【摘 要】
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智能制造产业化发展的进程中,工业机器人的广泛应用将显著改善自动化产线的操作水平。针对诸如电子元器件装配等高精度装配环境,机器人运动学特性中的位姿误差以及动力学特性中的固有频率求解问题是影响作业精度的关键。位姿误差的计算常常基于影响因素分析,而这些因素往往非常复杂;固有频率的求解通常基于仿真或实验分析,这两种方式都需要较大的计算量。为此,本课题运用轻量化的代理模型技术,重点研究机器人的位姿误差及固有
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:“智能装配机器人视觉自主识别、高精度定位与柔顺控制方法研究”；
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智能制造产业化发展的进程中,工业机器人的广泛应用将显著改善自动化产线的操作水平。针对诸如电子元器件装配等高精度装配环境,机器人运动学特性中的位姿误差以及动力学特性中的固有频率求解问题是影响作业精度的关键。位姿误差的计算常常基于影响因素分析,而这些因素往往非常复杂;固有频率的求解通常基于仿真或实验分析,这两种方式都需要较大的计算量。为此,本课题运用轻量化的代理模型技术,重点研究机器人的位姿误差及固有频率预测方法,实现了基于克里金模型的位姿误差和固有频率准确预测。本文的主要研究内容及结论如下:（1）构建了机器人D-H运动学模型,推导了正逆运动学并进行了仿真验证。探究了机器人的几何参数误差作用机理,由此构建了末端位姿误差模型。对比仿真模型与误差模型的1000组位姿误差,位移和角度参数的最大偏差分别为1.6777 mm和0.0055 rad,验证了机器人几何参数误差模型的准确性。（2）构建了拉格朗日方法的机器人动力学模型,基于模态分析求解了500组位姿的固有振型和固有频率。模态仿真结果表明,相似的固有频率会导致相似的固有振型。研究了具有位姿依赖性的机器人前六阶固有频率分布,得出了与仿真中固有振型一致的结论,验证了机器人固有频率分析的准确性。（3）基于拉丁超立方构建了500组位姿的机器人固有频率数据集,提出了基于Blind-Kriging（KRG-B）的机器人固有频率预测模型,探究了固有频率与关节角度的映射关系。在模型鲁棒性和精度研究中,样本规模为300时,KRG-B对固有频率Fn07的预测精度为:0.9735,0.9029,0.9503,0.5850,0.8936和0.7738,对不同阶次固有频率的鲁棒性也更好。（4）基于固有频率预测模型的可视化分析,得出了影响固有频率的主要关节为大臂及肘关节的结论,验证了基于代理模型建立机器人固有频率预测模型的可行性。构建了基于KRG-B的机器人位姿误差预测模型,样本规模为1000时对位置误差的预测精度为:0.8783、0.9118和0.9744。研究了包含连杆转角偏差的关节角度与位姿误差相关性,得出了位姿误差主要受前三个关节影响的结论,验证了基于代理模型建立的工业机器人位姿误差预测模型的可行性。综上,本文对基于克里金模型的机器人位姿误差及固有频率预测方法进行了研究,探究了关节角度等运动学参数与其的映射关系。推导了几何参数误差模型并基于计算模态分析求解了固有频率,提出了基于拉丁超立方采样的机器人克里金预测模型,实现了位姿误差和固有频率的准确预测。本文的研究成果具有一定的理论意义,对于机器人高精度电子元器件装配作业具有较好的工程应用价值。
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