CN114800516A - 一种针对热误差的机器人运动补偿方法 - Google Patents

一种针对热误差的机器人运动补偿方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种针对热误差的机器人运动补偿方法，包括：步骤S1，对热源进行定量，得到机器人单关节上滚动轴承为主要摩擦热源；步骤S2，建立电机主轴转动方向上温度和运动误差量的关系，包括：建立温度‑结构场耦合模型，其中，运动误差通常指关节转动的实际位置与理想位置或者指令位置的差异程度；步骤S3，对所述温度‑结构场模型进行求解；步骤S4，基于单关节测试环境，利用连续测试数据中训练集数据进行建模，测试集数据进行误差预测，将其热误差预测结果进行离线仿真。

Description

一种针对热误差的机器人运动补偿方法
技术领域
本发明涉及工业机器人技术领域，特别涉及一种针对热误差的机器人运动补偿方法。
背景技术
随着科技的发展，市面上对机器人的运动精度的要求越来越高，由于轴承、电机等部位产生的摩擦热效应，造成运动机构和传感器应变片的热变形，产生和温度相关的热误差，显著降低了机器人力控性能和运动精度。而变温的工况作为热误差的主要来源，因为其复杂的成因在实际应用中无法避免。要解决机器人热误差的补偿问题，建模技术是关键。
早在1933年，瑞士的研究学者第一次提出，运动机构的定位精度误差归结于热变形。针对运动机构热特性的研究以及相关补偿技术的应用大都从50年代开始,越来越多的学者从解析和热弹性方程的角度求解机构的变形量与温度场之间的关系,从而根据热变形量有限元分析进行机床优化设计。补偿技术的发展在70年代后期获得进一步发展,主要代表是机构热误差的数控补偿技术。通过定点温度预测出未来的误差量从而进行运动前的补偿，这一方法渐渐获得了推广。
近年来，人们开始倾向于应用以数据导向的遗传算法。应用传统遗传算法中为了保证种群多样性往往制定了公用参数,但其参数在调用时候有不同的规范格式,造成了很大麻烦。两种另外的多目标进化算法: 帕累托存档进化策略(PAES) 和加强的帕累托进化算法(SPEA) 在可以在寻找一组不同的解时候收敛于真帕累托最优集附近。于是，后人设计了改进的初始随机种群,将最佳的染色体组纳入多目标优化遗传算法的框架。通过量化若干指标,测试继承NSGA-II和几个JG的适应度,计算世代距离,间距和计算采用不同的基准目标的超体积比。另外还有神经网络算法的兴起，为黑箱模型和不确定非线性的建模提供了思路，其参数的设计往往需要反复尝试的技巧，目前多与人功智能联系在一起，用其高度的自适应性和学习性解决问题。
但机器人随着姿态的变化，温度场也在实时变化，单一的升温降温模型预测出来的结构变形，不符合实际工况。在仿真中能够实现的补偿技术，应用在实机上不能显著提高机器人的运动精度。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。
为此，本发明的目的在于提出一种针对热误差的机器人运动补偿方法。
为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种针对热误差的机器人运动补偿方法，包括如下步骤：
步骤S1，对热源进行定量，得到机器人单关节上滚动轴承为主要摩擦热源；
步骤S2，建立电机主轴转动方向上温度和运动误差量的关系，包括：
建立温度-结构场耦合模型，其中，运动误差通常指关节转动的实际位置与理想位置或者指令位置的差异程度，与位置有关的热误差为：
Figure 149273DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，E为热误差，T为温度；x，y，z为空间坐标；
步骤S3，对所述温度-结构场模型进行求解；
步骤S4，基于单关节测试环境，利用连续测试数据中训练集数据进行建模，测试集数据进行误差预测，将其热误差预测结果进行离线仿真，其中，所述误差检测包括如下步骤：在单关节输出轴表面贴应变片，用红外摄像测试表面温度场，同时测量环境温度作为补偿；采集应变片处电压，计算形变；采集测试点处温度值和环境温度值。形变作为因变量，即热误差E；温度和测试点位置作为自变量，即xyz，T。
进一步，在所述步骤S1中，所述对热源进行定量，包括：
则非稳态的温度场表示为：
Figure 21414DEST_PATH_IMAGE002
由此可建立输入量为（x,y,z,t）输出量为T的非线性系统；
运动副摩擦热，先计算出运动副摩擦消耗的功，然后转化为摩擦热；运动副单位面积消耗的摩擦功可以表示为：
Figure 952461DEST_PATH_IMAGE003
其中，A表示摩擦功，f代表摩擦系数，p为压强，v为实际速度；
滚动轴承的摩擦热，主要由轴承的摩擦力矩
Figure 644474DEST_PATH_IMAGE004
产生，表示为：
Figure 463044DEST_PATH_IMAGE005
其中，轴承摩擦力矩由与载荷无关的摩擦力矩、与载荷有关的摩擦力矩构成；与载荷无关的摩擦力矩计算公式为：
Figure 783167DEST_PATH_IMAGE006
其中，n为传动比，m为轴承直径，v0为实际转速；与载荷有关的摩擦力矩计算公式为：
Figure 885115DEST_PATH_IMAGE007
