[发明专利]一种基于静刚度模型的混联机器人铣削加工误差补偿方法

说明书

本发明公开一种基于静刚度模型的混联机器人铣削加工误差补偿方法，包括以下步骤：步骤一、基于矩阵结构法和虚拟关节法建立混联机器人的静刚度模型，得出混联机器人末端笛卡尔刚度矩阵表达式；步骤二、建立加工件对应材料的切削力预测模型，其中包括主轴转速、每齿进给量和轴向切深参数；步骤三、根据切削力预测模型和静刚度模型预测混联机器人铣削加工的弹性变形量，利用镜像迭代补偿法修改刀位点位置进行补偿；步骤四、通过补偿验证实验证明补偿方法有效性。本发明可实现加工误差补偿，提升补偿精度。

技术领域

本发明属于混联机器人铣削加工技术领域，尤其涉及一种基于静刚度模型的混联机器人铣削加工误差补偿方法

背景技术

混联机器人是一种新型的工业机器人。目前大多混联机器人是在并联机构的基础上加串联模块来实现的。混联机器人结合了串联机器人工作空间大和并联机器人刚度大、承载能力强的优点，定位精度高，动态响应好，在航空制造业中的应用越来越广泛。在铣削加工过程中，机器人受到切削力的作用极易发生弹性变形，严重影响了零件的加工精度，如何保证加工精度的要求，是混联机器人加工落地亟待解决的重要问题。

影响工业机器人加工精度的主要因素为铣削加工过程中机器人因末端受力而产生的弹性变形，因此，国内外学者对工业机器人的刚度进行了大量分析和研究。静刚度分析方法主要有结构矩阵法和有限元法，有限元法需要建模和网格划分等工作，操作过程复杂，且时间周期长。结构矩阵法操作简单，且精度可以保证。

相较于数控机床，混联机器人刚度较小，并且刚度随位姿不断变化，难以保证加工精度。目前大多数的机器人误差补偿方法主要集中在机器人几何误差建模与机器人的自身标定，几何误差建模过程需要繁琐的数学推导，费时费力，机器人自身标定多依赖于外部测量设备，精度难以保证，且都未与实际加工过程切削力联系起来。很多机器人误差补偿方法同时未考虑误差补偿量和弹性变形的耦合关系，且补偿过程复杂，需要大量实验数据支撑。因此从机器人本体出发进行误差补偿研究将具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于静刚度模型的混联机器人铣削加工误差补偿方法，补偿混联机器人的铣削加工误差。静刚度模型可以快速预测混联机器人在整个加工空间内不同刀位点下铣削加工的弹性变形量。基于静刚度模型、切削力预测模型和镜像迭代补偿法完成铣削加工弹性变形量的补偿，修改机器人加工刀位轨迹，实现加工误差补偿，提升补偿精度。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于静刚度模型的混联机器人铣削加工误差补偿方法，包括以下步骤：

步骤一、基于矩阵结构法和虚拟关节法建立混联机器人的静刚度模型，得出混联机器人末端笛卡尔刚度矩阵表达式；

步骤二、建立加工件对应材料的切削力预测模型，其中包括主轴转速、每齿进给量和轴向切深参数；

步骤三、根据切削力预测模型和静刚度模型预测混联机器人铣削加工的弹性变形量，利用镜像迭代补偿法修改刀位点位置进行补偿；

步骤四、通过补偿验证实验证明补偿方法有效性。

进一步的，步骤一中基于结构矩阵法和虚拟关节法建立了混联机器人的静刚度模型时，分别建立支链连体坐标系、动平台连体坐标系和惯性坐标系；将各个支链简化为具有规则截面的空间梁，并对支链体进行网格划分，建立支链的静力平衡方程；将各个关节看成等效刚度弹簧，通过有限元方法计算六维刚度值；建立动平台的静力平衡方程，最后联立各个支链和动平台的静力平衡方程，引入动平台的变形协调条件，推导公式最终得出混联机器人末端笛卡尔刚度矩阵。

进一步的，步骤二中基于切削力经验公式通过多因素正交实验辨识材料系数C、修正系数K、轴向切深a_p的指数x、进给量f的指数y和主轴转速n的指数z，建立混联机器人对应材料和切削参数的切削力预测模型，下式为切削力经验公式：