CN110561237A - 一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，S100分别对机器人、主动力传感器和被动力传感器进行标定；S200机器人夹持工件与砂带进行柔性接触，对工件进行磨削加工；S300所述主动力传感器实时采集工件的接触力信号，并进行实时重力补偿获得主动接触力信号，一维力传感器实时采集接触轮的被动力信号；S400基于Kalman滤波方法所述主动接触力信号和被动力信号进行信息融合获得反馈力信号；S500机器人和砂带磨抛机将反馈力与预设接触力进行比较。本发明还公开了一种磨削系统。本发明的方法，一方面有效提升了机器人磨削加工环境中接触力的控制精度；另一方面优化了磨削过程中所产生的过、欠磨现象，保证了加工工件的材料去除一致性与较好的表面粗糙度。

Description

一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法及系统

技术领域

本发明属于智能制造技术领域，更具体地，涉及一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法及系统。

背景技术

机器人砂带磨削技术以其自动化程度高、通用性强、灵活性高等优点已成功应用于各类零部件的打磨抛光作业中。但是针对复杂曲面类的精密磨削加工，由于机器人定位精度低，加工环境复杂且对离线规划的路径依赖程度高，导致在机器人砂带磨削加工过程中极易产生过、欠磨现象，严重影响了工件的表面加工质量与轮廓精度，阻碍了机器人砂带磨削技术在高精密制造业领域的进一步发展。

为了解决上述问题，专利文献CN107962480A公开了一种叶片机器人砂带磨削加工力控制方法，其根据加工对象不同，设置具体的不同参数，通过对加工过程中磨削力的控制，能够较准确的控制磨削加工过程。另外，专利文献CN106914904B公开了一种基于ROS的复杂曲面叶片力位混合控制加工系统，该系统可有效实现复杂曲面叶片机器人砂带磨抛的力位混合控制，因为能够精确地控制复杂曲面叶片的材料去除率，并提高其表面加工质量。

但专利文献CN107962480A和专利文献CN106914904B公开的叶片机器人砂带磨削加工过程中的力控系统及方法，均为主动力控制方法，虽然这两种方法都通过不同的原理实现了机器人夹持工件端的主动恒力控制，但均未考虑到实际加工环境中加工工具端的被动力控制，也没有考虑到主动力控制与被动力控制相结合的情况，在磨削接触过程中工件与磨削轮的弱刚性接触导致的过欠磨、接触力控制精度低等问题依然存在。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法及系统，通过机器人末端的主动力传感器与磨抛机上的被动力传感器实现机器人砂带磨削系统的主被动力综合控制，一方面有效提升了磨削接触力的控制精度；另一方面优化了磨削过程中的过、欠磨问题，保证了加工工件产品的材料去除一致性与较好的表面粗糙度值，能够满足叶片类零件磨削加工要求。

为了实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，用于对砂带磨抛机的接触轮与工件之间的接触力进行精确控制，包括如下步骤：

S100：分别对机器人、主动力传感器和被动力传感器进行标定；

S200：机器人夹持工件与砂带进行柔性接触，并按照预设的加工路径和接触力对工件进行磨削加工；

S300：所述主动力传感器实时采集工件的接触力信号，并进行实时重力补偿获得主动接触力信号，所述一维力传感器实时采集接触轮的被动力信号；

S400：基于Kalman滤波方法所述主动接触力信号和被动力信号进行信息融合获得反馈力信号，并将该反馈力信号传递至机器人和砂带磨抛机的控制系统；

S500：将所述反馈力信号与预设接触力进行比较，在力突变较大的情况下采用被动力控制，在力突变较小的情况下采用主动控制，通过分别控制机器人的姿态和接触轮的法向接触力，来实现接触力的精确综合控制，保证机器人恒力磨削。

进一步地，S400中所述信息融合具体包括如下步骤：

S401：以磨削过程中工件与接触轮之间的接触力为观测和控制对象，建立系统状态方程和观测方程；

S402：将所述主动接触力信号和被动力信号通过系统状态方程和观测方程进行信息融合处理，获得全局最优解；

S403：以全局最优解作为反馈力，传递至机器人和砂带磨抛机。

进一步地，所述系统状态方程和观测方程为：

其中，X(k)＝[F_Tool,x(k) F_Tool,y(k) F_Tool,z(k)]^T，F_Tool,x、F_Tool,y、F_Tool,z分别是机器人工具坐标系{Tool}下切向力、轴向力和法向力，k为时间变量；A为系统矩阵，B为系统误差矩阵，Q₁、Q₂分别为一维力传感器和主动力传感器的观测矩阵；M(k)为系统随机噪声；P_i(k)为传感器观测噪声。

