CN114063561A - 一种双机器人打磨抛光仿真工作站 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种双机器人打磨抛光仿真工作站，涉及到双机器人打磨抛光仿真工作站技术领域，包括拆垛机器人控制器、数控系统、调度机器人、数控车床、码垛机器人、加工中心，PLC与机器人控制器和数控系统进行联机，成功联机之后，调度机器人前往立体仓库取毛坯工件，等待数控车床安全门打开。本发明机器人自动化生产线的快速开发，实现机器人自动化生产线的共性关键技术、工艺单元封装、典型作业方式集成应用的在线设计验证，机器人结构拓扑优化设计、机器人动力学优化设计、机器人柔性关节建模、机器人振动抑制算法开发等，机器人关键部件及连接件等动刚度及模态与振动特性分析，对机器人关键零部件、整机的性能测试。

Description

一种双机器人打磨抛光仿真工作站

技术领域

本发明涉及双机器人打磨抛光仿真工作站技术领域，特别涉及一种双机器人打磨抛光仿真工作站。

背景技术

我国正在从制造大国向制造强国迈进，制造业的竞争将愈来愈激烈，提高产品质量和生产效率将是企业在激烈竞争中获胜的关键因素之一，大量使用高性价比的机器人，在提高产品质量和生产效率的同时又减少了人力，降低生产成本，总体而言，伴随着我国制造企业的增长方式转变、人工劳动力成本的不断增加和生产自动化转型，机器人的市场前景非常广阔，将是我国制造业发展的必然趋势。

机器人的传统设计方法采用串联和反复的流程，其主要步骤包含任务分析、技术调研、方案评审、计算选型、绘制草图、草图评审、机械设计、图纸审核、样机试制、检验等十个阶段，与经典的机械设计流程相符，符合通用的机械产品生产流程，缺乏有效的CAE手段，同时存在以下弊端：未进行动力学设计，容易出现设计过于保守或者过于前卫的问题，一般不进行设计阶段的仿真验证，从而增加出现较大设计失误的概率，过于依赖专家和人的经验，需要人工层层把关，一方面无法保证设计过程数据的准确传递，另一方面也导致设计周期变长，未进行轻量化设计，导致所设计的机器人作业效率较低，机器人的末端误差由各个尺寸链误差叠加而成，往往会出现对制造公差要求过高或者过低的现象，难以平衡生产成本和定位精度之间的矛盾，设计过程中未充分结合机械与电气系统各自的性能特点进行同步设计，机器人是一种典型的机电一体化设备，在本体研制和集成应用中，机械本体与电气控制系统都对机器人的实际性能产生直接的影响，设计阶段未充分考虑机器人的实际应用场景，导致机器人无法应用于作业环境比较复杂、恶劣的场合，如多粉尘、多振动的工厂环境，未实现对机器人在实际应用过程中的在线故障监控与预测，导致机器人因无预测的故障停机检修，影响整个自动化流水线的生产效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种双机器人打磨抛光仿真工作站，以解决上述背景技术中提出的机器人的传统设计方法采用串联和反复的流程，其主要步骤包含任务分析、技术调研、方案评审、计算选型、绘制草图、草图评审、机械设计、图纸审核、样机试制、检验等十个阶段，与经典的机械设计流程相符，符合通用的机械产品生产流程，缺乏有效的CAE手段，同时存在以下弊端：未进行动力学设计，容易出现设计过于保守或者过于前卫的问题，一般不进行设计阶段的仿真验证，从而增加出现较大设计失误的概率，过于依赖专家和人的经验，需要人工层层把关，一方面无法保证设计过程数据的准确传递，另一方面也导致设计周期变长，未进行轻量化设计，导致所设计的机器人作业效率较低，机器人的末端误差由各个尺寸链误差叠加而成，往往会出现对制造公差要求过高或者过低的现象，难以平衡生产成本和定位精度之间的矛盾，设计过程中未充分结合机械与电气系统各自的性能特点进行同步设计，机器人是一种典型的机电一体化设备，在本体研制和集成应用中，机械本体与电气控制系统都对机器人的实际性能产生直接的影响，设计阶段未充分考虑机器人的实际应用场景，导致机器人无法应用于作业环境比较复杂、恶劣的场合，如多粉尘、多振动的工厂环境，未实现对机器人在实际应用过程中的在线故障监控与预测，导致机器人因无预测的故障停机检修，影响整个自动化流水线的生产效率的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种双机器人打磨抛光仿真工作站，包括拆垛机器人控制器、数控系统、调度机器人、数控车床、码垛机器人、加工中心，PLC与机器人控制器和数控系统进行联机，成功联机之后，调度机器人前往立体仓库取毛坯工件，等待数控车床安全门打开，数控车床安全门开启之后，调度机器人往数控车床上料，上料完成后数控车床安全门关闭，给数控车床发启动加工信号，机器人在外等候，数控车床加工完成，调度机器人从数控车床取件，等待加工中心安全门开，加工中心安全门完全开启之后，调度机器人往加工中心上料，上料完成后加工中心安全门关闭，给加工中心发启动加工信号，机器人在外等候，加工中心加工完成，调度机器人从加工中心取件，最后再将成品送入立体仓库。

