本发明专利技术公开了一种基于位姿特性的机器人加工稳定性预测方法。该方法包括：建立机器人铣削系统的动力学模型；对机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析，获取不同机器人各个可达加工位姿下的刀尖频响函数；求解各个可达冗余角下的机器人的关节角、机器人本体质量矩阵和机器人本体刚度矩阵；基于各个可达加工位姿下的刀尖频响函数获得各个可达冗余角下的模态质量、模态阻尼和模态刚度；根据各个可达冗余角下的模态质量、模态阻尼和模态刚度获得冗余角与极限切削深度的稳定性预测图。该稳定预测图能够为机器人在不同位姿下铣削作业时提供加工工艺参数选取指导，从而有效的避免机器人铣削颤振的产生，为机器人铣削质量与效率的提升提供支撑。率的提升提供支撑。率的提升提供支撑。
【技术实现步骤摘要】
基于位姿特性的机器人加工稳定性预测方法及装置
[0001]本专利技术涉及机器人加工领域，特别涉及一种基于位姿特性的机器人加工稳定性预测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]大型复杂结构件，如航天器舱体，大型飞机蒙皮、风力发电机叶片和船舰螺旋桨等，在航天、航空、能源和国防等行业有着广泛应用。大型复杂结构件的制造能力反映着我国制造业的整体核心实力，关系着国家的重大战略需求与国民经济的发展，并且直接影响着我国的国防安全。近年来，随着“工业4.0”和“中国制造2025”战略的提出，机器人作为智能制造的代表在现代制造领域中的优势越来越突出，机器人由于操作空间大、柔性高、成本低与效率高等独特的优点越来越广泛的应用于大型复杂结构件的加工中。
[0003]然而，机器人开链式串联结构特点决定的弱刚度特性导致其极易在铣削加工中产生颤振问题，严重影响铣削表面质量，并加剧刀具磨损，是制约其应用于大型结构件高精度铣削作业领域的主要问题之一。
[0004]为了解决铣削加工中的颤振问题，需要通过稳定性预测合理配置工艺参数。然而机器人动力学的位姿依赖特性，导致其不同加工位姿下的稳定性有明显区别。现有技术的机器人加工稳定性预测方法通常需要模态实验法获取不同位姿下机器人刀尖的动力学参数，从而实现对指定位姿的稳定性进行预测，效率较低，导致机器人变换加工位姿作业时铣削颤振难以有效控制。
[0005]如何构建与机器人加工位姿相关的稳定性预测方法，使稳定性的预测结果能够应用于任意可达加工位姿成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0006]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于位姿特性的机器人加工稳定性预测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。
[0007]本专利技术的一个实施例提供一种基于位姿特性的机器人加工稳定性预测方法，该方法包括：
[0008]建立机器人铣削系统的动力学模型；
[0009]对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析，获取不同机器人各个可达加工位姿下的刀尖频响函数；
[0010]基于逆运动学求解各个可达冗余角下的机器人的关节角、机器人本体质量矩阵和机器人本体刚度矩阵，其中，不同的可达冗余角对应不同的可达加工位置下的姿态；
[0011]基于所述各个可达加工位姿下的刀尖频响函数，根据所述各个可达冗余角下的机器人的关节角、机器人本体质量矩阵和机器人本体刚度矩阵获得各个可达冗余角下的模态质量、模态阻尼和模态刚度；
[0012]基于再生颤振预测模型，根据所述各个可达冗余角下的模态质量、模态阻尼和模态刚度获得各个可达冗余角对应的极限切削深度，获得冗余角与极限切削深度的稳定性预测图。
[0013]可选地，所述建立机器人铣削系统的动力学模型，包括：
[0014]采用修正的D
‑
H法建立机器人本体运动学模型；
[0015]建立主轴系统动力学模型和主轴
‑
刀柄
‑
刀具结合面刚度模型；
[0016]将所述机器人本体动力模型、所述主轴系统动力学模型和所述主轴
‑
刀柄
‑
刀具结合面刚度模型进行集成，建立机器人铣削系统的动力学模型。
[0017]可选地，所述主轴
‑
刀柄
‑
刀具结合面刚度模型考虑了结合面法向刚度、结合面切向刚度和结合面扭转接触刚度。
[0018]可选地，所述对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析，包括：
[0019]基于有限元分析方法对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析。
[0020]本专利技术的另一个实施例提供一种基于位姿特性的机器人加工稳定性预测装置，包括：
[0021]动力学模型建立单元，用于建立机器人铣削系统的动力学模型；
[0022]刀尖频响函数获取单元，用于对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析，获取不同机器人各个可达加工位姿下的刀尖频响函数；
[0023]逆运动学求解单元，用于基于逆运动学求解各个可达冗余角下的机器人的关节角、机器人本体质量矩阵和机器人本体刚度矩阵，其中，不同的可达冗余角对应不同的可达加工位置下的姿态；
[0024]刀尖模态参数获取单元，用于基于所述各个可达加工位姿下的刀尖频响函数，根据所述各个可达冗余角下的机器人的关节角、机器人本体质量矩阵和机器人本体刚度矩阵获得各个可达冗余角下的模态质量、模态阻尼和模态刚度；
