基于工业机器人的铸件打磨过程控制研究

来源 :青岛大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yeluanwu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
铸造件在完成铸造后,某些表面需不同程度地进行打磨加工。对于需进一步实施机加工的粗糙表面,如浇铸冒口残留体,为避免对机床和刀具造成损坏,需先通过粗磨的方式,大体积和高效率地磨除粗糙面。而对于需要实施探伤操作的表面,则需要磨除较薄的表面生锈层或表面缺陷层即可,有时还要求工件表面在磨除后达到一定的光洁度,这些不同的打磨要求,体现为不同的打磨程度。当采用工业机器人代替人工实施打磨时,不同的打磨程度就对应着不同的打磨工具和不同的控制方法,本文以此将其分为基于工业机器人的粗打磨、中细打磨和细打磨三类,并对其打磨过程中机器人端控制与打磨工具端控制,进行了深入的算法与控制方式的研究,之后完成了现场的实际测试,主要研究内容与结论如下:首先,本研究针对的打磨对象是离散化和非标化的中大型铸件,每个铸件打磨区域的数量和位置是不一样的,故本文提出了一种关键特征点示教方法,只需获取少量打磨区域特征点的位姿数据,利用自主创建的算法,即可快速确定出被打磨区域的边界,打磨层和打磨轨迹,为后续打磨过程奠定基础。对于粗打磨,要求单位时间内磨除大体积的材料,而精度要求不高,表现为大磨削力和大震动等工况特点,希望打磨工具和打磨砂轮具备高刚度和高强度,故打磨力度和打磨轨迹的调整不放在工具端,而是完全由机器人端实现。通过自设的一个PI控制器,根据从驱动砂轮的伺服电机中采集输出扭矩,计算出机器人的TCP位姿调整量,实现粗磨过程控制。对于中细打磨和细打磨,其要求主要以表面磨削质量为主,表现为较小的磨削力和较小的震动等工况特点,打磨工具的刚度和强度要求低于粗磨,但对打磨力度调整的精度和灵敏度要求提高,故将打磨力度的主控制放在工具端,然后结合机器人端的基本轨迹运动控制,实现中细打磨和细打磨的全控制过程。为了实现更可靠的控制效果,本文先通过Simulink仿真了打磨工具的控制过程,以此为依据对调控用伺服电机进行了选型。控制算法上仍采用PI控制器调节电机的转速,使用电流变送器采集角磨机的电枢电流作为反馈信号,实现了等力度控制下的随形打磨过程。最后,通过在某铸钢企业的现场测试,证明了本文设计的机器人打磨系统和打磨工艺流程符合铸造厂对铸件打磨高效性、工艺性、低成本的要求,同时也验证了打磨控制算法的可行性、稳定性。
其他文献
过氧化氢酶(CAT),是生物体内一种极其重要的蛋白质类的生物催化剂,能在较为温和的条件下高效和特异地催化过氧化氢分解。但因其本身是蛋白质,CAT的催化活性会极大地受到反应中的温度和p H等因素限制。鉴于此,本文成功制备的花状Fe3O4@Au纳米颗粒(NPs)既具有CAT的类似催化活性(催化过氧化氢分解产生羟基自由基),同时催化反应还能在较宽的温度和p H范围下进行。此外,与CAT等生物酶相比,Fe
冬季由于逆温现象,雾天出现的频率增加。雾天场景不仅干扰驾驶员的主观判断能力,而且严重影响自动驾驶的图像识别性能,从而给车辆的安全出行造成了一定的隐患。为了最大程度的降低雾天场景退化的影响,提高图像识别系统的准确率,有必要在目标检测前对原图像进行去雾预处理,增加输入的图像信息,提高对比度。目前图像去雾算法主要有两个不同的研究方向,分别是图像复原和图像增强的去雾算法。前者主要通过大气散射模型并结合先验