优选的，所述数控车床、加工中心的数据写入Redis数据库中，Redis数据库和调度机器人的数据输送到Python脚本程序中，Python将数据通过主函数中的while True循环进行运作，顺序调用机器人运动控制子函数、安全门和卡盘进入初始化，通过调用机器人运动控制子函数使得安全门和卡盘进行状态更新，通过调用数控车床、加工中心运动控制子函数，对数控车床、加工中新及逆行状态更新，同时再延时5毫秒，接着判断智能制造加工是否完成，如果未完成则重复执行while循环中的步骤，反之结束程序。

优选的，所述Python脚本程序编写，程序会进入一个while True循环，实时读取Redis中两台机器人的关节数据，在拆垛的时候如果吸盘变量的值为1，货物则依附在吸盘上并被搬运至传送带上方，当吸盘变量值为0时，货物离开吸盘并放置在传送带上，当货物就位时，将Redis中的就位变量设置为1，机器人去码垛，当吸盘变量为1时，货物依附在吸盘上并搬运至货架上方，当吸盘变量为0时，货物离开吸盘放置在货架上，完成码垛后重置一下 Redis中的就位变量的值，如此循环往复，直到任务完成则停止程序。

优选的，所述数控机床加工程序插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置的IP地址与目标机中的一致，则通过“连接”按钮连接，否则更改后再尝试连接，成功连接KND数控车床后，在交互界面的输入输出列表中添加或者更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行KND数控车床插件，读KND数控车床线程将读取的寄存器数据写入Redis 数据库中，同时更新界面线程实时显示采集的系统数据和寄存器数据，写KND 数控车床线程读取Redis，数据库中其它设备信号并写入KND数控车床中，同时更新界面线程实时显示读取的Redis数据库中的信号数据，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束KND数控车床插件。

优选的，所述机器人设备使用EFFORT机器人，启动宿主程序来加载该插件，插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置的EFFORT机器人系统名与目标机一致，则通过“连接”按钮连接，否则更改后再尝试连接，成功连接EFFORT机器人后，在I/O监控列表中添加或更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行PLC插件，读EFFORT机器人线程读取变量数据并写入Redis数据库，同时更新界面线程实时显示采集的机器人状态、机械单元和变量数据，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束EFFORT机器人插件。

优选的，所述PLC插件使用西门子系列，启动宿主程序来加载该插件，插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置中的连接信息与目标机一致，则通过“连接”按钮连接PLC，否则更改连接信息后再尝试连接，成功连接PLC后，在信号配置列表中添加或更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行PLC插件，读PLC线程读取PLC寄存器数据并写入Redis数据库，同时更新界面线程实时显示采集的PLC寄存器数据，写 PLC线程读取所配置的Redis数据库中信号值并写入PLC目标寄存器中，同时更新界面线程实时显示所读取Redis数据库中的信号值，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束PLC插件。

本发明的技术效果和优点：

1、机器人自动化生产线的快速开发，实现机器人自动化生产线的共性关键技术、工艺单元封装、典型作业方式集成应用的在线设计验证，机器人结构拓扑优化设计、机器人动力学优化设计、机器人柔性关节建模、机器人振动抑制算法开发等，机器人关键部件及连接件等动刚度及模态与振动特性分析，对机器人关键零部件、整机的性能测试。

2、使用Python脚本，使得程序进入循环状态，同时延迟系统，避免CPU 占用资源过高，在数控机床加工中使用循环系统，增加了工作的完成度，避免中途停止需要再次进行运作。

3、使用EFFORT机器人作为插件进行驱动，信号通过Python脚本运行进行往复操作，对显示采集器进行数据实时更新，同时PLC插件寄存器将信号进行寄存，同时进行运行。

