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《面向飛機裝配的機器人定位誤差和殘差補償.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、航空學報ActaAerOnauticaetAstrOnautjcaSinicaApr．252017V01．38No．4SSN1000—6893CN11-1929／Vhttp：Nhkxb．buaaedu．Crlhkxb@buaa．edu．cn面向飛機裝配的機器人定位誤差和殘差補償何曉煦，田威*，曾遠帆，廖文和，向勇南京航空航天大學機電學院，南京210016摘要：工業(yè)機器人由于其高柔性和低成本而被越來越多地應用到飛機自動鉆鉚系統(tǒng)中，使用精度補償有效地提高機器人的絕對定位精度是保證產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵，為進一步提高機器人末端定位精度，提出了基于誤
2、差相似度的殘差補償方法。首先使用基于運動學參數(shù)標定的方法辨識出機器人的幾何參數(shù)誤差，再利用基于誤差相似度的方法對殘余誤差進行估計，實現(xiàn)對機器人的誤差和殘差的補償。以工業(yè)機器人KUKAKR一30HA為對象所進行的試驗驗證表明，機器人的絕對定位精度平均值由補償前的0．879mm經(jīng)過定位誤差補償后提高到0．194mm，經(jīng)過殘差補償后進一步提高到0．141mm，經(jīng)過定位誤差和殘差補償后的機器人最大誤差由1．492mm降低為0．296mm，最大絕對定位精度誤差降低了80．16％。該方法能有效地補償參數(shù)辨識后遺留的殘差，進一步提高機器人的定位精度
3、。關(guān)鍵詞：飛機裝配；精度補償；殘差補償；最4'--乘法；誤差相似度中圖分類號：V262．4；TP242．2文獻標識碼：A文章編號：1000—6893(2017)04—420538—11工業(yè)機器人的飛機自動鉆鉚系統(tǒng)由于能夠有效地提高飛機部件裝配的質(zhì)量和效率而被越來越廣泛地應用并逐步取代人工作業(yè)[1’3]。飛機裝配具有孑L位數(shù)量多、精度要求高的特點，因此飛機自動鉆鉚系統(tǒng)通常使用離線編程技術(shù)對機器人進行鉆孔任務規(guī)劃。當機器人采用離線編程進行任務規(guī)劃時，通常需要指定末端刀尖點的絕對位置來實現(xiàn)。通常，工業(yè)機器人的重復定位精度很高，能夠滿足機器人
4、進行示教編程的精度要求，但其絕對定位精度卻很差。對于沒有標定的機器人，絕對定位精度通常比重復定位精度低1～2個數(shù)量級Ⅲ，因此需要通過精度補償提高機器人的絕對定位精度來滿足飛機自動鉆鉚系統(tǒng)中離線編程的精度要求?，F(xiàn)有的提高工業(yè)機器人絕對定位精度的方法大體可以分為基于運動學模型的參數(shù)標定法[5。7]和非參數(shù)標定法?；谶\動學模型的參數(shù)標定法通常把引起誤差的因素作為各相應變量的微小變化量，通過一系列的參數(shù)變量處理建立機器人的運動學模型，并利用測量得到機器人末端定位誤差，經(jīng)過微分變換等推導出各連桿的實際幾何參數(shù)，從而得到修正的機器人運動學模型。
5、但這種基于運動學模型的精度補償方法存在一定的缺陷，因為其通常僅考慮了機器人幾何參數(shù)引起的誤差，而幾何參數(shù)僅占誤差影響因素的80％～90％[8。1叩左右，其余如齒輪間隙、機械臂的質(zhì)量分布、負載變化、熱效應等非幾何參數(shù)引起的誤差無法通過此方法得到補償；且該方法通常需要建立機器人的誤差模型，在動態(tài)變化的環(huán)境中缺乏柔性‘11
6、。為克服基于運動學模型的參數(shù)標定方法的不足，許多學者提出了很多非運動學參數(shù)標定方法，收稿日期：2016—06—17；退修日期：2016．07—18；錄用日期：2016·08—12；網(wǎng)絡(luò)出版時間：2016·10—1913：
7、14網(wǎng)絡(luò)出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．1929．V20161019．1314．006html基金項目：國家自然科學基金(51475225，51575273)；國家高檔數(shù)控機床與基礎(chǔ)制造裝備(2014ZX04001071)*通訊作者．E—mail：tw—nj@nlJaaeduca引用格武：何曉煦，田威．曾遠帆，等．面向飛機裝配的機器人定位誤差和殘差補償[J]航空學報·2017，38(4)：420538．HExX，TIANw，ZENGYF。etaliRobotpositioningerrorandres
8、idualerrorcompensationforaircraftassemb
9、y￡J]．ActaAeronauticaetAstronauticaSinica，2017，38(4)j420538．420538—1航空學報如基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNet—work，ANN)的標定方法[121141和基于誤差相似度的精度補償方法口5。163等。王東署和付志強[1刀把機器人實際位姿和相應的關(guān)節(jié)角誤差分別作為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出來訓練網(wǎng)絡(luò)，從而獲得機器人任意位姿時的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差值，通過修改關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角值來提高機器人
10、的絕對定位精度。這種標定方法把所有因素引起的誤差均歸結(jié)為關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差，通過修改關(guān)節(jié)值來提高機器人的絕對定位精度。Zeng等[153將機器人及其附屬設(shè)備看作一個整體，在此基礎(chǔ)上建立機器人關(guān)節(jié)輸入和末端位姿的空間相關(guān)性模型，