进一步地，S300中所述重力补偿，其模型为：

其中，F_Tool,x、F_Tool,y、F_Tool,z是机器人工具坐标系{Tool}下的实际切向力、轴向力和法向力；F_Sensor,x、F_Sensor,y、F_Sensor,z是经过零点漂移补偿后传感器坐标系{Sensor}下的测量切向力、轴向力和法向力；G_Sensor,G_Tool分别是传感器与工件在基座标系{Base}下的重力；分别是{Sensor}相对于{Tool}和{Base}相对于{Sensor}的齐次坐标变换矩阵。

进一步地，S500中所述机器人的姿态控制采用基于PI/PD的力位混合控制算法，根据反馈力与机器人位置、速度信息对机器人位姿进行实时调整。

进一步地，基于PI/PD的力位混合控制算法包括如下步骤：

S501：主动力传感器和一维力传感器分别测量捎带磨削过程中工件的接触力和力矩信号，以及接触轮的法向接触力，并将Kalman滤波信息融合后的反馈力与预设力进行比较，通过判断二者差值与阈值的关系，从而调整机器人和接触轮之间接触力，获得力控制信号；

S502：根据机器人的位置反馈信息进行位置、速度调整，获得机器人的姿态信号；

S503：对机器人进行逆运动学求解，获得最终机器人的接触力和力矩，实现机器人末端夹持工件的接触力调整。

进一步地，S500中接触轮法向接触力通过电气比例阀与PID控制策略，将接触力转换为伸缩气缸内对应的气压值，实现接触轮压力控制，包括如下步骤：

S505：磨抛机控制器将经过主动力传感器与一维力传感器信息融合后的测量法向力与预设力进行比较，并通过模拟量转换模块将其变换为相应的电压值传输至电气比例阀；

S506：电气比例阀将电压值转换为对应的气缸气压值，并将其与气缸实际气压值进行比较；

S507：通过PID控制器实时调整伸缩气缸实际气压值，最终实现接触轮所受压力的调整。

进一步地，S100中所述机器人、主动力传感器和被动力传感器的标定，包括对其环境温度、湿度以及零点漂移误差进行补偿的步骤。

按照本发明的另一个方面，提供一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削系统，用于实现所述的磨削方法，包括六轴工业机器人和对应的砂带磨抛机；其中，所述六轴工业机器人夹持工件的端部设有主动力传感器，用于实时测量工件受到的接触力和力矩，获得工件的主动力信号；

所述砂带磨抛机包括与所述工件相对设置的接触轮、与接触轮呈三角形布置的张紧轮和驱动轮，以及套设于所述接触轮、张紧轮和驱动轮上并可绕其转动的砂带；

所述驱动轮与接触轮之间设有一维力传感器，该一维力传感器实时测量接触轮的法向力，获得砂带磨抛机的被动力信号。

进一步地，所述六轴工业机器人设有机器人控制器，砂带磨抛机设有磨抛机控制器。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

1.本发明的方法，通过机器人末端主动力传感器与磨抛机一维力传感器实现机器人砂带磨削系统的主被动力综合控制，一方面有效提升了磨削接触力的控制精度；另一方面优化了磨削过程中的过、欠磨问题，保证了加工工件产品的材料去除一致性与较好的表面粗糙度值，能够满足叶片类零件磨削加工要求。

2.本发明的方法，引入了被动力控制有效优化磨削接触过程中的过欠磨现象，实现了机器人磨削系统的力控制闭环反馈，保证了机器人恒力磨削，能够显著提升加工质量。

3.本发明的方法，实现机器人与磨抛机对磨削力的综合控制，力控制精度显著提升。

4.本发明的方法，主动力传感器采集磨削时的各分力信号，并采用基于PI/PD的力位混合控制算法得到期望力和期望位置，对机器人加工路径进行修正，实现磨削过程中的恒力控制。

5.本发明的方法，一维力传感器将测量力与预设力进行比较，将变化值传递至电磁比例阀，通过PID控制算法对伸缩气缸进行气压调节，进而控制伸缩气缸运动，实现工件与砂带的柔顺接触。

6.本发明的系统，反馈力信号传递至所述机器人控制器和磨抛机控制器，并与预设力进行比较，若反馈力与预设力的差值超过了设定阈值，则调整六轴工业机器人的位置、速度等参数，同时调整接触轮的法向接触力，直到反馈力与预设力的差值小于阈值范围，则以恒力对工件进行磨削加工。