附图说明

图1为本发明的PLC程序总体流程结构示意图。

图2为本发明的Python程序总体流程结构示意图。

图3为本发明的云Python脚本程序工作流程结构示意图。

图4为本发明的KND数控车床插件工作流程示意图。

图5为本发明的EFFORT机器人插件工作流程示意图。

图6为本发明的西门子S7系列PLC插件工作流程结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

具体实施例一：

如图1所示，包括拆垛机器人控制器、数控系统、调度机器人、数控车床、码垛机器人、加工中心，PLC与机器人控制器和数控系统进行联机，成功联机之后，调度机器人前往立体仓库取毛坯工件，等待数控车床安全门打开，数控车床安全门开启之后，调度机器人往数控车床上料，上料完成后数控车床安全门关闭，给数控车床发启动加工信号，机器人在外等候，数控车床加工完成，调度机器人从数控车床取件，等待加工中心安全门开，加工中心安全门完全开启之后，调度机器人往加工中心上料，上料完成后加工中心安全门关闭，给加工中心发启动加工信号，机器人在外等候，加工中心加工完成，调度机器人从加工中心取件，最后再将成品送入立体仓库，机器人自动化生产线的快速开发，实现机器人自动化生产线的共性关键技术、工艺单元封装、典型作业方式集成应用的在线设计验证，机器人结构拓扑优化设计、机器人动力学优化设计、机器人柔性关节建模、机器人振动抑制算法开发等，机器人关键部件及连接件等动刚度及模态与振动特性分析，对机器人关键零部件、整机的性能测试。

具体实施例二：

如图2、图3和图4所示，数控车床、加工中心的数据写入Redis数据库中，Redis数据库和调度机器人的数据输送到Python脚本程序中，Python将数据通过主函数中的whileTrue循环进行运作，顺序调用机器人运动控制子函数、安全门和卡盘进入初始化，通过调用机器人运动控制子函数使得安全门和卡盘进行状态更新，通过调用数控车床、加工中心运动控制子函数，对数控车床、加工中新及逆行状态更新，同时再延时5毫秒，接着判断智能制造加工是否完成，如果未完成则重复执行while循环中的步骤，反之结束程序；

Python脚本程序编写，程序会进入一个while True循环，实时读取Redis 中两台机器人的关节数据，在拆垛的时候如果吸盘变量的值为1，货物则依附在吸盘上并被搬运至传送带上方，当吸盘变量值为0时，货物离开吸盘并放置在传送带上，当货物就位时，将Redis中的就位变量设置为1，机器人去码垛，当吸盘变量为1时，货物依附在吸盘上并搬运至货架上方，当吸盘变量为0时，货物离开吸盘放置在货架上，完成码垛后重置一下Redis中的就位变量的值，如此循环往复，直到任务完成则停止程序；

数控机床加工程序插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置的IP地址与目标机中的一致，则通过“连接”按钮连接，否则更改后再尝试连接，成功连接KND数控车床后，在交互界面的输入输出列表中添加或者更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行KND数控车床插件，读KND数控车床线程将读取的寄存器数据写入Redis数据库中，同时更新界面线程实时显示采集的系统数据和寄存器数据，写KND数控车床线程读取Redis，数据库中其它设备信号并写入KND数控车床中，同时更新界面线程实时显示读取的Redis数据库中的信号数据，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束KND数控车床插件，使用Python脚本，使得程序进入循环状态，同时延迟系统，避免CPU占用资源过高，在数控机床加工中使用循环系统，增加了工作的完成度，避免中途停止需要再次进行运作。

具体实施例三：

如图5和图6所示，机器人设备使用EFFORT机器人，启动宿主程序来加载该插件，插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置的EFFORT 机器人系统名与目标机一致，则通过“连接”按钮连接，否则更改后再尝试连接，成功连接EFFORT机器人后，在I/O监控列表中添加或更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行PLC插件，读EFFORT机器人线程读取变量数据并写入Redis数据库，同时更新界面线程实时显示采集的机器人状态、机械单元和变量数据，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束EFFORT机器人插件；

