[发明专利]一种基于RCSA的二叉树机器人铣削系统频响预测方法

说明书

本发明涉及机器人铣削加工领域，并公开了一种基于RCSA的二叉树机器人铣削系统频响预测方法，其包括：(a)将铣削系统划分为子结构B、子结构A和柔性结合部；(b)获取子结构B频响函数并对其模态参数标准化，求解子结构B在待求解姿态下的模态参数和耦合函数；(c)建立子结构A有限元模型并优化其刀具材料参数，获取其频响函数和响应矩阵；(d)实验测得待求解姿态下整体结构的频响函数，并通过IRCSA方法反算得到柔性结合部的响应矩阵；(e)根据RCSA方法计算待求解姿态下的铣削系统刀具端频响函数。本发明提出的预测方法，准确获得机器人铣削系统不同姿态下的刀具端频响函数，实现机器人不同姿态下铣削稳定性的精确预测。

技术领域

本发明涉及铣削装备动态特性测试领域，更具体地，涉及一种基于RCSA的二叉树机器人铣削系统频响预测方法。

背景技术

随着工业自动化与智能化的飞速发展，工业机器人因其具有性价比高、工作空间范围大以及灵活度高等诸多优点，正被越来越多的应用在船用螺旋桨、飞机蒙皮、航空发动机叶片以及火箭壁筒等大型复杂曲面零部件的磨削、铣削、抛光、钻孔、镗削加工。相对于通用CNC装备，机器人加工系统具有刚度低且刚度位姿依赖显著的特点，这严重限制了机器人在机加工领域性能的发挥与提高。

受机器人刚度低的影响，在铣削过程中机器人铣削系统较容易发生颤振现象，这不仅会降低加工效率、影响加工表面质量，而且还将显著加剧刀具磨损，缩短机器人铣削系统使用寿命。刀具端频响是分析铣削系统颤振稳定性极限的重要参数，刀具端频响的准确度直接关系到最终铣削工艺参数确定的合理性，进一步影响机器人铣削质量与效率的提高。

目前预测铣削系统刀具端频响的方法主要针对数控机床，由于机床刀具端频响随位姿变化不大，因此大多基于RCSA耦合法或组件模态综合法分析不同刀具、装夹长度与主轴转速下的刀具端频响变化，而鲜有人对不同姿态、不同位置的机床刀具端频响进行预测。在机器人铣削系统刀具端频响预测方面，主要方法在于建立机器人有限元模型，并通过实验来辨识相关动力学参数，最后来预测不同位姿下的机器人铣削系统刀具端频响，如文献“Mousavi S,Gagnol V,Bouzgarrou B C,etal.Stability optimization in roboticmilling through the control of functional redundancies[J].Robotics andComputer-Integrated Manufacturing,2018(50)：181-192”介绍的预测方法，由于机器人铣削系统需要辨识的参数众多且操作较复杂，因此该方法的预测精度无法很好保证。

针对上述问题，机器人铣削加工领域亟待需要一种操作方便、预测精度高的刀具端频响快速预测方法。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于RCSA的二叉树机器人铣削系统频响预测方法，通过对机器人32种不同姿态下的机器人主轴-刀柄子结构进行锤击实验，利用基于RCSA的二叉树频响预测方法预测出任意给定姿态下的机器人主轴-刀柄子结构响应矩阵，结合刀具子结构有限元分析模型，能够准确的辨识出机器人铣削系统不同姿态下的刀具端频响函数，由此解决刀具端频响预测操作复杂和预测精度低的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明，提供了一种基于RCSA的二叉树机器人铣削系统频响预测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

(a)将待处理六轴铣削系统划分为子结构A、子结构B和连接二者的柔性结合部，其中，子结构A是刀具，子结构B包括机器人、主轴和刀柄，在子结构A上任意设定三个点，分别为点1、点2和点3a，在子结构B上任意设定两点，分别为点4和点3b，其中，点3a和点3b为子结构A与子结构B的交点，在机器人的轴2～轴6的每个关节处分别选择0和θ两个角度，以此获得机器人的32个姿态；