附图说明

图1为本发明实施例机器人磨抛系统结构简化示意图；

图2为本发明实施例机器人磨抛系统主被动力控制工作流程；

图3为本发明实施例信息融合处理流程示意图；

图4为本发明实施例机器人及砂带磨抛机调整流程示意图；

图5为本发明实施例机器人主被动力控制原理示意图；

图6为本发明实施例磨抛机接触轮压力控制原理示意图。

在所有附图中，同样的附图标记表示相同的技术特征，具体为：1-六轴工业机器人、101-机器人控制器、2-主动力传感器、3-砂带磨抛机、301-接触轮、302-张紧轮、303-驱动轮、304-砂带、305-伸缩气缸、306-磨抛机控制器、4-一维力传感器、5-工件、6-信息融合处理器。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，本发明实施例提供一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削系统，该系统包括六轴工业机器人1和对应的砂带磨抛机3。其中，六轴工业机器人1夹持工件5的端部设有主动力传感器2，用于实时测量工件5受到的接触力和力矩，获得工件5的主动力信号。砂带磨抛机3包括与工件5相对设置的接触轮301、与接触轮301呈三角形布置的张紧轮302和驱动轮303，以及套设于所述接触轮301、张紧轮302和驱动轮303上并可绕其转动的砂带304。在驱动轮303与接触轮301之间还设有一维力传感器4，该一维力传感器4实时测量接触轮的法向力，获得砂带磨抛机3的被动力信号。此外，在远离六轴工业机器人1和对应的砂带磨抛机3一侧，设有信息融合处理器6，所述工件5的主动力信号和砂带磨抛机3的被动力信号通过该信息融合处理器6进行处理，获得反馈力信号。同时，六轴工业机器人1设有机器人控制器101，砂带磨抛机3设有磨抛机控制器306，反馈力信号传递至所述机器人控制器101和磨抛机控制器306，并与预设力进行比较，若反馈力与预设力的差值超过了设定阈值，则调整六轴工业机器人1的位置、速度等参数，同时调整接触轮301的法向接触力，直到反馈力与预设力的差值小于阈值范围，则以恒力对工件进行磨削加工。本发明的系统，通过机器人末端主动力传感器与磨抛机一维力传感器实现机器人砂带磨削系统的主被动力综合控制，一方面有效提升了磨削接触力的控制精度；另一方面优化了磨削过程中的过、欠磨问题，保证了加工工件产品的材料去除一致性与较好的表面粗糙度值，能够满足叶片类零件磨削加工要求。

图2-图4为机器人磨抛系统主被动力控制工作流程图。以ABB6700工业机器人为例，其包括如下步骤：

(1)在第一次作业前需要对六轴工业机器人1的坐标系、主动力传感器2和一维力传感器4进行标定和零点漂移补偿，以保证六轴工业机器人1的运动与传感器测量数据的精度。传感器受力分析为：

其中，F_mea,i(i＝x,y,z)为传感器显示各方向受力值；F_act,i(i＝x,y,z)为实际传感器各方向受力值；f_lz是机器人末端法兰安装产生的螺纹预紧力，方向沿着安装坐标系{F}的Z轴负方向；f_x0和f_y0是传感器零点漂移值；f_gx,f_gy,f_gz分别表示三个方向所受到的惯性力。

因此，补偿值为：

ΔF_i＝F_mea,i-F_act,i(i＝x,y,z) (2)

(2)针对不同的工件5需要提前规划好磨抛加工路径和接触力，由六轴工业机器人1夹持工件5与接触轮301进行柔性接触，并对其进行磨削加工；安装于机器人末端的主动力传感器2用于对夹持工件5在磨抛机上进行打磨时的主动力控制，所述主动力控制是指主动力传感器采集磨削时的各分力信号，并采用基于PI/PD的力位混合控制算法得到期望力和期望位置，对机器人加工路径进行修正，实现磨削过程中的恒力控制。

(3)在磨抛作业过程中，主动力传感器2与一维力传感器4实时采集磨抛过程的力信息，其中主动力传感器2采集六轴工业机器人1末端工件5所受的接触力和力矩，一维力传感器4采集磨抛机接触轮301所受的法向接触力。在本实施案例中，采用六轴工业机器人1夹持工件5在磨抛机上进行磨抛的作业方式，由于机器人夹持工件悬空运动，采集的力信号包含工件5与传感器本身的重力分量，因此需要对主动力传感器2采集的力信息进行实时重力补偿，重力补偿模型如下：