PLC插件使用西门子系列，启动宿主程序来加载该插件，插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置中的连接信息与目标机一致，则通过“连接”按钮连接PLC，否则更改连接信息后再尝试连接，成功连接PLC后，在信号配置列表中添加或更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行PLC插件，读PLC线程读取PLC寄存器数据并写入Redis数据库，同时更新界面线程实时显示采集的PLC寄存器数据，写PLC线程读取所配置的Redis数据库中信号值并写入PLC目标寄存器中，同时更新界面线程实时显示所读取Redis数据库中的信号值，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束PLC插件，使用EFFORT机器人作为插件进行驱动，信号通过Python脚本运行进行往复操作，对显示采集器进行数据实时更新，同时PLC插件寄存器将信号进行寄存，同时进行运行。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种双机器人打磨抛光仿真工作站，包括拆垛机器人控制器、数控系统、调度机器人、数控车床、码垛机器人、加工中心，其特征在于：PLC与机器人控制器和数控系统进行联机，成功联机之后，调度机器人前往立体仓库取毛坯工件，等待数控车床安全门打开，数控车床安全门开启之后，调度机器人往数控车床上料，上料完成后数控车床安全门关闭，给数控车床发启动加工信号，机器人在外等候，数控车床加工完成，调度机器人从数控车床取件，等待加工中心安全门开，加工中心安全门完全开启之后，调度机器人往加工中心上料，上料完成后加工中心安全门关闭，给加工中心发启动加工信号，机器人在外等候，加工中心加工完成，调度机器人从加工中心取件，最后再将成品送入立体仓库。

2.根据权利要求1所述的一种双机器人打磨抛光仿真工作站，其特征在于：所述数控车床、加工中心的数据写入Redis数据库中，Redis数据库和调度机器人的数据输送到Python脚本程序中，Python将数据通过主函数中的while True循环进行运作，顺序调用机器人运动控制子函数、安全门和卡盘进入初始化，通过调用机器人运动控制子函数使得安全门和卡盘进行状态更新，通过调用数控车床、加工中心运动控制子函数，对数控车床、加工中新及逆行状态更新，同时再延时5毫秒，接着判断智能制造加工是否完成，如果未完成则重复执行while循环中的步骤，反之结束程序。

3.根据权利要求2所述的一种双机器人打磨抛光仿真工作站，其特征在于：所述Python脚本程序编写，程序会进入一个while True循环，实时读取Redis中两台机器人的关节数据，在拆垛的时候如果吸盘变量的值为1，货物则依附在吸盘上并被搬运至传送带上方，当吸盘变量值为0时，货物离开吸盘并放置在传送带上，当货物就位时，将Redis中的就位变量设置为1，机器人去码垛，当吸盘变量为1时，货物依附在吸盘上并搬运至货架上方，当吸盘变量为0时，货物离开吸盘放置在货架上，完成码垛后重置一下Redis中的就位变量的值，如此循环往复，直到任务完成则停止程序。

4.根据权利要求2所述的一种双机器人打磨抛光仿真工作站，其特征在于：所述数控机床加工程序插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置的IP地址与目标机中的一致，则通过“连接”按钮连接，否则更改后再尝试连接，成功连接KND数控车床后，在交互界面的输入输出列表中添加或者更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行KND数控车床插件，读KND数控车床线程将读取的寄存器数据写入Redis数据库中，同时更新界面线程实时显示采集的系统数据和寄存器数据，写KND数控车床线程读取Redis，数据库中其它设备信号并写入KND数控车床中，同时更新界面线程实时显示读取的Redis数据库中的信号数据，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束KND数控车床插件。

5.根据权利要求1所述的一种双机器人打磨抛光仿真工作站，其特征在于：所述机器人设备使用EFFORT机器人，启动宿主程序来加载该插件，插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置的EFFORT机器人系统名与目标机一致，则通过“连接”按钮连接，否则更改后再尝试连接，成功连接EFFORT机器人后，在I/O监控列表中添加或更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行PLC插件，读EFFORT机器人线程读取变量数据并写入Redis数据库，同时更新界面线程实时显示采集的机器人状态、机械单元和变量数据，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束EFFORT机器人插件。

6.根据权利要求5所述的一种双机器人打磨抛光仿真工作站，其特征在于：所述PLC插件使用西门子系列，启动宿主程序来加载该插件，插件加载后会将配置文件中的信息载入交互界面，当配置中的连接信息与目标机一致，则通过“连接”按钮连接PLC，否则更改连接信息后再尝试连接，成功连接PLC后，在信号配置列表中添加或更改虚拟调试信号，信号配置完成之后通过“启动”按钮运行PLC插件，读PLC线程读取PLC寄存器数据并写入Redis数据库，同时更新界面线程实时显示采集的PLC寄存器数据，写PLC线程读取所配置的Redis数据库中信号值并写入PLC目标寄存器中，同时更新界面线程实时显示所读取Redis数据库中的信号值，循环往复，直到虚拟调试任务完成则通过“停止”按钮结束PLC插件。

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