【摘 要】
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随着我国制造业的快速发展,对制造装备的加工效率、加工精度提出了更高要求。混联机器人作为一种在串并联机器人基础上发展而来的新型加工构型装备,具有加工效率高、占地空间小、灵活性高等优点。但在实际加工过程中存在着加工误差较大、加工精度低的问题,国内外针对混联机器人的加工误差的预测以及补偿方法研究尚不完善。本文针对TriMule混联机器人铣削加工过程,基于广义回归神经网络建立了混联机器人铝合金铣削加工误差
【基金项目】
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国家重点研发计划项目:基于混联机器人航空复材加工关键技术研究,项目编号为2017YFE0111300； 国家自然科学基金面上项目:基于混联机器人的叠层构件大深径螺旋铣孔加工精度和表面性状控制方法研究,项目编号为51775373；
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随着我国制造业的快速发展,对制造装备的加工效率、加工精度提出了更高要求。混联机器人作为一种在串并联机器人基础上发展而来的新型加工构型装备,具有加工效率高、占地空间小、灵活性高等优点。但在实际加工过程中存在着加工误差较大、加工精度低的问题,国内外针对混联机器人的加工误差的预测以及补偿方法研究尚不完善。本文针对TriMule混联机器人铣削加工过程,基于广义回归神经网络建立了混联机器人铝合金铣削加工误差预测模型,提出了相应的误差补偿方法,并通过铣削加工实验验证了误差补偿方法的有效性。本文主要研究内容包含以下几个方面。通过铣削加工实验研究了不同铣削参数、加工轨迹、机器人位置和不同铣圆半径等因素对混联机器人铣削加工误差的影响规律;基于SAMCEF软件研究了混联机器人不同加工位置末端点刚度变化与加工误差的对应关系。分析了神经网络预测混联机器人铣削加工误差的可行性,基于广义回归神经网络建立了混联机器人铣削加工误差预测模型,通过决定系数、均方根误差、平均相对误差和平均绝对误差四个性能指标分析评价了影响预测模型精度的训练样本数量,使用10折交叉验证法确定了最佳光滑因子,建立了最优训练样本数和最佳光滑因子的广义回归神经网络误差预测模型。在广义回归神经网络的铣削加工误差预测模型基础上,分别研究了加工轨迹变化对加工误差的影响规律,针对直线和圆弧加工轨迹提出了基于刀位轨迹（CL）文件的离线误差补偿法,针对曲面加工提出了基于曲面重构的加工误差补偿方法;开发了适用于TriMule混联机器人数控加工的后处理器;补偿后的混联机器人铣削加工直线、圆弧和曲面精度得到了有效提升。本文主要研究内容是混联机器人铣削加工误差预测和加工误差补偿研究,研究成果可为混联机器人在铣削加工场景实际应用提供参考依据。
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