其中，F_Tool,x、F_Tool,y、F_Tool,z是机器人工具坐标系{Tool}下的实际切向力、轴向力和法向力；F_Sensor,x、F_Sensor,y、F_Sensor,z是经过零点漂移补偿后传感器坐标系{Sensor}下的测量切向力、轴向力和法向力；G_Sensor,G_Tool分别是传感器与工件在基座标系{Base}下的重力；分别是{Sensor}相对于{Tool}和{Base}相对于{Sensor}的齐次坐标变换矩阵。

安装于磨抛机中的一维力传感器4和伸缩气缸305用于打磨过程中的被动力控制，所述被动力控制是指一维力传感器4将测量力与预设力进行比较，将变化值传递至电磁比例阀，通过PID控制算法对伸缩气缸进行气压调节，进而控制伸缩气缸305运动，实现工件5与砂带304的柔顺接触。

(4)如图3所示，为避免两种力控制的干涉，保证磨削过程的稳定性和可靠性，采用Kalman滤波将主动力控制与被动力控制进行融合，并将融合后的力信息分别传递至机器人与砂带磨抛机的控制系统，进行综合控制。以磨削过程中的接触力为观测和控制对象，将主动力传感器经过实时重力补偿后的力信息与一维力传感器采集的力信息进一步的融合处理以获取全局最优解。于本实施案例中，采用经典Kalman滤波全局最优观测融合理论，以磨削过程中的接触力为观测和控制对象，系统状态方程和观测方程如下：

其中，X(k)＝[F_Tool,x(k) F_Tool,y(k) F_Tool,z(k)]^T，F_Tool,x、F_Tool,y、F_Tool,z分别是机器人工具坐标系{Tool}下切向力、轴向力和法向力，k为时间变量；A为系统矩阵，B为系统误差矩阵，Q₁、Q₂分别为一维力传感器和主动力传感器的观测矩阵；M(k)为系统随机噪声；P_i(k)为传感器观测噪声。

(5)如图4所示，将融合后的反馈力分别传递至机器人控制器101和磨抛机控制器306。主动力传感器2和一维力传感器4将反馈力与预设力进行比较，若反馈力与预设力的差值大于阈值，则需调整六轴工业机器人1的姿态和砂带磨抛机3的伸缩气缸305以保证接触力与预设力尽量一致，提高力控制精度。

图5为本发明实施例中机器人主被动力控制原理图。机器人力控制策略采用基于PI/PD的力位混合控制算法，一方面，主动力传感器2和一维力传感器4分别测量捎带磨削过程中工件的接触力和力矩信号，以及接触轮301的法向接触力，并将Kalman滤波信息融合后的反馈力与预设力进行比较，通过判断二者差值与阈值的关系，从而调整六轴工业机器人1和接触轮301之间接触力，获得最终的力控制信号；另一方面根据机器人的位置反馈信息进行位置、速度调整。结合六轴工业机器人1与接触轮301之间的接触力和机器人的姿态，进而对六轴工业机器人1进行逆运动学求解，获得最终六轴工业机器人1的接触力和力矩，以实现六轴工业机器人1末端夹持工件5的接触力调整，实现恒力砂带磨削。

图6为本发明实施例接触轮301压力控制原理图。磨抛机控制器306将经过主动力传感器2与一维力传感器4信息融合后的测量法向力Fz与预设力Fd进行比较，并通过模拟量转换模块将其变换为相应的电压值U传输至电气比例阀，电气比例阀将电压值U转换为对应的气缸气压值P，并将其与气缸实际气压值P_f进行比较，通过PID控制器实时调整伸缩气缸305实际气压值P，最终实现接触轮301所受压力的调整。

本发明的技术方案通过机器人末端主动力传感器与磨抛机一维力传感器实现机器人砂带磨削系统的主被动力综合控制，一方面有效提升了磨削接触力的控制精度；另一方面优化了磨削过程中的过、欠磨问题，保证了加工工件产品的材料去除一致性与较好的表面粗糙度值，能够满足叶片类零件磨削加工要求。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，用于对砂带磨抛机的接触轮与工件之间的接触力进行精确控制，其特征在于，包括如下步骤：

S100：分别对机器人、主动力传感器和被动力传感器进行标定；

S200：机器人夹持工件与砂带进行柔性接触，并按照预设的加工路径和接触力对工件进行磨削加工；

S300：所述主动力传感器实时采集工件的接触力信号，并进行实时重力补偿获得主动接触力信号，所述一维力传感器实时采集接触轮的被动力信号；

S400：基于Kalman滤波方法所述主动接触力信号和被动力信号进行信息融合获得反馈力信号，并将该反馈力信号传递至机器人和砂带磨抛机的控制系统；

S500：将所述反馈力信号与预设接触力进行比较，在力突变较大的情况下采用被动力控制，在力突变较小的情况下采用主动控制，通过分别控制机器人的姿态和接触轮的法向接触力，来实现接触力的精确综合控制，保证机器人恒力磨削。

