“面向有色金属浇铸过程的机器人作业系统” （2018YFB1309000）； 国家自然科学基金面上项目“基于视觉/力反馈的有色金 属扒渣过程智能感知与精准作业控制方法”（61973320）； 有色金属浇铸作业特种机器人核心技术研究； 产业化国家杰出青年科学基金；
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在有色冶金浇铸过程中,熔融金属氧化产生的浮渣会悬浮在金属表面,因此扒除氧化渣是影响成品质量的关键工序。在扒渣工序中,氧化渣是具有时变刚度特性的半固态,随时间变化逐渐冷却固化,且氧化渣的空间位置也随模具的移动而改变。基于此,本文以扒渣机器人作为研究对象,分析熔融金属的表面特性,结合视觉和力传感信息,设计基于动力学的扒渣机器人运动控制系统,为扒渣机器人的智能化作业提供技术支持。主要内容如下:（1）针对熔融金属的时变刚度问题,设计了自适应时变刚度的阻抗控制方案。采用Maxwell模型和氧化生长模型相结合的方式,描述熔融金属的时变接触力。设计基于强化学习的自适应阻抗控制方法,实现阻抗参数的动态修正。通过对比实验,说明了基于Q-learning的阻抗控制方案的可行性。（2）针对扒渣机器人在未知扰动环境中对实际控制鲁棒性的需求,利用延时估计策略简化动力学控制模型,提出了一种结合遗传算法优化的自适应模糊滑模控制策略,保证了控制系统的稳定性。通过实验验证了控制策略的自适应能力和抗干扰能力,且控制策略满足工业实际控制的需求。（3）针对扒渣机器人在目标感知方面存在的局限性,提出了一种基于视觉和力感知信息融合的控制方案。控制器前端利用视觉的卡尔曼滤波算法完成动态轨迹的优化。控制器内部通过引入视觉情景记忆机制,设计基于记忆对比的控制决策策略,提高相似扒渣场景的决策效率。在Coppelia Sim软件中模拟控制方案,验证该方案符合工业实际需求的同时保证扒渣机器人具有智能化处理问题的能力。图59幅,表11个,参考文献87篇。
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