工业机器人受力在线误差测量与控制补偿技术研究

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时间:2019-05-15

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1、工业机器人受力在线误差测量与控制补偿技术研究ResearchonOnlineForceErrorMeasurementandControlCompensationTechnologyforIndustrialRobot学科专业:仪器科学与技术研究生:张振邦指导教师:曲兴华教授天津大学精密仪器与光电子工程学院二〇一七年十二月摘要高端装备制造体现着一个国家综合国力的高低。目前,我国正在大力发展高铁技术、大飞机项目、核能项目、航空航天项目等一系列重大项目,取得了瞩目的成就。为了提高我国的高端制造水平,国务院发布了《中国制造2025》战略计划。这些项目都具有同样的特点,就是相

2、对精度要求高、结构复杂、尺寸大,因此,对其工件的制造要求很高。而传统的固定式制造方法很难满足这些要求。工业机器人由于其工作空间大、运动空间可达性好、操作控制灵活、尺寸小等优点,目前,已经够越来越广泛的应用于加工制造领域,构成柔性制造系统。但是,机器人的定位精度尤其是其绝对定位精度较低,因此,其在高精度加工领域使用有限。因此,本文提出了机器人绝对定位精度提高的方法,搭建机器人在线补偿系统,结合相应的算法对其误差进行在线补偿,从而提高机器人在加工过程中的绝对定位精度。研究了典型的六轴串联机器人的相关知识,包括机器人的结构、机器人的操作方式、机器人坐标系等,基于KUKAKR

3、5arc型机器人,建立了该机器人的D-H模型,分析了机器人的误差,基于该模型对KUKAKR5arc型机器人进行了标定,通过标定,可以在一定程度上提高机器人的绝对定位精度。研究了机器人受力与机器人变形量的关系,并设计实验,测量得到机器人的刚度矩阵,基于机器人的刚度矩阵,研究通过测量机器人受力,结合机器人刚度矩阵测量误差,进而进行补偿的方法,设计实验系统验证该方法的有效性。基于上述方法,搭建机器人受力在线补偿系统,研究机器人在受力情况下在线补偿的方法,提出了基于比例-积分-微分(PID)的机器人补偿算法。实验结果表明,该系统可以有效提高机器人在受力情况下的绝对定位精度。关

4、键词:工业机器人,离线补偿,刚度矩阵,负载,在线补偿IIIABSTRACTHigh-endmanufacturingreflectsthecomprehensivenationalstrengthofacountry.Atpresent,ourcountryisdevelopinganumberofmajorprojects,forexample,High-speedtechnology,LargeAircraftProject,Nuclearproject,Aerospaceproject.Inordertoimprovethelevelofhigh-endmanu

5、facturingofourcountry,astrategicplancalled“MadeinChina2025”waspresentedbytheStateCouncil.Andwehavemadebreakthrough.Alloftheseprojectsareneedtobehigh-accuracy,complexstructureandbigsize.Therefore,theworkpieceneedstobehighlevel.However,traditionalmethodscan’tmeetitsneed.Asweknow,industria

6、lrobothasbeenmoreandmorewidelyusedinmanufacturingfieldsbecauseofitslargeworkspace,flexibleoperation,smallsizeandsoon.Itwasanimportantcomposionofflexiblesystem.While,thepositioningaccuracy,especiallytheabsolutepositioningaccuracyoftherobotislow.Therefore,itislimitedinhigh-accuracymanufac

7、turingfields.Hence,inthispaper,amethodtoimprovetheabsolutepositioningaccuracyoftherobotisproposed.Besides,arobotonlinecompensationsystemisbuilttocompensatetheroboterrorcombinedwithalgorithm.Finally,therobotabsolutepositioningaccuracyisimproved.Theknowledgeaboutatypical6Dserialr

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