【摘 要】
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随着制造业领域对加工精度、灵活性以及可编程化的要求不断提高,工业机器人应时而起。传统机器人通常为串联机构,这种轻质构型虽然灵活程度高但刚度较低、承载能力不强,很难适用于接触力较大的加工领域。在这种背景下,混联机器人因其具有较高的刚度和较强的承载能力脱颖而出。但对于诸如搅拌摩擦焊接等接触力过大的加工环境,混联机器人虽不导致机构损坏但其变形也会影响到定位精度和加工质量。因此,本文以TriMule混联机
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随着制造业领域对加工精度、灵活性以及可编程化的要求不断提高,工业机器人应时而起。传统机器人通常为串联机构,这种轻质构型虽然灵活程度高但刚度较低、承载能力不强,很难适用于接触力较大的加工领域。在这种背景下,混联机器人因其具有较高的刚度和较强的承载能力脱颖而出。但对于诸如搅拌摩擦焊接等接触力过大的加工环境,混联机器人虽不导致机构损坏但其变形也会影响到定位精度和加工质量。因此,本文以TriMule混联机器人的变形补偿问题为研究目标,针对机器人在不同安装方式中的变形问题展开深入研究,建立自适应遗传算法优化的反向传播神经网络(GA-BPNN)模型离线训练并得到机器人在不同位姿的变形规律,进而利用此模型对变形进行在线预测并实现在线补偿。首先,分析导致机器人发生变形的根本因素,考虑机器人的关节变形、结构件变形以及基本控制算法的误差等变形来源,研究相关理论并利用有限元仿真软件建模、计算得到机器人在运动空间部分位姿处的变形数据。通过对数据的分析得到机器人在不同安装方式、不同位姿下的变形规律。利用这些规律建立自适应GA-BPNN模型结构,并根据这些变形数据离线训练得到模型参数。在机器人正运动学、逆运动学的基础上,结合机器人串联部分的光栅尺数据建立变形补偿算法,利用训练得到的模型在线预测机器人变形数据并利用补偿算法实现实时补偿。将机器人的位姿信息作为模型的输入,在线预测得到机器人末端的位置变形值,再结合实测到的A/C摆头的两个关节角度及运动学推导得到姿态的变形值。将位置变形值和姿态变形值经过PID环节转化为补偿值后发送至机器人控制系统中,实现在线补偿。最后,分别建立外力影响明显的立式混联机器人变形补偿加工实验、重力影响明显的卧式混联机器人变形补偿加工实验。通过实验数据以及对加工工件的分析,验证变形预测以及在线补偿的准确性。
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