一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域，包括：获取六自由度机器人的动力学模态参数；根据动力学模态参数和铣削加工参数构建考虑进给量的动力学模型；对考虑进给量的动力学模型采用全离散法确定铣削加工参数下的状态转移矩阵，根据状态转移矩阵特征值的绝对值，对铣削加工过程进行稳定性预测。在动力学分析中，构建考虑进给量影响的动力学模型，补充了以往铣削稳定性分析中没有考虑进给项的缺陷。缺陷。缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及电数字数据处理
，特别是涉及一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法及系统。

技术介绍

[0002]铣削加工技术具有高效、高产、高精度和低成本等优势，已广泛应用于风力制造、航空航天以及船用螺旋桨等复杂大型零部件的加工，是获得高精度高质量工件的基础技术之一。
[0003]在铣削加工时，若铣削加工参数选择的不合理，将会导致铣削加工系统发生颤振现象，颤振属于一种自激振动现象，它的存在不仅影响加工质量和加工精度，甚至影响加工主轴及刀具的使用寿命，而这一问题是铣削加工技术应用拓展亟待解决的关键问题。故诸多研究者对铣削加工系统进行动力学建模分析，通过预测铣削加工系统的稳定性，择优选择铣削加工参数，以达到避免发生颤振现象，提高加工表面质量和加工效率的目的。
[0004]目前铣削加工稳定性预测主要有频域法和时频法；频域法中常用的方法为零阶频域法，它是一种单频率分析法，计算效率较高；但是，存在小径向切深加工分析精度差，无法预报其附加稳定性的缺点。
[0005]时频法中常用的方法是由丁烨提出的全离散法，该方法不仅适用于多种径（轴）向切深加工工况，而且具有较高预测精度和计算效率；但是，以往的颤振稳定性分析绝大多数忽略了进给量的影响，尤其在小径向切深的情况下，进给量对铣削加工系统的稳定性具有重要影响。

技术实现思路

[0006]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法及系统，在动力学分析中，构建考虑进给量影响的动力学模型，补充了以往铣削稳定性分析中没有考虑进给量的缺陷。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：第一方面，本专利技术提供一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法，包括：获取六自由度机器人的动力学模态参数；根据动力学模态参数和铣削加工参数构建考虑进给量的动力学模型；对考虑进给量的动力学模型采用全离散法确定铣削加工参数下的状态转移矩阵，根据状态转移矩阵特征值的绝对值，对铣削加工过程进行稳定性预测。
[0008]作为可选择的实施方式，构建考虑进给量的动力学模型的过程包括：构建考虑进给量的瞬时铣削厚度模型；基于瞬时铣削厚度模型，确定瞬时铣削力模型；基于瞬时铣削力模型，确定多个刀齿下的总铣削力模型；基于总铣削力模型和动力学模态参数，确定考虑进给量的动力学模型；所述动力
学模态参数包括模态质量矩阵、模态阻尼矩阵和模态刚度矩阵。
[0009]作为可选择的实施方式，所述总铣削力模型为：其中，是铣削力系数矩阵；是轴向切深；、分别是在当前时刻t刀齿沿、方向的动态位移；、分别是在时刻前一刀齿沿、方向的动态位移；T是单个刀齿时滞周期。
[0010]作为可选择的实施方式，所述考虑进给量的动力学模型为：其中，是模态质量矩阵，是模态阻尼矩阵，是模态刚度矩阵。
[0011]作为可选择的实施方式，确定铣削加工参数下的状态转移矩阵的过程包括：将考虑进给量的动力学模型转换为状态空间形式，采用全离散法求解状态空间形式中的响应，对响应中涉及的时滞项、状态项和时间周期项采用线性插值的方式进行线性逼近，从而得到状态转移矩阵。
[0012]作为可选择的实施方式，所述状态转移矩阵为：其中，是单个刀齿时滞周期T下离散的矩阵序列，是单个刀齿时滞周期T的等距离散量。
[0013]作为可选择的实施方式，对铣削加工过程进行稳定性预测的过程包括：若状态转移矩阵所有特征值的模均小于1，则铣削加工过程稳定；否则，铣削加工过程进入颤振状态。
[0014]第二方面，本专利技术提供一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测系统，包括：模态参数辨识模块，被配置为获取六自由度机器人的动力学模态参数；动力学特性分析模块，被配置为根据动力学模态参数和铣削加工参数构建考虑进给量的动力学模型；稳定性预测模块，被配置为对考虑进给量的动力学模型采用全离散法确定铣削加工参数下的状态转移矩阵，根据状态转移矩阵特征值的绝对值，对铣削加工过程进行稳定性预测。
[0015]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
[0016]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
[0017]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术提出一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法及系统，在动力学特性分析中，构建考虑进给量影响的动力学模型，补充了以往铣削稳定性分析中没有考虑进给量的缺陷。
[0018]本专利技术提出一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法及系统，在稳定性分析中，采用时域全离散法计算动力学模型的状态转移矩阵，不仅适用于多种径（轴）向切深加工工况，且具有较高预测精度和计算效率。
[0019]本专利技术提出一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法及系统，根据稳定性预测结果，可得到稳定性预测图，工艺技术人员可通过稳定性预测图的稳定区域，根据加工要求进行铣削参数的工艺优选，在稳定加工的基础上，提高工件的加工质量和加工效率。
[0020]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0021]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0022]图1为本专利技术实施例1提供的六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法流程图；图2为本专利技术实施例1提供的动力学模态参数辨识实验示意图；图3为图2的A
‑
A面剖视图；图4为本专利技术实施例1提供的六自由度机器人铣削加工系统结构示意图；图5为本专利技术实施例1提供的有无考虑进给量的铣削加工稳定性预测图。
具体实施方式
[0023]下面结合附图与实施例对本专利技术做进一步说明。
[0024]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0025]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0026]在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0027]实施例1本实施例提供一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法，包括：获取六自由度机器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法，其特征在于，包括：获取六自由度机器人的动力学模态参数；根据动力学模态参数和铣削加工参数构建考虑进给量的动力学模型；对考虑进给量的动力学模型采用全离散法确定铣削加工参数下的状态转移矩阵，根据状态转移矩阵特征值的绝对值，对铣削加工过程进行稳定性预测。2.如权利要求1所述的一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法，其特征在于，构建考虑进给量的动力学模型的过程包括：构建考虑进给量的瞬时铣削厚度模型；基于瞬时铣削厚度模型，确定瞬时铣削力模型；基于瞬时铣削力模型，确定多个刀齿下的总铣削力模型；基于总铣削力模型和动力学模态参数，确定考虑进给量的动力学模型；所述动力学模态参数包括模态质量矩阵、模态阻尼矩阵和模态刚度矩阵。3.如权利要求2所述的一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法，其特征在于，所述总铣削力模型为：其中，是铣削力系数矩阵；是轴向切深；、分别是在当前时刻t刀齿沿、方向的动态位移；、分别是在时刻前一刀齿沿、方向的动态位移；T是单个刀齿时滞周期。4.如权利要求3所述的一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法，其特征在于，所述考虑进给量的动力学模型为：其中，是模态质量矩阵，是模态阻尼矩阵，是模态刚度矩阵。5.如权利要求1所述的一种六自由度机器人铣削加工稳定性预测方法，其特征在于，确定铣削加工参数下的状态转移矩阵的过程包括：将考虑进给量的动力学模型转换为状态空间形式，采用全离散法求解...

【专利技术属性】
技术研发人员：周婷婷，张允，胡天亮，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学山东省科学院，
类型：发明
国别省市：