大型曲面机器人铣削加工非均布频响分析与基于动力学响应的运动规划

Compared with the multi-axis CNC machine tool machining, the robot machining of the large curved surface has the advantages of good flexibility, intelligent, large operating space and multi-robot collaborative processing. However, the non-uniform distribution of frequency response in work space poses a challenge to robot kinematics planning based on dynamic response. This project aims at the motion planning of the robot milling for large curved surface considering the dynamic response. Aiming at the pose-dependent characteristics of frequency response during large space machining, a fast and accurate prediction method of pose-dependent frequency response function of robotic machining system considering nonlinear characteristics of robot joint modal parameters is proposed based on self-excitation method, RCSA and binary tree theory. Taking pose-tool orientation related forced vibration and comprehensive cutting stable motion field as the optimization target and constraint condition of dynamic response respectively, the robot pose and tool orientation planning method is established with the combination of geometric motion constraints and a fast optimization algorithm is proposed. The experimental platform of robot milling was set up to validate the proposed motion planning method for large marine propeller. The optimization method of robot pose and tool orientation is used to ensure the machining stability and improve the machining quality, and solve the key problems of robot milling motion planning for large curved surface.

相对于多轴数控机床加工，大型曲面的机器人铣削加工具有柔性好、智能化、操作空间大及可进行多机器人协同加工等优势。然而其工作空间频响特性的非均匀分布给基于动力学响应的机器人加工运动规划带来挑战。本项目针对大型曲面机器人铣削加工中基于动力学响应的运动规划问题展开研究。针对曲面大空间加工过程中的频响位姿依赖特性，基于自激励法、RCSA法和二叉树理论，提出考虑机器人关节模态参数非线性特征的机器人加工系统位姿依赖频响函数快速精确预测方法。分别以位姿-刀轴矢量相关的强迫振动和综合加工稳定运动域为动力学响应优化目标和约束条件，结合几何运动约束建立机器人姿态和刀轴矢量规划方法并提出快速寻优算法。搭建机器人铣削加工实验平台，以大型船用螺旋桨为对象验证所提出的运动规划方法，通过机器人位姿-刀轴矢量的优化保证加工稳定并提高加工质量，解决大型曲面构件机器人铣削运动规划的关键问题。

大型曲面构件在航空、航天和航海等领域有着广泛应用，机器人铣削加工具有柔性好、操作空间大、成本低以及可进行多机协同加工等优势，是替代大型曲面构件“人工+机床”加工模式的重要手段。然而由于其串联结构特点，机器人加工系统末端频响特性呈现显著的位姿依赖性，导致基于几何的加工运动规划存在加工区域非均匀分布的颤振和强迫振动等动态响应问题，显著影响加工效率和质量。机器人铣削加工非均布频响分析与运动规划主要面临以下挑战：（1）机器人加工系统末端位姿依赖频响难以快速预测；（2）加工稳定性工况复杂，工艺参数多，难以精确表征稳定性边界。针对上述挑战，本项目提出了基于机器人关节加减速运动的自激励模态参数辨识方法，有效激发和辨识了机器人运行状态下的动态特性，并利用关节频响建立了机器人加工系统末端位姿依赖频响函数的快速预测方法。提出了考虑非线性过程阻尼的有限振幅三维稳定性边界表征，实现了难加工材料低速铣削过程阻尼系数的精确辨识，建立了考虑非线性过程阻尼的五轴加工稳定性预测模型，分析了不同刀轴矢量下过程阻尼对稳定性边界的影响规律。提出了一种非线性动态切削力系数模型揭示了动态瞬时未变形切屑厚度对切削性能的影响，并建立了稳定性预测模型，分析了稳定临界切削深度随刀具姿态的变化规律。建立了铣削表面更新模型，实现动态切削力与模态耦合机制结合，建立了考虑模态耦合和再生颤振的机器人铣削稳定性模型，分析了机器人姿态和刀轴矢量对极限切深的影响规律，为加工姿态轨迹规划提供了理论指导。开发了针对飞行器舱段高效加工的机器人加工软件模块，并成功应用于航天八院的加工现场。在JMSE-ASME、JIM、IJMS、RCIM等国际权威期刊发表SCI收录论文5篇，参加CIRP举办的国际制造领域权威会议并发表论文1篇，申请发明专利3项（授权2项），相关成果得到了加拿大机械工程学会前任主席、ASME Fellow Kamran Behdinan教授的两次引用评述，丰富了大型曲面构件机器人铣削加工动力学响应理论体系。