基于再制造系统的mig表面堆焊机器人的轨迹规划

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1、基于再制造系统的MIG表面堆焊机器人的轨迹规划摘要：基于再制造系统的机器人可以扫描出磨损部分，以及制定出于标准模式相比较的相应的模式，计算焊缝沉积物，执行焊缝的规划轨迹，并且依靠MIG自动焊接修复磨损部分。这张纸研究的是在校正，扫描和模式重建后的焊缝轨迹规划。下面的方面包括：介绍规划原理，基于焊缝参数（流量和速度）选择合适的焊接步骤，通过叠加的方法计算焊缝的重叠程度，还有已经证明了的通过最优化的参数可以获得好的焊缝侧面轮廓。关键词：基于再制造系统的机器人、轨迹规划、焊缝参数、焊接重叠0引言焊接是再制造的关键技术之一，为了提高焊接的效率和准确性，一个完整的机器人再生系统已开始

2、研究，这个系统包括一个6轴机器人、可逆工程学系统、一个3D影像扫描系统以及为了再生系统应用和机器人控制的系统软件。因此以下功能可以实现：（1）通过使用一个3D光电扫描仪可以在电脑中生成一个3D的CAD模型（2）计算方位和电镀层(3)机器自动编程和轨迹规划（4）再制造过程参数的输入及通过机械手和旋转台的协作完成这个过程（5）为生成零件最终尺寸的3D扫描和CAD模型这段文章介绍了焊接轨迹的规划、校正、扫描和重建是基于磨损程度和焊接尺寸。1轨迹规划当重建再制造模型后，在再制造中一系列合理，有效的规划必须被执行，换句话说是轨迹规划。为了得到更高质量和更好看的外观，应当努力保持使焊接

3、金属融滴平坦或缓慢地趋向位置，因为需要被修复的地方是各种各样的，它们的轨迹的算法完全不同，它们可以通过借助提供对机器人连接的Trv3DEdit软件使用离线程序编制解决。转换程序化的焊接轨迹坐标，在每一条轨迹中加入起始点和结束点，并且依照机器人程序结构输出为文件格式，生成机器人程序，这些程序可以用来实现以下的模拟实验和实际生产。这种设计充分体现了灵活特性和极大提高了系统效率。1.1规划原理考虑到焊接融滴，机器人轨迹规划的任务就是选择一个最理想的机器人焊接路径以及与磨损程度和焊接过程相应的姿势。图1所示轨迹规划的规程第一步：选择标准模式和点集去计算每一个点的错误，转换所选点的坐

4、标系为正交坐标系，此坐标系以相应的圆柱体轴心线为z轴，轴心为原点（如图2所示，坐标系），然后再转换为圆柱坐标系它的z轴沿着相应圆柱体的轴心方向。第二步：计算所选点集（指的是磨损表面的点）中误差小于0的点最大z值与最小z值，用这种方式，轨迹计算与点唯一有联系的z值是在最小z值与最大z值之间。第三步：计算一部分的焊缝轨迹，对于一个给定的，表示从垂直平面到圆柱坐标轴。一个循环点可以通过用这个面截断点集得到。整理这些点（依据排列）舍弃那些误差大于0的点（意思是只有那些磨损表面上的点是相关的），然后可以得到一个有序的轨迹，这个轨迹是由磨损表面上符合排列的点所组成的。把焊缝高度加到轨迹

5、线或面上点的r值上，并且减去来自误差的高度，即磨损表面已经经过局部修复。用这种方法可得到焊缝轨迹，然后，用平面去截修复点集，重复第三步直到没有由截断所得的误差小于0的点。第四步：把加到焊缝轨迹的间距上（可以由焊缝宽度得到）上，然后重复第三步，直到，用这种方法，所有磨损表面上的点集都会经过，并产生相应的焊接轨迹。第五步：把坐标系换为基础坐标系，计算焊缝上所有点的位置和方向。对每个点，它的z方向是与相应圆柱轴竖直的，y方向是与此轴平行的。如图2所示1.2焊接参数及其最优化焊接参数对焊接质量有决定性的影响，选择合适的参数总是可以第一时间解决过程中的问题，尤其是气体保护金属极电弧焊

6、。1.2.1焊接电流焊接电流直接影响焊接稳定性、焊接几何尺寸和金属状态转换。当电流增加时（其它参数不变）焊缝熔深和稳定性都增加，对电流很敏感，但是焊缝宽度很少变化（或者变化很微弱）。原因如下：（1）当焊弧力度和热量输入增加时，热源的位置会变低因此焊接熔层深度会增加。焊接熔深几乎是与焊接电流成正比的，并且它的部分与焊接过程、金属丝直径、电流种类等等有关。（2）当电流增长时，金属熔化速率几乎成比例增长，同时焊缝宽度几乎没有改变，因此焊接稳定提高。（3）当电流增加时，焊弧直径增长，焊接深度限制的焊弧移动范围也结果性的增长，因此焊接宽度几乎没有变化，由于焊接深度的增长，形状部分缩小

7、，焊接比率增长微弱。焊接电流越高，融化速率也越高。然而，过多的高电流将会造成不好的焊接形状和严重飞溅，结果会降低沉积效率。同样，过多的低电流可能会导致残渣包括不完全的熔透。因此，在焊接过程中，必须保证焊接熔层足够高不会被熔穿。1.2.2焊接速度焊接速度影响焊接形状，结合处的机械性能和对缺陷（例如孔隙）的敏感度。当速度增加时能量输入q/v减少，焊接尺寸（宽度、熔深和稳定性）也是如此。因为电镀层上每单位焊缝深度与焊接速率的关系是相反的，焊接宽度与焊接速度近似相反，焊接速率几乎不变。焊接速度是评价焊接生产率的决定性指标之