一种机器人铣削加工中工件装夹位置优划方法技术

本发明专利技术属于机器人铣削工艺优化技术领域，具体涉及一种机器人铣削加工中工件装夹位置优划方法。在末端装有电主轴的六轴工业机器人和固定的工作平台基础上，根据待加工工件及其夹具大小将工作平台适当地分为等面积的若干矩形区域作为备选装夹位置，并将夹具分别放置在这些备选区域的中心点位置。在每个区域内，分别对机器人铣削系统进行模态实验，获取相应的模态参数，通过再生型与耦合型交叉颤振稳定性解析模型分析，计算得到颤振稳定性叶瓣图。选择稳定性叶瓣图中纵坐标最高的曲线对应的位置作为工件在工作台上的最佳安装位置。所述方法有效降低了机器人铣削过程中的颤振程度，提高了加工稳定性，从而保证加工零件质量与尺寸精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器人铣削工艺优化
，具体涉及一种机器人铣削加工中工件装夹位置优划方法。
技术介绍
近年来，越来越多的工业机器人铣削系统应用在汽车、航空制造等领域中塑料、铝制零件的加工生产中。相对于传统数控加工机床而言，使用工业机器人进行机械加工，具有成本低、自动化程度高、柔性好、易于集成传感器、外部驱动器等外围设备的优点。尤其在大型复杂不规则零件的加工中，工业机器人切削系统相对于数控机床，其占地面积与可加工工件规格相比明显减小；另外工业机器人能方便地实现切削加工工具在空间的各种位姿，避免刀具与零件复杂结构细节产生干涉。因此近年来，为适应多品种、小批量、现场加工的现代生产要求，通过在工业机器人末端安装电主轴和切削刀具，形成工业机器人切削加工系统，使其具备类似于多轴数控加工机床的切削加工性能，在某些领域替代数控机床进行切削加工，已经成为工业机器人应用新的发展方向之一。但在实际加工生产中，工业机器人由于刚度较差，在切削过程中，刀具会与被切削表面之间产生相对振动，这种切削振动会产生工件表面质量下降、刀具使用寿命减少、系统可靠性降低等问题。在机器人铣削加工中，工件的初始工作位置对于颤振发生影响较大，当工件与机器人相对位置不同，机器人铣削时会产生不同振型。因此提出一种基于颤振稳定域分析的机器人铣削加工中工件装夹位置的优化方法，对提高机器人铣削加工稳定性具有非常重要的意义。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种机器人铣削加工中工件装夹位置优划方法，通过对工件在工作台上装夹位置的合理规划，提高由工作平台和末端安装电主轴的六轴工业机器人组成的铣削加工系统的切削稳定性。该方法可以有效降低机器人铣削过程中的颤振程度，保证良好的加工质量与精度。为了达到上述目的，本专利技术的构思是：首先在末端装有电主轴的六轴工业机器人和固定的工作平台基础上，根据待加工工件及其夹具大小将工作平台适当地分为等面积的若干矩形区域作为备选装夹位置，并将夹具分别放置在这些备选区域的中心点位置。在每个区域内，分别对机器人铣削系统进行模态实验，获取相应的模态参数，通过再生型与耦合型交叉颤振稳定性解析模型分析，计算得到颤振稳定性叶瓣图。选择稳定性叶瓣图中纵坐标最高的曲线对应的位置作为工件在工作台上的最佳安装位置。