认为单关节上滚动轴承为主要摩擦热源。
进一步，在所述步骤S2中，在温度-结构场耦合模型中引入电机温度T作为除物理场空间坐标变量X、Y、Z外的第四个影响参数，在后续的数据预测中用来验证模型是否奇异。
进一步，当计算温度不在30~130摄氏度时，则判断模型奇异。
进一步，在所述步骤S3中，在单关节电机处测得的温度设置为主温度，其值和其他辅助温度测点温度值为自变量，转动时候关节位移、速度、加速度的误差向量为因变量，建立回归模型求解。
根据本发明实施例的针对热误差的机器人运动补偿方法，提出热源误差模型、定量测试方法，结合NSGA-II的数据训练方法。本发明实现分析误差项的因素时候考虑主要热源，并在回归方程中求解其依赖因子，对机器人设计提出改进方向；其次，通过连续运动中的数据作为训练集，更接近真实工况，预测结果有极高的置信度。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的针对热误差的机器人运动补偿方法的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明提出一种针对热误差的机器人运动补偿方法，对误差变化趋势物理解释和预测数学算法进行研究,建立温度-误差场进行温度分布规律和误差解耦的研究。另一方面,运动机构的热误差如何在线测量与建模已成为学术界的研究重点,本文以珞石机器人的单关节为研究对象,分析其物理模型,建立电机主轴转动方向上温度和运动误差量的关系。借助珞石机器人单关节进行连续测量实验,对温度-误差关系进行拟合,根据计算得到的拟合模型方程进行误差项预测。
如图1所示，本发明实施例的针对热误差的机器人运动补偿方法，包括如下步骤：
步骤S1，对热源进行定量，得到机器人单关节上滚动轴承为主要摩擦热源。
机器人运动时接触到的内部热源通常包括了驱动装置、齿轮、轴承、电机、制动器等处的热量产生部位；外部热源通常包括了灯光、太阳光，人，气温、室温，空气等环境中可能产生或影响热源的因素。
具体的，对热源进行定量计算，其影响自变量包括：空间坐标（x，y，z）和时间（t），其映射关系记为T。
则非稳态的温度场可以表示为：
Figure 798844DEST_PATH_IMAGE008
由此可建立输入量为（x,y,z,t）输出量为T的非线性系统。运动副摩擦热，先计算出运动副摩擦消耗的功，然后转化为摩擦热；运动副单位面积消耗的摩擦功可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
其中A表示摩擦功，f代表摩擦系数，p为压强，v为实际速度。滚动轴承的摩擦热，主要由轴承的摩擦力矩（
Figure 683755DEST_PATH_IMAGE010
）产生，表示为：
Figure 123964DEST_PATH_IMAGE011
其中，n为传动比，轴承摩擦力矩由与载荷无关的摩擦力矩、与载荷有关的摩擦力矩构成；与载荷无关的摩擦力矩（ QUOTE
Figure 131234DEST_PATH_IMAGE012
Figure 532259DEST_PATH_IMAGE012
）计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
新增的变量中，Dm为轴承直径，v0为实际转速。
与载荷有关的摩擦力矩计算公式为：
Figure 217931DEST_PATH_IMAGE014
为了简化计算，认为单关节上滚动轴承为主要摩擦热源。
步骤S2，建立电机主轴转动方向上温度和运动误差量的关系，包括：
根据以上约定，首先建立温度-结构场耦合模型。
运动误差通常指关节转动的实际位置与理想位置或者指令位置的差异程度。与位置有关的热误差为：
Figure 653592DEST_PATH_IMAGE015
。
其中，E为热误差，T为温度；x，y，z为空间坐标。
在误差模型中引入电机温度T作为除物理场空间坐标变量（X、Y、Z）外的第四个影响参数，并在后续的数据预测中用来验证模型是否奇异。
在本发明的实施例中，当计算温度不在30~130摄氏度时，判断模型奇异。
步骤S3，对温度-结构场模型进行求解。
具体的，在单关节电机处测得的温度设置为主温度，其值和其他辅助温度测点温度值为自变量，转动时候关节位移、速度、加速度的误差向量为因变量，建立回归模型求解。
步骤S4，基于单关节测试环境，利用连续测试数据中训练集数据进行建模，测试集数据进行误差预测，将其热误差预测结果进行离线仿真。，其中，所述误差检测包括如下步骤：在单关节输出轴表面贴应变片，用红外摄像测试表面温度场，同时测量环境温度作为补偿；采集应变片处电压，计算形变；采集测试点处温度值和环境温度值。形变作为因变量，即热误差E；温度和测试点位置作为自变量，即xyz，T。
根据本发明实施例的针对热误差的机器人运动补偿方法，提出热源误差模型、定量测试方法，结合NSGA-II的数据训练方法。本发明实现分析误差项的因素时候考虑主要热源，并在回归方程中求解其依赖因子，对机器人设计提出改进方向；其次，通过连续运动中的数据作为训练集，更接近真实工况，预测结果有极高的置信度。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (5)

