本方法屬于一種工業(yè)機器人加工應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于阻抗控制的大型薄壁構(gòu)件鏡像加工支撐側(cè)近恒剛度支撐方法。

背景技術(shù)：

大尺寸薄壁零件常被用于航空航天工業(yè)產(chǎn)品中。此類零件往往具有幾何尺寸大、剛度低、形狀不規(guī)則、材料去除比重高、加工周期長等制造特點，在切削力/熱、殘余應(yīng)力、裝夾力/力矩綜合作用下極易出現(xiàn)結(jié)構(gòu)變形、工藝系統(tǒng)振動或失穩(wěn)等問題，從而影響了零件尺寸精度及表面質(zhì)量、裝備和刀具的使用壽命，甚至造成產(chǎn)品報廢。此類零件加工難度大，傳統(tǒng)的制造方法需在精加工最后一次走刀后，無進給光切幾次，并結(jié)合手工打磨。傳統(tǒng)理論與方法進行常規(guī)加工與裝夾工藝規(guī)劃，無法滿足其高效、高可靠性、高精度的加工要求，所以以數(shù)控機床，工業(yè)機器人為代表的智能化和自動化加工，作為實現(xiàn)高質(zhì)、高效、低成本的制造重要環(huán)節(jié)，日益受到產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)界的重視。

在大型薄壁構(gòu)件加工過程中，薄壁構(gòu)件厚度隨之不斷變薄，其剛度也隨之降低。隨剛度降低帶來一系列加工負面影響，薄壁構(gòu)件容易因銑削產(chǎn)生形變與震顫，造成加工精度下降。要想減輕剛度降低造成的負面影響，必須有合適的支撐機構(gòu)與支撐控制策略。本方法采用工業(yè)機器人作為支撐機構(gòu)。此外，控制算法應(yīng)使支撐裝置具有一定的柔順性，滿足近恒剛度支撐要求的同時，也能避免突發(fā)情況損傷工件。基于阻抗控制的主動柔順控制可以使支撐裝置滿足上述要求。阻抗控制策略是柔順控制策略的一種，根據(jù)力傳感器的反饋信息采用一定的控制策略，自動調(diào)整支撐機構(gòu)的姿態(tài)和位置，去主動控制支撐力，使得機器人能夠?qū)χ瘟Ξa(chǎn)生實時的反饋并且對產(chǎn)生的支撐力進行調(diào)整，實現(xiàn)位置、姿態(tài)和力的混合控制，可以保證合理、穩(wěn)定的支撐力，從而使得機器人能夠主動順應(yīng)外界環(huán)境的變化，達到近恒剛度支撐的要求。jung等人在文獻“forcetrackingimpedancecontrolofrobotmanipulatorsunderunknownenvironment[j]ieeetransactionsoncontrolsystemstechnology,12(3),474-483.”中提出一種基于動力學(xué)的未知環(huán)境下阻抗柔順控制方法，該方法可以有效實現(xiàn)未知環(huán)境下支撐力控制，但由于基于動力學(xué)控制不易在普通工業(yè)機器人上實現(xiàn)，并且支撐力超調(diào)與抖動情況嚴重。而目前大型薄壁構(gòu)件鏡像加工系統(tǒng)支撐側(cè)近恒剛度支撐方法尚未見報道。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中，鏡像銑削支撐側(cè)近恒剛度支撐的問題。本方法大型薄壁構(gòu)件鏡像加工支撐側(cè)的支撐方法，采用工業(yè)機器人以及機器人伺服控制驅(qū)動器驅(qū)動控制機器人，對大型薄壁構(gòu)件進行鏡像加工。采用阻抗控制策略根據(jù)力傳感器的反饋信息，自動調(diào)整支撐機構(gòu)的姿態(tài)和位置，實現(xiàn)位置、姿態(tài)和力的混合控制；阻抗控制算法中用力傳感器測量支撐力信號，實時反饋支撐力大小與表面法矢改變情況，并由數(shù)據(jù)采集卡進行a/d轉(zhuǎn)換后傳輸給工控機，將測量所得的支撐力信號進行處理計算，轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的修正位移，基于模糊自適應(yīng)控制策略，實現(xiàn)了支撐力的精確與穩(wěn)定控制。該方法實現(xiàn)簡單，支撐力超調(diào)小，非常適合于大型薄壁件的鏡像加工，可提高加工效率與加工精度。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案是一種大型薄壁件鏡像加工支撐側(cè)的支撐方法，其特征是，方法采用支撐機器人的伺服控制驅(qū)動器與加工機器人的伺服控制驅(qū)動器分別驅(qū)動支撐機器人與加工機器人，對大型薄壁構(gòu)件進行鏡像加工；采用阻抗控制策略根據(jù)力傳感器的反饋信息，自動調(diào)整支撐機構(gòu)的姿態(tài)和位置，實現(xiàn)位置、姿態(tài)和力的混合控制；阻抗控制算法中用力傳感器測量支撐力信號，實時反饋支撐力大小與表面法矢改變情況，并由數(shù)據(jù)采集卡進行a/d轉(zhuǎn)換后傳輸給工控機，將測量所得的支撐力信號進行處理計算轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的修正位移，在原有的軌跡上進行修正，考慮系統(tǒng)穩(wěn)定性要求以及精度要求，基于模糊自適應(yīng)控制策略，實現(xiàn)支撐力的精確與穩(wěn)定控制；方法具體步驟如下：