根据上述构思，本专利技术采用以下技术方案：一种机器人铣削加工中工件装夹位置优划方法，基于颤振稳定域分析方法，包括如下步骤：步骤1：根据待加工工件及其夹具与工作台的相对尺寸大小，确定工作台的装夹区域，从而将工作台分为等面积的若干备选装夹区域，并将夹具分别放置在这些备选区域的中心点位置；步骤2：在每个区域内，利用力锤对机器人铣削系统中的铣刀进行激励，获取铣刀在力锤激励下的加速度信号；步骤3：根据力锤的激振力和铣刀在力锤激励下的加速度信号获得铣刀刀尖点处的位移频响函数，从位移频响函数获取机器人铣削系统的模态参数，包括：模态频率、模态阻尼、模态质量；步骤4：通过查询相关铣削参数表，确定铣削系统中切削力参数及刀具参数；步骤5：计算得到颤振稳定性叶瓣图。利用频域法求解颤振稳定性解析模型，考虑交叉传递函数φxy和φyx，得到闭环动态铣削系统的特征方程的特征值Λ：Λ=-12a0(a1±a1-4a0)]]>式中：a0＝Φxx(iωc)Φyy(iωc)(axxayy-axyayx)-Φxy(iωc)Φyx(iωc)(axxayy-axyayx)a1＝axxΦxx(iωc)+ayyΦyy(iωc)+axyΦyx(iωc)+ayxΦxy(iωc)式中：Φxx(iωc)和Φyy(iωc)分别为X和Y方向上的直接传递函数；Φxy(iωc)和Φyx(iωc)分别为X和Y方向上的交叉传递函数；axx，ayy，axy和ayx为平均方向系数。利用颤振理论中的频域解析法得到临界轴向切深为：aplim=-2πΛR(1+(ΛI/ΛR)2)NKtc]]>主轴转速n通过求得刀齿切削周期T得到：n=60N[(2k+1)π-2-tan-1(ΛI/ΛR)]]]>式中，Ktc为径向切削力系数，ΛR和ΛI分别为系统传递函数特征根的实部和虚部，k为叶瓣图中的叶瓣数，N为刀齿数；利用轴向切深与主轴转速的计算公式，绘制出六个区域内的颤振稳定性叶瓣图；步骤6：利用得到的稳定性叶瓣图，选择稳定性叶瓣图中纵坐标最高的曲线对应的位置作为待加工工件在工作台上的最佳安装位置。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本方法得到机器人铣削加工时工件在工作台上的最佳安装位置，有效降低了机器人铣削过程中的颤振程度，从而大大降低机器人铣削加工过程中发生的颤振危害，提高了加工稳定性，从而保证加工零件质量与尺寸精度。附图说明图1为本专利技术的机器人铣削系统平台示意图。图2为本专利技术方法的流程示意图。图3为本专利技术的工件在工作台上的备选装夹区域划分示意图。图4为本专利技术的三个备选装夹位置下机器人铣削系统的稳定性叶瓣图。具体实施方式以下结合附图详细叙述本专利技术的实施例。如图1所示，机器人铣削颤振分析平台由机器人1、电主轴2、加速度传感器3、力锤4、振动采集仪5、计算机6、待加工工件7、夹具8、工作台9组成，所述电主轴2安装在机器人1的末端执行器上，所述加速度传感器3安装在电主轴2的末端，所述加速度传感器3、力锤4和计算机6分别与振动采集仪5连接。如图2所示，一种机器人铣削加工中工件装夹位置优划方法，基于颤振稳定域分析方法，包括如下步骤：第一步：如图3所示，在工作台9与六轴工业机器人1相对位置固定的情况下，工作台9尺寸为990mm×900mm，夹具8尺寸为300mm×400mm，待加工工件7尺寸为350mm×200mm。在工作台9可装夹区域内，将工作台9分为330mm×450mm的六个等面积的初始区域，作为备选待加工工件7的装夹位置。第二步：将夹具8分别放置于初始划分的六个区域的中心点位置，如图3所示，在每个区域内，当铣削加工时，利用力锤4对于机器人1、电主轴2及刀具系统进行X方向锤击，X方向采集加速度信号，Y方向锤击，Y方向采集加速度信号，X方向锤击，Y方向采集加速度信号，Y方向锤击，X方向采集加速度信号的模态试验。