欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:37227291
大小:2.79 MB
页数:64页
时间:2019-05-19
《机器人焊缝跟踪系统智能跟踪控制》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、桂林理工大学硕士学位论文摘要本文首先叙述了目前焊接技术应用状况和发展趋势,列举了近年来采用数字控制系统、计算机控制系统、智能化控制系统、网络控制系统、智能机器人系统等的先进自动化焊接技术。并指出在焊接领域中特别值得关注的、自动化程度最高的就是智能机器人,而其关键技术之一是机器人焊钜的自动跟踪控制方法。实际上,随着智能自动化焊接技术的普及,焊缝跟踪技术已经成为当前国内J'l-机器人技术及焊接工作者研究的重点之一,但由于非线性及干扰因素多等特点,因而很难建立起精确控制的数学模型。即就是说,使用经典控制理论和现代控制理论难以有效实
2、时实现机器人焊接过程的自动跟踪控制。而智能控制作为一种通过定性与定量相结合的综合集成方法,针对系统环境和任务的复杂性、模糊性和不确定性,有效地实现复杂的信息处理功能。所以模糊控制、神经网络、专家系统、复合控制在焊缝跟踪控制中的应用越来越广泛。本文研究重点是运用模糊控制理论和免疫学理论实现机器人焊接过程的实时跟踪控制,具体为以下两点:(1)、以IRBl400型工业弧焊机器人为模型研究的机器人运动学模型,建立了视觉装置绕焊炬末端旋转跟踪装置的空间模型。并且描述了焊钜、焊接工件和CCD摄像机之间坐标关系,据此分析随动机构绕理想焊丝
3、轴线所旋转的角度有两种:一种是焊接过程中绕焊丝理想轴线的自转角度,另一种是由于焊缝轨迹方向的改变,因随动系统旋转而另外需要附加的随动角度。(2)、先探讨了模糊控制系统的工作原理和优越性,然后在研究免疫学理论的过程中,深入分析了免疫学的基本思想和免疫机制。并根据免疫学原理,将随动系统的旋转角度作为免疫学理论的抗原,将随动系统输出的电压值作为了抗体,提出了基于免疫学的模糊PID控制方法,并进行了有效的仿真实验。.焊缝跟踪随动系统的仿真结果证明模糊免疫学PID控制方法具有良好的快速性和稳定性,可以满足随动系统跟踪焊缝的要求。.关键
4、词:焊缝跟踪,控制,模糊免疫,仿真分析桂林理工大学硕士学位论文AbstractThispaperfirstlydescribescurrentweldingtechnologyapplicationsituationanddevelopmenttrend,Listsexampleswhichadopteddigitalcontrolsystem,computercontrolsystem,intelligentcontrolsystem,networkcontrolsystem,intelligentrobotsandoth
5、eradvancedautomationweldingtechnologyinrecentyears.Specificallyintheweldingfield,thehighestdegreeofautomationisintelligentrobot,whichoneofthekeytechnologiesisautomatictrackingcontrolmethordoftheweldingtorch.Infact,WithIntelligentautomaticweldingtechnologydeveloping
6、,seamtrackingtechnologyhasbecomeoneoftheemphasisofresearchesofthecurrentdomesticandinternationalroboticsandweldingworkers,becauseofthenonlinearandinterferencefactors,SOitisdifficulttoestablishtheaccuratemathematicalmodelbyusingclassicalcontroltheoryandmodemcontrolt
7、heorytorealizetheautomaticcontr01.Thisistosay,usingclassicalcontroltheoryandmodemcontroltheorycannotperformeffectivelyreal-timerealizationofautomaticrobotweldingprocesstrackingcontr01.ButIntelligentcontrolisakindofintelligentcontrolbyqualitativeandquantitativemetho
8、dsforintegratedsystem,intheconditionofsystemenvironmentandtaskcomplexity,fuzziness.anduncertainty,effectivelyrealizecomplexinformationprocessingf
此文档下载收益归作者所有