[发明专利]一种基于机器人寻位的坡口自适应的焊接参数计算方法有效
申请号: | 201310233519.X | 申请日: | 2013-06-13 |
公开(公告)号: | CN103324844B | 公开(公告)日: | 2017-05-10 |
发明(设计)人: | 杨柳;黄岸;尹文芳;黄才英;廖济红 | 申请(专利权)人: | 长沙长泰机器人有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 410117 湖南省长沙市岳麓区*** | 国省代码: | 湖南;43 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 机器人 自适应 焊接 参数 计算方法 | ||
技术领域
本发明涉及机器人自动化焊接技术,具体涉及一种基于机器人寻位的坡口自适应的焊接参数计算方法。
背景技术
目前,机器人焊接工艺参数的获取,多以人工手动调整为主或需要借助外带测量设备。机器人自动焊接是新兴行业,焊接控制系统都还处于开发测试阶段,特别是对焊缝宽度变化无规律的工件暂无成熟的焊接参数计算方法。
发明内容
为了解决现有技术的不足,本发明提供一种基于机器人寻位的坡口自适应的焊接参数计算方法,旨在解决机器人生产过程中由于工件焊缝宽度变化不确定性带来的难题,以降低工装设计难度,提高制造精度,同时也提高机器人自动化流水线的智能化、柔性化程度。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
本发明提供一种基于机器人寻位的坡口自适应的焊接参数计算方法,包括以下步骤:
S1、机器人对工件坡口两侧进行寻位,提取工件两个特征点A、B的位置值;
S2、两位置值同坐标相减得到A、B的向量值VP12_X,VP12_Y;
S3、根据VP12_X,VP12_Y及标准坡口宽度计算打底焊焊缝宽度Rp1_a;
S4、根据打底焊焊缝宽度Rp1_a计算打底焊枪速度RP1_vel及摆动频率RP1_f;
S5、根据焊高、坡口角度及填充焊焊缝宽度计算得出盖面焊焊缝宽度Rpoint1_a、盖面焊焊枪速度Rpoint1_vel及盖面焊摆动频率Rpoint1_f。
进一步地,步骤S3中打底焊焊缝宽度其中Rwth为标准坡口宽度。
进一步地,步骤S4中打底焊枪速度RP1_vel=53-tan(Rtemp1)*Rp1_a,其中Rtemp1为速度与摆幅的比例角度,且m为速度最大值,n为摆幅最大值。
进一步地,步骤S4中摆动频率RP1_f=2-tan(Rtemp2)*Rp1_a,其中Rtemp2为速度与频率的比例角度,且m为速度最大值,q为摆幅最大值。
进一步地,步骤S5中盖面焊焊缝宽度其中Rg_a为坡口角度,Rw_h为焊高,Rpoint_a为填充焊焊缝宽度。
进一步地,步骤S5中盖面焊焊枪速度Rpoint1_vel=53-tan(Rtemp1)*Rpoint1_a。
进一步地,步骤S5中盖面焊摆动频率Rpoint1_f=2-tan(Rtemp2)*Rpoint1_a。
本发明提供的所述基于机器人寻位的坡口自适应的焊接参数计算方法其利用机器人对工件坡口两侧进行寻位得到两特征点的位置值,再结合标准坡口宽度计算相应的焊接参数,然后机器人根据实际工况实时调整各焊接参数,从根本上提高工件的焊接质量,以使系统达到最稳定的运行状态,可降低工装设计难度,提高制造精度,同时也提高机器人自动化流水线的智能化、柔性化程度。
附图说明
图1为利用本发明提出的一种基于机器人寻位的坡口自适应的焊接参数计算方法来计算焊接工件的各物理参数在坡口处的标示示意图;
图2为本发明中机器人寻位的两特征点的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案:
请参照图1和图2,本发明提供一种基于机器人寻位的坡口自适应的焊接参数计算方法,其先对两特征点A与B进行寻位,具体包括以下步骤:
(1)、机器人对工件坡口两侧进行寻位,提取工件两个特征点A与B的位置值,其中Rg_a为坡口角度,Rpth为板厚,Rwth为坡口宽度。
(2)、两位置值同坐标相减得到A与B的向量值VP12_X,VP12_Y。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于长沙长泰机器人有限公司,未经长沙长泰机器人有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201310233519.X/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用