为了去除因机加工产生的毛刺以及便于零件间装配，在飞机装配现场需要对飞机交点孔孔口进行倒角加工作业。然而装配现场的飞机交点孔的工装设备复杂，操作空间狭小，使得传统机床难以使用，只能依靠效率与质量难以保证的手动加工。针对这种情况，本文以工业机器人为加工平台，构建了一套飞机交点孔孔口倒角加工系统。论文主要研究内容如下:　　首先阐述了论文的研究背景和意义，介绍了机器人在飞机装配中的应用及其关键技术的研究现状，结合实际工程需求，提出基于工业机器人及制孔末端执行器的飞机交点孔孔口倒角加工方法;介绍了工业机器人孔口倒角加工系统的结构组成、控制系统组成，详细说明了机器人孔口倒角试验加工工艺流程。　　构建了机器人孔口倒角切削力模型，在综合考虑机器人刚度特性、倒角加工特点及压脚作用的基础上，构建了系统动力学模型，通过机器人关节刚度辨识试验及模态分析试验，获得固定倒角姿态下动力学微分方程参数。基于四阶龙格库塔法数值求解结果对振动成因进行了深入分析，发现在轴向力作用下机器人产生明显动态变形，在径向力与切向力作用下机器人则发生明显强迫振动，振动的主体是机器人本体。　　提出了一种机器人反向倒角切削方法，以抑制振动的发生:反向倒角的轴向力方向与正向倒角时相反，对机器人起到的是“拉力”作用，这使机器人进一步压紧在工件上，起到了增大压脚压力，提高系统稳定性的作用;压脚与工件间的摩擦力能够低抵消切向力与径向力对机器人的作用，从而抑制振动发生。验证试验表明了机器人反向倒角切削的可靠性，其加工表面粗糙度可达Ra1.6μm以内，倒角最大最小宽度差在0.05mm以内。　　构建了机器人反向倒角表面粗糙度预测模型。模型以切削速度、进给量、压脚压力和光栅尺位移为输入量，以倒角的表面粗糙度Ra值级别为输出量，基于RBF神经网络建立机器人孔口倒角表面粗糙度预测模型，结合在线方法实现了对表面粗糙度的有效控制，模型验证结果相对误差小，为孔口倒角的可靠加工提供了保障。　　文章最后对基于工业机器人的飞机交点孔孔口倒角加工所做工作进行了总结，并对进一步研究内容进行了分析和展望。