基于cae仿真的离线标定机器人精度方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种离线标定机器人精度方法，尤其涉及一种基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法。
【背景技术】
[0002]随着工业4.0时代的到来，我国工业机器人的应用正在出现拐点。机器人能够代替人作业，传统的工业机器人主要应用于材料搬运、焊接、喷涂等，对机器人运动精度要求不高。传统的工业机器人已能够满足工业应用的需要。随着机械行业，特别是汽车、航空航天行业的发展，机器人在工业领域新的需求呈现多元化，如尺寸测量、特种加工等，对机器人的重复定位精度、绝对定位精度或运动轨迹精度要求越来越高。
[0003]影响机器人精度的因素很多，如机器人本体制造、装配、传动、运动惯性、环境温度、重力、指令误差、伺服系统误差等。特别是环境温度，不确定性强，影响机器人的重复定位精度。目前，工业机器人使用过程中，一般使用机器人偏差校准模块，通过在线标定机器人不同姿态下的D-H (Denavit-Hartenberg)模型参数，补偿机器人的精度损失。在线标定机器人精度影响作业效率，软硬件成本高。
[0004]为此，探索一种创新型、实用性强的解决方案离线标定机器人精度，保证机器人的重复定位精度，提高机器人的绝对定位精度，提高作业效率，降低成本，具有广阔的市场前景和实用价值。
【发明内容】
[0005]本发明的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提供一种基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法。
[0006]本发明的目的通过以下技术方案来实现:
基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其特征在于包括以下步骤:步骤①，对机器人样机精度进行损失评估，获取精度损失来源。步骤②，进行机器人样机CAE虚拟仿真。步骤③，对步骤②的仿真结果进行后处理，获取相关场变量或历史变量分析结果。也就是说，通过CAE分析软件设置好分析结果的种类，CAE后处理软件中即可查看分析结果，如查看某个零件整体变形量分布情况(场变量);零件某一位置变形量随温度变化情况(历史变量)。步骤④，对机器人样机进行物理试验。步骤⑤，进行机器人样机物理试验后处理，得到相关场变量或历史变量的分析结果。在此期间，针对物理试验设置好试验条件，将温度传感器或位移传感器安装在指定位置，采集某个零件整体变形分析布情况(场变量)；零件某一位置变形量随温度变形情况(历史变量)。步骤⑥，通过离线数据关联机器人精度，将前序的分析结果进行数据关联，完成离线标定。换句话说，完成步骤③的结果与步骤⑤的结果进行关联。步骤⑦，动态补偿机器人精度，令机器人在线作业时动态识别不同工况，调用离线标定机器人精度结果。
[0007]上述的基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其中:所述的步骤①中，在指定工况下，评估机器人样机在线作业精度损失来源，所述的指定工况至少包括温度参数或是重力参数中的一种或是多种，所述的在线作业精度损失来源包括构成温度变化或是机器人负载中的一种或是多种。
[0008]进一步地，上述的基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其中:所述的步骤②中，通过步骤①的精度损失来源，建立机器人CAE仿真模型，对相关工况进行分析，所述建立机器人CAE仿真模型为，通过CAE前处理软件划分机器人三维模型网格，模型内容至少包括机器人杆件和连接结构的模型、约束、边界条件中的一种或是多种。
[0009]更进一步地，上述的基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其中:所述的步骤
③中，对步骤②的仿真结果进行滤波、平滑处理，得到机器人连杆长度随温度变化的曲线，获取机器人连杆扭角随温度变化的曲线，获取机器人两连杆距离随温度变化的曲线。
[0010]更进一步地，上述的基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其中:所述的步骤
④中，进行机器人样机本体热变形物理试验，通过温度传感器反馈现场温度变化，通过位移(角度)传感器采集机器人D-H (Denavit-Hartenberg)模型参数，得到机器人D-H模型参数连杆长度、连杆扭角、两连杆距离的值随温度变化的规律。
[0011]更进一步地，上述的基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其中:所述的步骤
⑤中，采用统计软件(比如Matlab软件)对步骤④机器人样机物理试验结果进行滤波、平滑处理，得到机器人连杆长度随温度变化的曲线，获取机器人连杆扭角随温度变化的曲线，获取机器人两连杆距离随温度变化的曲线。
[0012]更进一步地，上述的基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其中:所述的步骤
⑥中，对步骤③与步骤⑤的后处理数据进行关联，将CAE仿真结果与物理试验结果进行比对，并修改CAE仿真结果，总结得到转换经验公式，通过经验公式进行离线数据关联，得到机器人本体变形矢量对温度的变化曲线，用于后续的机器人动态精度补偿。具体来说，经验公式结合具体的机器人及项目情况进行总结，不一定是代数表达式。
[0013]再进一步地，上述的基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其中:所述的步骤
⑦中，将机器人本体变形矢量对温度的变化曲线读入机器人并动态反馈调整机器人D-H模型参数值。
[0014]本发明技术方案的优点主要体现在:可利用CAE仿真离线标定机器人精度，能够保证机器人的重复定位精度至0.1mm以内。同时，能提高机器人绝对定位精度。利用CAE仿真离线标定机器人精度，能够提高机器人的绝对定位精度。并且，在离线标定后，机器上在线作业过程中不需要再标定，机器人能够自动识别工况，调用相应机器人离线标定结果，提高机器人在线作业的效率。再者，能够利用CAE仿真离线标定机器人后，机器人线上作业不再需要使用任何标定参考物及复杂的标定软件。
【附图说明】
[0015]本发明的目的、优点和特点，将通过下面优选实施例的非限制性说明进行图示和解释。这些实施例仅是应用本发明技术方案的典型范例，凡采取等同替换或者等效变换而形成的技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。
[0016]图1是基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法的流程示意图。
[0017]图2是机器人模型构造示意图。
[0018]图3是机器人D-H模型参数示意图。
【具体实施方式】
[0019]如图1?3所示的基于CAE仿真的离线标定机器人精度方法，其与众不同之处在于包括以下步骤:
首先，对机器人样机精度进行损失评估，获取精度损失来源。在此期间，在指定工况(既机器人具体工作环境及负载情况)下，评估机器人样机在线作业精度损失来源。具体来说，由于汽车装配件尺寸在线测量对机器人重复定位精度要求非常高。但是，工业现场环境恶劣，生产线周围常有锻压、冲击等振动源，机器人是开环悬臂系统，整体或局部结构易受振动影响。同时，生产线环境温度不断变化，机器人全年使用最大温差可达50°C以上，昼夜温差最大可达20°C以上，机器人本体及传动系统零部件受热膨胀或收缩。本实施方式以环境温度变化为例阐述本专利【具体实施方式】。
[0020]接着，进行机器人样机CAE虚拟仿真。通过先前的精度损失来源，建立机器人CAE仿真模型，通过CAE前处理软件划分机器人三维模型网格，模型内容包括机器人杆件和连接结构的模型、约束