步驟一：針對復(fù)雜曲面工件進行加工前軌跡規(guī)劃，以確定支撐機器人2的軌跡和位姿參數(shù)，獲取支撐觸點軌跡；

步驟二：支撐機器人按照控制器輸入的加工軌跡規(guī)劃程序文件按照軌跡規(guī)劃運動，帶動安裝在支撐機器人末端的支撐裝置9與加工表面接觸；與加工曲面相互接觸加工時，通過力傳感器4采集測量應(yīng)變信號fm，經(jīng)信號轉(zhuǎn)化與放大、濾波處理，輸出可以識別的數(shù)字信號傳遞給工控機8；

步驟三：工控機8將收集到的數(shù)字信號fa從力傳感器坐標系轉(zhuǎn)換為是世界坐標系fm，按照重量補償算法進行重量補償計算，最后將測量結(jié)果轉(zhuǎn)換為實際的支撐力fc，重力補償算法即：

fc＝fm-fg(1)

式中：fg為支撐裝置當(dāng)前位姿下的重力矢量；工控機(8)將實際的支撐力fc與設(shè)定的期望支撐力fd進行比較計算：

ef＝fc-fd(2)

得到力誤差值ef；

步驟四：將力補償值ef采用阻抗控制策略轉(zhuǎn)換為位置補償值δx，將調(diào)整補償值δx與軌跡規(guī)劃值xp進行疊加修正，得到實時支撐位置xd的值，為在世界坐標系下的x坐標方向的位置值；其中阻抗控制策略的表達式如下：

其中，md為期望慣量，bd為期望阻尼，t為當(dāng)前時間，σi為權(quán)重因子，t為采樣周期，[t/t]為取整運算；其中σi采用模糊控制t-s法計算；設(shè)[-xe,xe]，[-xec,xec]和[-yσ,yσ]為支撐力誤差e、支撐力誤差變化率ec與權(quán)重值σi的數(shù)值范圍，歸一化成七個語言值；模糊輸入子集與模糊輸出子集都定義為七個語言值；使用隸屬度函數(shù)計算對每個語言值的隸屬度；

在上述基礎(chǔ)上，設(shè)qe，qec分別為支撐力誤差e、支撐力誤差變化率ec的量化因子，對模糊輸入子集與模糊輸出子集進行歸一化；qe，qec的計算公式為：

采用mamdani模糊推理方法，從規(guī)則表中推導(dǎo)出不同模糊集子集的輸出隸屬度。解模糊法采用面積重心法，取隸屬函數(shù)曲線與橫坐標包圍區(qū)域中心的對應(yīng)橫坐標值作為模糊集合的代表值，在論域u上uj處的隸屬度為aj(e,ec)，則面積重心對應(yīng)的橫坐標可表示為：

設(shè)gσ為σ從模糊論域映射到經(jīng)典集合的量化因子。則gσ為：

則σ的精確值為：

σ＝gσσ^*(9)