电能是关系国民经济发展的重要能源,负责生产、输送、分配、使用电能的电力系统是一个非常复杂的系统,高精度的电力系统短期负荷预测是保证电力系统可靠运行的重要依据。随着电力系统的不断发展,短期负荷预测的难度大大增加,提出合理有效的预测模型越来越成为目前研究的重点。电力负荷受多种因素的影响,传统的预测模型难以满足当前环境下对预测精度的要求。为了提高预测精度,降低电力生产成本,对在预测领域效果较好的人工神经
永磁同步电机(PMSM)具有效率高、能耗低和功率密度大等优点,应用在众多领域。但内置式永磁同步电机(IPMSM)设置位置传感器会增加系统成本、尺寸和重量,而且安装繁琐并对使用环境有严格要求,本文研究了一种基于超螺旋滑模模型参考自适应法的IPMSM转子转速和位置估计的方法。明晰了空间矢量脉宽调制技术的基本原理。分析了坐标变换原理以及永磁同步电机在三种坐标系下的数学模型,着重阐述了空间矢量脉宽调制技术
皮肤能够感知各种不同的外部刺激,比如压力、温度、针扎等,从而提醒人类及时做出反应并避免受到伤害。受人体皮肤的启发,科学家和工程师们开发出可以感知外部多种刺激的柔性传感器。近年来,柔性传感器在仿生医学、智能机器人、可穿戴设备中扮演着重要的角色。然而,面对现实需求,现有的柔性传感器仍然存在一些局限需要解决。其中一个局限是柔性传感器难以将外界的光-热-力刺激转化为光-电信号双输出。基于发光材料的柔性传感
气体传感器作为一种重要的环境检测装置,广泛应用于工农业生产和日常生活的多个领域。但是气体传感器还存在许多缺陷与不足,比如较高的工作温度,缓慢的响应速度,较低的灵敏度,稳定性和耐候差等缺点。本研究通过在原有传统氧化物半导体材料中掺入铋或铁金属元素,并进行微结构、形貌、比表面积和成分调控,通过对掺杂元素比例优化,异质结构建等手段,显著改善了所制备复合功能材料的气敏性能;通过多种检测手段分析了其中的传感
随着科技化进程的加快,无人驾驶汽车、道路监控、遥感卫星等计算机视觉应用的发展对图像处理的质量提出了更高的要求。然而,东南沿海等地区由于空气湿度大、粉尘较多等原因,致使雾气频发。雾气的存在又使得图像的清晰度发生严重衰退,从而阻碍了智能信息采集设备的处理和判断。夜间场景受光线影响较大,整体比白天场景像素值更低,再加上雾气影响,使得夜间去雾工作变得更加困难。针对目前的夜间去雾的结果中存在可视化程度较低、
随着空调的普及率越来越高,空调高能耗问题也成为了一个不容忽视的问题。全空气空调系统能够保持室内恒湿、恒温、恒氧等,能够极大地提升用户的舒适度。但是,当前也存在着室外机体积较大、中高层用户安装不便以及能耗较高等问题,制约了全空气空调系统的发展。因此,对全空气空调室外机进行优化具有十分重要的意义。本文通过研究全空气空调系统中各个设备的数学模型,在MATLAB/Simulink仿真平台中,根据各个部分的
随着城市化进程的加快,城市人口和车辆数量激增,给城市路网带来了巨大压力。而随着人工智能技术的进步,自动驾驶汽车以及车路协同系统为缓解交通拥堵提供了新的解决方案。在交通路网中,交叉路口是提高通行效率的关键环节。基于自动驾驶和车路协同的交叉路口车辆调度问题既是具有挑战性的理论研究问题,又是具有广泛应用价值的工程实践问题。本文基于车路协同技术提出了一种交叉路口自动驾驶车辆智能调度的策略,并结合车辆编队技
MOFs衍生的金属氧化物材料已在气体存储,药物传递,能量转换,催化作用和化学传感等领域引起了广泛关注。以MOFs作为新模板可通过直接煅烧形成双金属或中空金属氧化物,制备方法简单高效,同时该多孔金属氧化物材料具有高孔隙率、高催化活性、良好的生物相容性和响应稳定性。本文以MOFs衍生的双金属或中空金属氧化物为载体,制备高性能的纳米杂化材料。由于纳米杂化材料的模拟酶活性,可借助电化学、紫外等分析方法实现