[发明专利]一种机器人铣削加工末端变形误差超前感知方法

说明书

本发明属于铣削加工相关技术领域，并公开了一种机器人铣削加工末端变形误差超前感知方法。该方法包括下列步骤：S1在机器人的可达空间规划多条标准零件刀路以及每条刀路对应的铣削深度、进给速度、刀具转速和机器人姿态；S2将工件放置在子区域中，按照标准零件刀路进行实际铣削加工，以此计算得每条标准零件刀路对应的末端刀具变形误差；S3以铣削力、进给速度、刀具转速和机器人姿态作为输入，末端刀具变形误差作为输出，建立末端刀具变形误差的预测模型；S4采用预测模型预测末端刀具变形误差，以实现变形误差的超前感知。通过本发明，解决铣削过程中变形误差预测过程中依赖刚度模型以及未考虑机器人实时运动状态的问题。

技术领域

本发明属于铣削加工相关技术领域，更具体地，涉及一种机器人铣削加工末端变形误差超前感知方法。

背景技术

在铣削加工领域，针对大型复杂异形零件的加工，机器人铣削相对于多轴数控机床，具有成本低、柔性好、智能化、操作空间大等优势。然而机器人也呈现出铣削力周期变化、关节运动空间大、配置组合多、速度变化频繁等特点，同时，由于工业机器人结构刚度低和轨迹精度低，特别其末端在铣削力作用下会发生变形，这使加工精度不能满足精加工要求。为了降低机器人末端变形带来的影响，需要对其进行针对性的补偿，故需要对机器人末端变形误差的大小进行获取。

针对机器人末端变形误差的超前感知这一技术问题，目前还没有看到一种考虑机器人关节位置、速度特征等运动状态的普适性强与准确性高的方法。同时，现有技术中，建立机器人刚度模型并结合铣削力模型来获取机器人末端变形误差的方法过于复杂，不同结构机器人的刚度模型不同，这种方法过于依赖刚度模型的准确性且并未考虑机器人运动状态等因素，也不具备普适性。目前采用双目相机以及激光跟踪仪等设备测量机器人末端变形误差的方法对算法理论知识要求较高，设备昂贵，且无法满足铣削大型构件时末端轨迹跟踪。故急需寻求一种考虑机器人运动状态、普适性强和准确性高的机器人末端变形误差感知方法。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种机器人铣削加工末端变形误差超前感知方法，解决铣削过程中机器人末端变形误差预测过程中依赖刚度模型以及未考虑机器人实时运动状态的问题。

为实现上述目的，按照本发明，提供了一种机器人铣削加工末端变形误差超前感知方法，该方法包括下列步骤：

S1将机器人的可达空间划分为多个区域，在每个区域内选择一个子区域，在该子区域内规划多条标准零件刀路以及每条刀路对应的铣削深度、进给速度、刀具转速和机器人姿态，以此获得所有区域内各个子区域中所有的标准零件刀路；

S2将工件放置在所述子区域中，按照每个子区域内不同的标准零件刀路进行实际铣削加工，接着根据每条标准零件刀路进行空切，利用实际铣削加工和空切对应的末端轨迹位移偏移量计算机器人末端刀具的变形误差，以此获得每条标准零件刀路对应的末端刀具变形误差；

S3以所有刀路对应的铣削力、进给速度、刀具转速和机器人姿态作为输入，末端刀具变形误差作为输出，建立末端刀具变形误差的预测模型；

S4对于实际加工刀路，构建对应刀具的铣削力模型，将当前离散区间内计算得到的铣削力系数更新至铣削力模型以预测下一刀位点的铣削力；计算下个刀位点的关节角；利用计算获得的下个刀位点的关节角、铣削力以及实际加工刀路预设的刀具转速和进给速度，采用所述预测模型预测下个刀位点在刀具坐标系下的末端刀具变形误差，以此实现变形误差的超期感知。

进一步优选地，在步骤S2中，所述刀具末端的变形误差按照下列关系是计算：

e_l(t)＝e_l1(t)-e_l2(t)