[0025]稳定性预测单元，用于基于再生颤振预测模型，根据所述各个可达冗余角下的模态质量、模态阻尼和模态刚度获得各个可达冗余角对应的极限切削深度，获得冗余角与极限切削深度的稳定性预测图。
[0026]可选地，所述动力学模型建立单元进一步用于：
[0027]采用修正的D
‑
H法建立机器人本体运动学模型；
[0028]建立主轴系统动力学模型和主轴
‑
刀柄
‑
刀具结合面刚度模型；
[0029]将所述机器人本体动力模型、所述主轴系统动力学模型和所述主轴
‑
刀柄
‑
刀具结合面刚度模型进行集成，建立机器人铣削系统的动力学模型。
[0030]可选地，所述主轴
‑
刀柄
‑
刀具结合面刚度模型考虑了结合面法向刚度、结合面切向刚度和结合面扭转接触刚度。
[0031]可选地，所述刀尖频响函数获取单元进一步用于：
[0032]基于有限元分析方法对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析。
[0033]本专利技术的另一个实施例提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：
[0034]处理器；以及，
[0035]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述的方法。
[0036]本专利技术的另一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述的方法。
[0037]本专利技术的有益效果是，采用本专利技术获得的稳定预测图，能够为机器人在不同位姿下铣削作业时提供加工工艺参数选取指导，从而有效的避免机器人铣削颤振的产生，为机器人铣削质量与效率的提升提供有力支撑。
附图说明
[0038]图1为本专利技术一个实施例的与机器人加工位姿相关的稳定性预测方法的流程示意图；
[0039]图2为本专利技术一个实施例的与机器人加工位姿相关的稳定性预测方法的原理图；
[0040]图3为本专利技术一个实施例的冗余角与极限切削深度的稳定性预测图；
[0041]图4为本专利技术一个实施例的与机器人加工位姿相关的稳定性预测装置的结构示意图；
[0042]图5示出了根据本专利技术一个实施例的电子设备的结构示意图；
[0043]图6示出了根据本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于位姿特性的机器人加工稳定性预测方法，其特征在于，包括：建立机器人铣削系统的动力学模型；对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析，获取不同机器人各个可达加工位姿下的刀尖频响函数；基于逆运动学求解各个可达冗余角下的机器人的关节角、机器人本体质量矩阵和机器人本体刚度矩阵，其中，不同的可达冗余角对应不同的可达加工位置下的姿态；基于所述各个可达加工位姿下的刀尖频响函数，根据所述各个可达冗余角下的机器人的关节角、机器人本体质量矩阵和机器人本体刚度矩阵获得各个可达冗余角下的模态质量、模态阻尼和模态刚度；基于再生颤振预测模型，根据所述各个可达冗余角的下模态质量、模态阻尼和模态刚度获得各个可达冗余角对应的极限切削深度，获得冗余角与极限切削深度的稳定性预测图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立机器人铣削系统的动力学模型，包括：采用修正的D
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H法建立机器人本体运动学模型；建立主轴系统动力学模型和主轴
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刀柄
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刀具结合面刚度模型；将所述机器人本体动力模型、所述主轴系统动力学模型和所述主轴
‑
刀柄
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刀具结合面刚度模型进行集成，建立机器人铣削系统的动力学模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述主轴
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刀柄
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刀具结合面刚度模型考虑了结合面法向刚度、结合面切向刚度和结合面扭转接触刚度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析，包括：基于有限元分析方法对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析。5.一种基于位姿特性的机器人加工稳定性预测装置，其特征在于，包括：动力学模型建立单元，用于建立机器人铣削系统的动力学模型；刀尖频响函数获取单元，用于对所述机器人铣削系统的动力学模型进行动态性能分析，获取不同机器人各个可达加工位姿下的刀尖频响函数；逆运动...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁志强，杜宇超，石贵红，陈司晨，仇天阳，刘志兵，焦黎，周天丰，王西彬，解丽静，赵斌，颜培，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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