工业机器人和砂带机进行打磨修整时,其磨削振动是影响工件表面质量与生产效率的重要因素之一。本文就对工业机器人—砂带机组成的磨削系统进行研究,把磨削振动作为主要研究对象,建立磨削工艺参数、系统振动与工件表面粗糙度的参数化模型,通过自行搭建的实验平台进行验证并进一步优化表面粗糙度预测模型。首先分析砂带机部分,结合砂带机磨削系统的简化模型和磨削力模型,建立砂带机磨削系统动力学方程,得到砂带机的传递函数;分析了影响磨削振动的工艺因素和加工稳定性磨削条件。其次推导出砂带机与工件之间的接触刚度模型,用其建立了磨削系统模态计算模型。应用所搭建的工业机器人—砂带机磨削系统实验平台,设计多组实验,通过改变法向压力,工件进给速度以及砂带机转速这三个工艺参数,得到了这三个参数对接触刚度的影响规律,通过实验模态分析法测得磨削系统的振动信息,进一步验证了所建立模态理论模型的准确性。然后对实验测得的加速度信号,进行平滑预处理,并在频域内两次积分后,将加速度信号转换为在时域内的位移信号。运用小波包分析法,结合前述计算的系统模态参数作为基函数,对工件的位移信号进行小波包分解与重构,并计算各个节点的能量比,取其中所占能量较大的频率做幅频和相频变换,求得对应频率信号的幅值和相位,从而得到机器人末端夹持工件处的振动方程,该方程可作为表面粗糙度预测的主要理论模型。最后分析了工件表面形貌形成机理,将理论磨削过程运动轨迹结合工件的振动方程,仿真出被加工工件的表面形貌,进而计算工件表面粗糙度。将计算的粗糙度值与实测值进行比较,通过误差分析,给振动方程添加优化系数,进一步优化表面粗糙度预测模型,并进行后续验证实验。结果表明,优化后的预测模型精度更高,误差更小,可为实际生产应用提供参考。