| 题名 | 面向复杂型面的机器人磨抛定量去除方法研究 |
| 作者 | 赵敬川 |
| 答辩日期 | 2021-05-21 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 赵吉宾 |
| 关键词 | 工业机器人 机器学习 定量去除 复杂曲面 砂带磨损 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 其他题名 | Research on robot grinding quantitative removal method for complex surface |
| 学位专业 | 机械电子工程 |
| 英文摘要 | 随着磨削加工精度要求的不断提高，如何实现对复杂曲面的逐点定量去除磨削，在航空飞机叶片高精度磨抛加工领域有着至关重要的影响。由于机器人自身刚度不足以及砂带柔性磨削的特点，导致砂带磨削去除量并不等于进给量。目前用的较为成熟的磨削系统是根据经验公式对磨削量进行评估，然后依据相关的实验数据对磨削加工工艺参数进行补偿，来降低磨削过程中砂带磨损、温度变化等外部环境造成的误差，但是这种方法精度较低，且适应能力很差，废品率较高。而近些年发展越来越成熟的机器学习技术为解决这一问题提供了新的方法，因此本文围绕着如何运用机器学习方法来解决对复杂曲面的定量去除磨削加工的问题而展开相关技术的深入研究，包括磨削去除量的预测模型建立、点云配准技术、砂带磨损状态监测三个关键层面技术，主要研究成果及创新点如下：（1）首先针对砂带磨削去除量难以实时进行测量和评估的难题，提出了一种基于支持向量机的磨削去除量预测方法，通过将工件曲率、磨削力、进给速度、砂带粒度、砂带磨损程度等因素作为控制量，将磨削去除量作为测量结果，开展实验并建立磨削去除量数据库，经过对数据库的训练和测试，建立了针对磨削去除量的预测模型，最终实现了对磨削去除量的精准预测。（2）其次，由于砂带磨损状态的评估一直都是依靠经验进行，而这种方法难以在磨削过程中实时进行，而且评估结果存在很大的误差，这导致在实际的磨削加工中造成了大量的砂带浪费的同时，也降低了磨削加工的效率。针对这一问题，提出了一种通过磨削能耗来评估砂带磨损状态的方法，该方法具有操作简便、适应性强等优点。（3）而要想实现对航空发动机叶片等复杂曲面工件的定量磨削加工，就要准确得到其表面各部分的磨削加工余量，为此提出了基于点云配准技术的磨削加工余量计算方法。通过双目视觉测量仪对未磨削加工的毛坯件进行三维扫描，来获得其表面的点云数据，然后通过点云配准技术对毛坯件和标准件的点云数据进行匹配和分析，计算得到毛披件各部分的磨削加工余量。该方法具有效率高、误差低的优点。（4）最终为实现对航空发动机叶片的定量去除磨削加工，搭建了机器人磨削系统，并结合机器学习技术、点云配准技术、砂带磨损状态评估、力位混合控制等相关技术，开展了定量去除实验，从而验证了对航空发动机叶片等复杂曲面的定量去除磨削加工的可行性。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 72页 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28961]  |
| 专题 | 工艺装备与智能机器人研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵敬川. 面向复杂型面的机器人磨抛定量去除方法研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2021. |
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