第三步：利用加速度传感器3的信号与力锤4的激励信号，分别分析加速度频响函数，获得相应的模态频率、模态阻尼以及模态质量参数。第四步：确定铣削系统中切削力参数及刀具参数。通过查典型材料切削力系数表，确定相应材料切削力系数Ktc＝800N/mm2。根据刀具型号确定刀齿数N＝4。第五步：计算轴向切深与主轴转速表达式，构建直观的稳定叶瓣图。利用及公式，计算得到六个区域内的稳定叶瓣图。第六步：观察叶瓣图曲线，选择曲线纵坐标幅值最大的曲线所对应的装夹位置作为机器人铣削加工时工件最优位置。图4所示的是六个位置的叶瓣图曲线中轴向切深幅值最大、中间及最小的三条曲线。在稳定性叶瓣图中，曲线下方为稳定加工区域，曲线上方为颤振区。由此在六个备选装夹区域内，在位置3机器人铣削系统的稳定加工区面积最大，位置5面积最小，位置2面积大小为中间值。所以位置3是这个机器人铣削系统的最佳工件装夹位置。所述的基于颤振稳定域分析的机器人铣削加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人铣削加工中工件装夹位置优划方法，其特征在于，基于颤振稳定域分析方法，包括如下步骤：步骤1：根据待加工工件(7)及其夹具(8)与工作台(9)的相对尺寸大小，确定工作台(9)的装夹区域，从而将工作台(9)分为等面积的若干备选装夹区域，并将夹具(8)分别放置在这些备选区域的中心点位置；步骤2：在每个区域内，利用力锤(4)对机器人铣削系统中的铣刀进行激励，获取铣刀在力锤(4)激励下的加速度信号；步骤3：根据力锤(4)的激振力和铣刀在力锤(4)激励下的加速度信号获得铣刀刀尖点处的位移频响函数，从位移频响函数获取机器人铣削系统的模态参数，包括：模态频率、模态阻尼、模态质量；步骤4：通过查询相关铣削参数表，确定铣削系统中切削力参数及刀具参数；步骤5：计算得到颤振稳定性叶瓣图，利用颤振理论中的频域解析法得到临界轴向切深为：aplim=-2πΛR(1+(ΛI/ΛR)2)NKtc]]>主轴转速n通过求得刀齿切削周期T得到：n=60N[(2k+1)π-2tan-1(ΛI/ΛR)]]]>式中，Ktc为径向切削力系数，ΛR和ΛI分别为系统传递函数特征根的实部和虚部，k为叶瓣图中的叶瓣数，N为刀齿数；利用轴向切深与主轴转速的计算公式，绘制出六个区域内的颤振稳定性叶瓣图；步骤6：利用得到的稳定性叶瓣图，选择稳定性叶瓣图中纵坐标最高的曲线对应的位置作为待加工工件(7)在工作台(9)上的最佳安装位置。...

【技术特征摘要】
1.一种机器人铣削加工中工件装夹位置优划方法，其特征在于，基于颤振稳定域分析方法，包括如下步骤：步骤1：根据待加工工件(7)及其夹具(8)与工作台(9)的相对尺寸大小，确定工作台(9)的装夹区域，从而将工作台(9)分为等面积的若干备选装夹区域，并将夹具(8)分别放置在这些备选区域的中心点位置；步骤2：在每个区域内，利用力锤(4)对机器人铣削系统中的铣刀进行激励，获取铣刀在力锤(4)激励下的加速度信号；步骤3：根据力锤(4)的激振力和铣刀在力锤(4)激励下的加速度信号获得铣刀刀尖点处的位移频响函数，从位移频响函数获取机器人铣削系统的模态参数，包括：模态频率、模态阻尼、模态质量；步骤4：通过查询相关铣削参数表，确定铣削系统中切削力参数及刀具参数；步...

【专利技术属性】
技术研发人员：李静，李彪，沈南燕，郭子蒙，钱晖，童粱，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海;31