随着工业自动化的快速发展,机器人在加工过程中的利用率越来越高。但由于工业机器人对定位精度的要求非常高,往往会因为不能准确定位而对机器人接下来的加工操作造成一定的误差影响。而这种误差导致的最直接的结果就是焊接机器人无法准确定位到正确的焊缝位置,出现焊偏、焊漏或者熔深不够等焊接缺陷。以液压支架生产过程中对重型结构件的定位为实例,对旧式的定位块进行改进,在一定程度上增加了定位方式的灵活程度和精确程度。经过测试,新的定位方法极大地提高了定位的精确度,降低了定位过程中的操作难度,缩短了定位活件的时间。

针对齿轮传动系统运动角位移跟踪误差较大、振动幅度相对严重等问题,对直齿圆柱齿轮运动过程中产生的角位移和输出扭矩等进行研究。建立齿轮传动系统模型,给出齿轮传动系统动力学方程式。对传统线性PID控制系统进行改进,设计非线性PID控制系统。引入粒子群算法,对粒子群算法权重系数进行改进。采用改进后的粒子群算法优化非线性PID控制系统,通过反馈误差对PID控制器参数进行调节,从而达到控制系统输出误差的补偿目标。利用MATLAB软件对优化后的齿轮传动系统输出误差和扭矩进行仿真,并且与线性PID控制结果进行对比。结果表明:与线性PID控制系统相比,优化后的齿轮传动控制系统能够在线调节各项控制参数,从而提高齿轮传动精度。该控制系统反应速度快,稳定性较好,抗干扰能力强,具有较高的控制精度。

为了提高双臂机器人运动轨迹追踪精度,降低运动过程中的抖动幅度,引入混合粒子群算法优化双臂机器人模糊逻辑控制,并对误差和力矩进行仿真。创建双臂机器人平面运动模型简图,建立机械臂运动方程式。分析了模糊逻辑控制规则,引用模糊逻辑控制不同成本函数定义机械臂运动轨迹的平方误差均值、误差的绝对值及控制力参考误差,采用遗传算法耦合粒子群算法优化模糊逻辑控制的成本函数。通过MATLAB对优化模糊逻辑控制的双臂机器人运动轨迹控制力矩进行仿真,并且与模糊逻辑控制仿真结果形成对比。仿真结果显示受外界环境干扰时,双臂机器人模糊逻辑控制采用遗传算法耦合粒子群算法优化后,不仅运动轨迹追踪误差较小,而且输入力矩值也较小。双臂机器人模糊逻辑控制采用遗传算法耦合粒子群算法优化后,能够提高机器人运动轨迹追踪精度和降...

在液压支架生产过程中,为了使焊接机器人在固定焊接平台上作业时一次性尽可能焊接更多焊缝,减少吊运更换活件次数,现从焊接形式上提高产品的机器人焊接覆盖率。以手工气体保护焊立向上焊接的方法和参数为基础,根据CLOOS焊接机器人的特性,通过调整焊接程序和参数,实现机器人立焊缝的多层多道焊接。机器人对立焊缝进行焊接,就不需要人工再将活件吊侧立进行焊接,减少了加工工序,同时也减少了手工焊的危险性。这种焊接形式推广使用后,可以在不使用变位机的情况下,一次对更多焊缝进行焊接,增加了机器人焊接覆盖率,减少了吊活换活的次数,节约了时间成本。