在計算機中采用labview實現(xiàn)阻抗控制策略。

步驟五：將修正后的xd、yd、zd轉(zhuǎn)換為支撐機器人2關(guān)節(jié)空間變量θ，支撐機器人的伺服控制驅(qū)動器5按照空間關(guān)節(jié)變量θ控制支撐機器人做反饋調(diào)整，支撐機器人2運動帶動末端支撐裝置4達到調(diào)整后的位置和姿態(tài)，實現(xiàn)鏡像銑削過程中的支撐力的大小恒定和可控。

本發(fā)明的有益效果是該方法可以替代傳統(tǒng)的復(fù)雜曲面零件銑削操作，尤其是大型薄壁構(gòu)件工件，提高其加工型面質(zhì)量穩(wěn)定性和一致性?？梢钥刂浦窝b置與工件表面接觸區(qū)域的支撐力，有效補償和調(diào)整研拋支撐裝置的位置和姿態(tài)精度，根據(jù)形變情況與震動情況的變化對支撐力施加相應(yīng)的控制，保證了合理的恒力加工與近恒剛度加工，實現(xiàn)銑削的均勻性和一致性，提高工件加工質(zhì)量。

附圖說明

圖1—大型薄壁構(gòu)件鏡像加工系統(tǒng)示意圖，其中：1-加工機器人，2-支撐機器人，3-大型薄壁構(gòu)件，4-力矩傳感器，5-支撐機器人的伺服控制驅(qū)動器，6-加工機器人的伺服控制驅(qū)動器，7-數(shù)據(jù)采集卡，8-工控機，9-支撐裝置。

圖2—為鏡像加工支撐方法控制算法結(jié)構(gòu)圖，其中：fd期望支撐力，fc為環(huán)境作用力，xd為期望位姿，xc為修正后位姿，qd為期望支鏈長度，τ期望關(guān)節(jié)作用力，τc實際關(guān)節(jié)作用力，q為支鏈實際長度，x為實際位姿，fm為力傳感器測量數(shù)據(jù)。

圖3—為采用本方法的支撐力曲線圖，圖4—為采用傳統(tǒng)阻抗控制方法的支撐力曲線圖。其中，橫坐標—時間，單位秒，縱坐標—支撐力，單位，牛頓。

具體實施方式

下面結(jié)合技術(shù)方案和附圖詳細說明本方法的具體實施。

本發(fā)明采用工業(yè)機器人作為支撐機構(gòu)，而控制算法應(yīng)使支撐機構(gòu)具有一定的柔順性，滿足近恒剛度支撐要求的同時，也能避免突發(fā)情況損傷工件?；谧杩箍刂频闹鲃尤犴樋刂瓶梢允怪螜C構(gòu)滿足上述要求。阻抗控制策略是柔順控制策略的一種，根據(jù)力傳感器的反饋信息采用一定的控制策略，自動調(diào)整支撐機構(gòu)的姿態(tài)和位置，去主動控制支撐力，使得機器人能夠?qū)χ瘟Ξa(chǎn)生實時的反饋并且對產(chǎn)生的支撐力進行調(diào)整，實現(xiàn)位置、姿態(tài)和力的混合控制，可以保證合理、穩(wěn)定的支撐力，從而使得機器人能夠主動順應(yīng)外界環(huán)境的變化，達到近恒剛度支撐的要求。

本實施例如圖1所示，采用支撐機器人的伺服控制驅(qū)動器5與加工機器人的伺服控制驅(qū)動器6分別驅(qū)動支撐機器人2與加工機器人1，對大型薄壁構(gòu)件3進行鏡像加工。采用力矩傳感器4實時反饋支撐力大小與表面法矢改變情況，并由數(shù)據(jù)采集卡7進行a/d轉(zhuǎn)換后傳輸給工控機8。在工控機中，進行力控制算法的編程，并生成運動控制卡相應(yīng)的命令字符，進一步再對加工機器人1與支撐機器人2進行閉環(huán)控制，從而實現(xiàn)控制算法。其中數(shù)據(jù)采集卡與上位機通信，采集數(shù)據(jù)提取和控制算法編程是基于軟件開發(fā)平臺labview實現(xiàn)的。方法的具體步驟如下：

步驟一：針對復(fù)雜曲面工件進行加工前軌跡規(guī)劃，以確定支撐裝置9的軌跡和位姿參數(shù)，獲取支撐觸點軌跡。將加工曲面刀位點軌跡轉(zhuǎn)化為機器人控制器可識別的代碼格式程序文件，輸入機器人控制器。