2.根据权利要求1所述的一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，其特征在于，S400中所述信息融合具体包括如下步骤：

S401：以磨削过程中工件与接触轮之间的接触力为观测和控制对象，建立系统状态方程和观测方程；

S402：将所述主动接触力信号和被动力信号通过系统状态方程和观测方程进行信息融合处理，获得全局最优解；

S403：以全局最优解作为反馈力，传递至机器人和砂带磨抛机。

3.根据权利要求2所述的一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，其特征在于，所述系统状态方程和观测方程为：

其中，X(k)＝[F_Tool,x(k) F_Tool,y(k) F_Tool,z(k)]^T，F_Tool,x、F_Tool,y、F_Tool,z分别是机器人工具坐标系{Tool}下切向力、轴向力和法向力，k为时间变量；A为系统矩阵，B为系统误差矩阵，Q₁、Q₂分别为一维力传感器和主动力传感器的观测矩阵；M(k)为系统随机噪声；P_i(k)为传感器观测噪声。

4.根据权利要求1所述的一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，其特征在于，S300中所述重力补偿，其模型为：

其中，F_Tool,x、F_Tool,y、F_Tool,z是机器人工具坐标系{Tool}下的实际切向力、轴向力和法向力；F_Sensor,x、F_Sensor,y、F_Sensor,z是经过零点漂移补偿后传感器坐标系{Sensor}下的测量切向力、轴向力和法向力；G_Sensor,G_Tool分别是传感器与工件在基座标系{Base}下的重力；分别是{Sensor}相对于{Tool}和{Base}相对于{Sensor}的齐次坐标变换矩阵。

5.根据权利要求1所述的一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，其特征在于，S500中所述机器人的姿态控制采用基于PI/PD的力位混合控制算法，根据反馈力与机器人位置、速度信息对机器人位姿进行实时调整。

6.根据权利要求5所述的一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，其特征在于，基于PI/PD的力位混合控制算法包括如下步骤：

S501：主动力传感器和一维力传感器分别测量捎带磨削过程中工件的接触力和力矩信号，以及接触轮的法向接触力，并将Kalman滤波信息融合后的反馈力与预设力进行比较，通过判断二者差值与阈值的关系，从而调整机器人和接触轮之间接触力，获得力控制信号；

S502：根据机器人的位置反馈信息进行位置、速度调整，获得机器人的姿态信号；

S503：对机器人进行逆运动学求解，获得最终机器人的接触力和力矩，实现机器人末端夹持工件的接触力调整。

7.根据权利要求1或5所述的一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，其特征在于，S500中接触轮法向接触力通过电气比例阀与PID控制策略，将接触力转换为伸缩气缸内对应的气压值，实现接触轮压力控制，包括如下步骤：

S505：磨抛机控制器将经过主动力传感器与一维力传感器信息融合后的测量法向力与预设力进行比较，并通过模拟量转换模块将其变换为相应的电压值传输至电气比例阀；

S506：电气比例阀将电压值转换为对应的气缸气压值，并将其与气缸实际气压值进行比较；

S507：通过PID控制器实时调整伸缩气缸实际气压值，最终实现接触轮所受压力的调整。

8.根据权利要求1所述的一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削方法，其特征在于，S100中所述机器人、主动力传感器和被动力传感器的标定，包括对其环境温度、湿度以及零点漂移误差进行补偿的步骤。

9.一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削系统，用于实现如权利要求1-8中任一项所述的磨削方法，其特征在于，包括六轴工业机器人(1)和对应的砂带磨抛机(3)；其中，所述六轴工业机器人(1)夹持工件(5)的端部设有主动力传感器(2)，用于实时测量工件(5)受到的接触力和力矩，获得工件(5)的主动力信号；

所述砂带磨抛机(3)包括与所述工件(5)相对设置的接触轮(301)、与接触轮(301)呈三角形布置的张紧轮(302)和驱动轮(303)，以及套设于所述接触轮(301)、张紧轮(302)和驱动轮(303)上并可绕其转动的砂带(304)；

所述驱动轮(303)与接触轮(301)之间设有一维力传感器(4)，该一维力传感器(4)实时测量接触轮的法向力，获得砂带磨抛机(3)的被动力信号。

10.根据权利要求9所述的一种结合主被动力控制的机器人砂带磨削系统，其特征在于，所述六轴工业机器人(1)设有机器人控制器(101)，砂带磨抛机(3)设有磨抛机控制器(306)。