[发明专利]一种基于机器人盘式打磨的工件表面粗糙度预测方法

权利要求书

1.一种基于机器人盘式打磨的工件表面粗糙度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S1、选取影响盘式打磨粗糙度的工艺参数建立机器人盘式打磨工件表面粗糙度的预测模型；

步骤S2、设计正交试验获取样本数据；

步骤S3、根据多元线性回归确定预测模型参数数值；

步骤S4、利用所得参数进行预测；

在步骤S1中，选取打磨压强p、机器人进给速度v_t、打磨盘转速n、被打磨工件上一点到打磨轨迹中线的距离d这四个影响盘式打磨粗糙度的工艺参数作为预测模型中的特征值，建立预测模型具体方法如下：

在一次打磨后，工件表面粗糙度R_a会在R_a0～R_ae之间，其中R_a0为工件初始表面粗糙度，R_ae为所用打磨工具能得到的工件表面粗糙度极限值，因此，可以将表面粗糙度R_a的预测模型表示为：

其中，R_ap为表面粗糙度预测值，m为参数p、v_t、n、d的多元函数，且令m＞0，故的值域为(0,1)，选用指数函数作为拟合函数，可得：

其中，a、θ₁、θ₂、θ₃和θ₄为系数，且a为正数；

公式(2)可化为：

对公式(3)的等式两边取自然对数，可得

令θ₀＝ln(a)，x₀＝1，x₁＝p，x₂＝v_t，x₃＝n，x₄＝d，则可得线性回归方程的预测模型：

其中，x₁,x₂,x₃,x₄表示影响该预测模型的四个特征，θ₀,θ₁,θ₂,θ₃,θ₄为该预测模型的参数，即四个特征的系数，x₀为常数，i表示序数。

2.根据权利要求1所述的工件表面粗糙度预测方法，其特征在于：所述步骤S2中正交试验设计具体包含以下步骤：

步骤S2.1、针对打磨压强p、机器人进给速度v_t、打磨盘转速n、被打磨工件上一点到打磨轨迹中线的距离d四个因素，每个因素设计三个水平，按照正交表L₉(3⁴)设计试验；

步骤S2.2、控制机器人夹持打磨盘在工件上停驻打磨20s以上，测量打磨后工件表面粗糙度值，即为所用打磨工具能得到的工件表面粗糙度极限值R_ae；

步骤S2.3、在打磨前测量并记录工件原始表面粗糙度R_a0，按照正交试验表进行试验，通过离线编程，控制机器人夹持打磨头沿直线轨迹移动一段足够距离，要保证打磨过程中整个打磨盘完全打磨经过被测量点，测量打磨后表面粗糙度R_a，并根据计算样本真实值y。

3.根据权利要求2所述的工件表面粗糙度预测方法，其特征在于：所述步骤S2.2中、测量所用打磨工具能得到的工件表面粗糙度极限值R_ae时，控制机器人夹持打磨盘在工件上停驻打磨时间为25-50s。