步驟二：支撐機器人2按照控制器輸入的加工軌跡規(guī)劃程序文件作軌跡規(guī)劃運動，帶動安裝在支撐機器人2末端的支撐裝置9與加工表面接觸。與加工曲面相互接觸加工時，通過力矩傳感器4采集測量應(yīng)變信號fm，經(jīng)信號轉(zhuǎn)化與放大、濾波處理，輸出可以識別的數(shù)字信號傳遞給工控機8。

步驟三：工控機機將收集到的數(shù)字信號fm進行處理，按照重量補償算法進行重量補償計算，最后將測量結(jié)果轉(zhuǎn)換為實際的支撐力fc，代入公式(1)重力補償算法為：

式中：fg為支撐裝置當(dāng)前位姿下的重力矢量，將以力傳感器為坐標系{t}映射到世界坐標系中。工控機將實際的支撐力fc與設(shè)定的期望支撐力fd按公式(2)進行比較計算，得到力誤差值ef；

步驟四：將力補償值ef采用阻抗控制策略轉(zhuǎn)換為位置補償值δx，將調(diào)整補償值δx與軌跡規(guī)劃值xp進行疊加修正，求得到實支撐位置xd的值，xd、為在基坐標系下的x坐標方向的位置值。其中md＝0.1，bd＝0.12，代入公式(3)、公式(4)得到阻抗控制策略的表達式如下：

其中，t為當(dāng)前時間，σi為權(quán)重因子，t為采樣周期，[t/t]為取整運算。其中σi采用模糊控制t-s法計算。在保證系統(tǒng)問題力控制精度與穩(wěn)定性的前提下，為了盡量減小系統(tǒng)的計算量，采用三角隸屬度函數(shù)。

設(shè)[-xe,xe]，[-xec,xec]和[-yσ,yσ]為支撐力誤差e、支撐力誤差變化率ec與權(quán)重值σi的數(shù)值范圍，歸一化成七個語言值；模糊輸入子集與模糊輸出子集都定義為七個語言值；使用隸屬度函數(shù)計算對每個語言值的隸屬度在上述基礎(chǔ)上，設(shè)qe，qec分別為支撐力誤差e、支撐力誤差變化率ec的量化因子。其中xe＝5,xec＝5，代入公式(5)、公式(6)得到阻抗控制策略的表達式如下：

采用mamdani模糊推理方法，從規(guī)則表中推導(dǎo)出不同模糊集子集的輸出隸屬度。解模糊法采用面積重心法，取隸屬函數(shù)曲線與橫坐標包圍區(qū)域中心的對應(yīng)橫坐標值作為模糊集合的代表值，在論域u上uj處的隸屬度為aj(e,ec)，則可按公式(7)得到面積重心也就是σ^*的值。

由數(shù)據(jù)采集卡設(shè)定采樣頻率為100hz，可得采用周期為0.01s，帶入公式(8)可得gσ如下：

gσ＝0.0012

最終將得到gσ?guī)牍?9)可以得到σ的精確值表達式如下：

σ＝0.0012σ^*

在計算機中采用labview編程將上述模糊自適應(yīng)阻抗控制策略實現(xiàn)。

步驟五：如圖2所示，期望力fd與力傳感器返回的實際支撐力fe的誤差ef通過阻抗控制器轉(zhuǎn)換為位置信號xd。再輸入到基于位置控制的支撐機器人中，由反向運動學(xué)求解期望機器人關(guān)節(jié)量qd，通過支撐機器人的位置控制器控制關(guān)節(jié)運動，由支撐機器人經(jīng)過反向動力學(xué)確定最終支鏈長度q，再由正向運動學(xué)確定支撐機器人最終姿態(tài)x，對工件進行支撐，達到預(yù)期控制目標，實現(xiàn)鏡像銑削過程中的支撐力fm的大小恒定和可控，且滿足控制精度要求。

圖3表示了在本發(fā)明的模糊自適應(yīng)阻抗控制方法下的支撐力跟蹤效果曲線。圖4表示采用普通阻抗控制方法下的支撐力跟蹤效果曲線。從兩張跟蹤力效果曲線圖對比中可以看出，采用模糊自適應(yīng)阻抗控制可以使支撐力迅速地跟蹤給定的理想值，且超調(diào)量小，有效避免過大支撐力損害工件，達到了滿意的控制效果。