[发明专利]圆钢端面贴标混联机器人并联机构构型的优选方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种应用于圆钢端面贴标混联机器人并联机构构型的优选方法，属于冶金行业贴标技术领域。

背景技术

目前，钢铁厂中完成圆钢端面贴标的工作主要是依靠人工，在部分钢铁企业中正在逐步采用自动贴标系统，实现利用机器人对圆钢端面进行自动贴标。例如：中国专利号CN2016202585353、CN201610193686X中，提出了一种应用于圆钢端面贴标的机器人自动贴标系统，系统中贴标机器人采用串联机器人存在速度慢、机构末端累积误差大的缺点，而商用的并联机器人又无法实现贴标工作时的俯仰运动且其工作空间相对较小。采用混联机器人是解决上述问题的有效方法，以并联机构作为贴标机器人主体可实现高速高精度贴标运动，以串联机构联接末端执行器可实现贴标工作的俯仰运动且弥补了并联机构工作空间不足的缺点。混联机器人的并联机构构型的选择不仅决定贴标混联机器人的工作性能，还影响自动贴标的效果及钢厂的生产效率。

发明内容

基于以上原因，本发明提出一种圆钢端面贴标混联机器人并联机构构型优选方法。

本发明圆钢端面贴标混联机器人并联机构构型优选方法，包含如下步骤：

第1步，通过分析圆钢端面贴标工艺，确定贴标混联机器人的运动输出以及并联机构的运动输出，根据并联机构的运动输出确定备选方案，以所有的备选方案为基础，建立模糊综合评价决策集，用V表示，即，式中，v_i为第i个备选方案，m为备选方案的个数；

第2步，以影响评价对象（即各被选方案）的各种因素为元素建立模糊综合评价因素集，用X表示，即，式中，x_i为影响各评价对象的第i个因素，n为影响因素的个数，并建立评价体系层次结构图；

第3步，利用层次分析法（简称AHP），通过两两比较建立评判矩阵，然后求解矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。为因素在总评价中的重要程度（权重），对A做归一化运算并做一致性检验，得到指标的权重模糊向量，即因素的权重集；

第4步，在一个评价模型中，影响评价对象的因素有n个。想对任意一个影响因素，将对备选方案1,2,…,m的优势程度进行两两比较，得到i个判断矩阵。然后求得判断矩阵的最大特征值对应的特征向量，对其归一化以后得到方案层各元素相对于准则层某元素的权重向量。则综合评价矩阵；

第5步，确定评价矩阵R和权重集ω后，可得到模糊决策集，式中“*”表示模糊算子，根据求得的数值对各个方案进行排序并优选。

圆钢端面贴标混联机器人并联机构构型的优选方法通过排序结果进行并联机构构型的优选决策，是在三平移并联机构RRRP^4R型、RRRRP^4R型、RRRRR型之间进行优选。

本发明的有益效果：该方法有效地优选出圆钢端面贴标混联机器人并联机构构型，优化了圆钢端面贴标混联机器人的贴标适应度，提高了圆钢端面贴标机构的实用性。

附图说明

图1是本发明圆钢端面贴标混联机器人并联机构构型的优选方法的评价指标层次结构图。

具体实施方式

结合附图1对本发明做具体描述。

圆钢端面贴标混联机器人并联机构构型的优选方法，包含如下步骤：

第1步，通过分析圆钢端面贴标工艺，确定贴标混联机器人的运动输出以及并联机构的运动输出，根据并联机构的运动输出确定备选方案，以所有的备选方案为基础，建立模糊综合评价决策集，用V表示，即，式中，v_i为第i个备选方案，m为备选方案的个数；

第2步，以影响评价对象（即各被选方案）的各种因素为元素建立模糊综合评价因素集，用X表示，即，式中，x_i为影响各评价对象的第i个因素，n为影响因素的个数，并建立评价体系层次结构图；

第3步，利用层次分析法（简称AHP），通过两两比较建立评判矩阵，然后求解矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。为因素在总评价中的重要程度（权重），对A做归一化运算并做一致性检验，得到指标的权重模糊向量，即因素的权重集；