1.一种针对热误差的机器人运动补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，对热源进行定量，得到机器人单关节上滚动轴承为主要摩擦热源；
步骤S2，建立电机主轴转动方向上温度和运动误差量的关系，包括：
建立温度-结构场耦合模型，其中，运动误差通常指关节转动的实际位置与理想位置或者指令位置的差异程度，与位置有关的热误差为：
Figure 330731DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，E为热误差，T为温度；x，y，z为空间坐标；
步骤S3，对所述温度-结构场模型进行求解；
步骤S4，基于单关节测试环境，利用连续测试数据中训练集数据进行建模，测试集数据进行误差预测，将其热误差预测结果进行离线仿真，其中，所述误差检测包括如下步骤：在单关节输出轴表面贴应变片，用红外摄像测试表面温度场，同时测量环境温度作为补偿；采集应变片处电压，计算形变；采集测试点处温度值和环境温度值；形变作为因变量，即热误差E；温度和测试点位置作为自变量，即xyz，T。
2.如权利要求1所述的针对热误差的机器人运动补偿方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述对热源进行定量，包括：
则非稳态的温度场可以表示为：
Figure 44609DEST_PATH_IMAGE002
由此可建立输入量为（x,y,z,t）输出量为T的非线性系统；
运动副摩擦热，先计算出运动副摩擦消耗的功，然后转化为摩擦热；运动副单位面积消耗的摩擦功可以表示为：
Figure 496450DEST_PATH_IMAGE003
其中，A表示摩擦功，f代表摩擦系数，p为压强，v为实际速度；
滚动轴承的摩擦热，主要由轴承的摩擦力矩
Figure 298184DEST_PATH_IMAGE004
产生，表示为：
Figure 909294DEST_PATH_IMAGE005
其中，轴承摩擦力矩由与载荷无关的摩擦力矩、与载荷有关的摩擦力矩构成；与载荷无关的摩擦力矩计算公式为：
Figure 403860DEST_PATH_IMAGE006
其中，n为传动比，m为轴承直径，v0为实际转速；
与载荷有关的摩擦力矩计算公式为：
Figure 342997DEST_PATH_IMAGE007
认为单关节上滚动轴承为主要摩擦热源。
3.如权利要求1所述的针对热误差的机器人运动补偿方法，其特征在于，在所述步骤S2中，在温度-结构场耦合模型中引入电机温度T作为除物理场空间坐标变量X、Y、Z外的第四个影响参数，在后续的数据预测中用来验证模型是否奇异。
4.如权利要求3所述的针对热误差的机器人运动补偿方法，其特征在于，当计算温度不在30~130摄氏度时，则判断模型奇异。
5.如权利要求1所述的针对热误差的机器人运动补偿方法，其特征在于，在所述步骤S3中，在单关节电机处测得的温度设置为主温度，其值和其他辅助温度测点温度值为自变量，转动时候关节位移、速度、加速度的误差向量为因变量，建立回归模型求解。
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Patentee before: Luoshi (Shandong) Robot Group Co.,Ltd.

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