一种面向易变形结构铣削加工的机器人触觉伺服控制方法与流程

本发明涉及一种面向易变形结构铣削加工的机器人触觉伺服控制方法，属于机器人触觉感知、触觉伺服和操作控制的技术领域。

背景技术：

在机器人相关的领域中，利用高速旋转的刀具对工件的铣削操作在很多情况下都是机器人所执行的一项基本操作。

目前在机器人铣削控制领域中，铣削目标多为结构刚度较高的材料，可以为铣削过程提前规划路径以达到良好的铣削效果。但当待铣削结构本身的刚度较低或者难以完全固定时，铣削过程中由于铣削力的作用会使得被铣削结构发生形变或产生位移，破坏铣削结果。

综上，为了实现在面向易形变结构时的自动铣削，并得到一个较好的铣削效果，目前的机器人铣削方法很难满足需求。

技术实现要素：

本发明的目的是解决对刚度较低或者难以完全固定的被铣削结构加工时，其结构易发生形变或产生位移，而破坏铣削结果的问题，提出一种面向易变形结构铣削加工的机器人触觉伺服控制方法。本发明基于振动信号识别铣削状态，然后根据相应的控制方案控制机器人运动，可实现在铣削过程中使铣削深度基本保持不变。

本发明技术方案：

一种面向易变形结构铣削加工的机器人触觉伺服控制方法，所述机器人满足空间铣削的基本需求，即所述机器人装有铣削刀具，在机器人的铣削刀具上包裹三维加速度计传感器阵列，机器人的各关节由相应的电机驱动；加速度计传感器阵列可以实时采集对应位置的空间三轴加速度信号；该方法包括：

第1、首先根据铣削工具的大小设计相应不同规格的三维加速度传感器阵列，各个加速度传感器间用电路软板相连，软板能够在很大程度上隔离相邻加速度传感器之间的振动，防止相互干扰；然后将整个阵列嵌入橡胶垫中，利用橡胶的隔振效果防止过大的信号而出现信号截断；直接将嵌有加速度传感器阵列的橡胶垫卷成筒状紧包在柱形的铣削刀具表面，以此全面的提取铣削刀具表面各处的加速度信号，并从中选取一个信号最为合适的加速度传感器采集到的数据进行分析，这里最为合适是指在刀具处于空转状态和处于铣削状态时，信号本身的幅值相差最为明显；

第2、然后将所述控制方法分为两个阶段：

(1)第一阶段为信号采集处理阶段，包含以下步骤：

(1-1)数据采集及特征提取

(1-1-1)根据数据采集后进行特征提取所得到的结论，需要采集铣削过程中实时的振动信号，在铣削刀具逐渐铣入易形变结构的过程中，采用加速度计传感器阵列包裹于铣削刀具上以采集振动信号，并将数据反馈给控制器，当刀具进入被铣削结构目标深度后停止电机进给，数据采集结束；

(1-1-2)根据(1-1-1)采集到的时域振动信号，进行快速傅里叶变换将时域信号转换到频域，得到整个采样过程中各谐波分量的快速傅里叶变换幅值随铣削深度变化的相应变化，在存在结构变形的情况下仍能够进行线性拟合得到与铣削深度相对应的特征曲线，并能够明显区分刀具与被铣削结构是否接触，同时若被铣削结构的材料本身具有分层的特殊结构，刀具在铣削至分层边界时，特征曲线也会有明显变化；

(1-2)选择(1-1-2)得到的各谐波分量中幅值最高的某次谐波作为控制量，根据所得到的特征曲线，在单调上升区间选取对应目标铣削深度的阈值作为反馈量进行机器人运动控制，设计控制方案，具体如下：

(1-2-1)在数据处于特征曲线中刀具与待铣削结构未接触状态时，控制机器人加速进给，使铣削刀具快速接近待铣削结构，并在识别到刀具与待铣削结构接触的瞬间停止刀具进给，防止出现失误；

(1-2-2)进入铣削过程后控制机器人运动，使所选取谐波分量的幅值维持在阈值上下波动，并且波动范围对应的深度变化能够忽略，即机器人在完成铣削任务的过程中刀具在不断移动的同时，刀具所处的铣削深度保持基本不变；

(1-2-3)当铣削出现异常或到达终止条件时，控制机器人运动，使刀具快速离开被铣削结构，回到初始位置；

(2)第二阶段为机器人运动控制阶段，具体步骤如下：

根据(1-2)所得到的阈值，将该阈值输入到控制器中，在连续铣削过程中控制器获取实时振动信号并进行快速傅里叶变换得到所需谐波分量的幅值，获得(1-2)所区分的铣削状态，并将变换后的谐波分量幅值作为反馈量根据模糊控制算法区分各状态并执行控制指令，实现当存在结构形变时仍保持稳定的铣削深度，以保证被铣削结构表面的平整与否不对铣削过程造成影响。

其中，步骤(1-1-2)中对实时振动信号进行快速傅里叶变换时，每采集到1024个的振动信号进行一次快速傅里叶变换，变换过后的结果充分包含控制所需的所有信息，并且快速傅里叶变换时间为微秒级，不影响机器人运动控制。

步骤(1-2-3)所述异常状况包括刀具损伤或被铣削材料结构异常而引起的特征曲线波动，终止条件为识别边界或者定时任务，异常或终止条件出现时都将立即停止机器人的所有运动，优先保障安全性。

在第2步(2)中所述控制方法第二阶段的控制阶段，使用模糊控制算法对铣削机器人进行运动控制，即以振动信号作为反馈，根据模糊控制律控制机器人各关节运动；具体步骤如下：

步骤一、确定模糊控制器的输入与输出；将设定的目标谐波分量幅值作为输入，铣削过程中实时地采集实际的谐波分量幅值，将目标幅值与实际的幅值进行比较得出误差e，同时对误差求导，得到误差变化率de；

步骤二、对输入输出量进行模糊化处理；

步骤三、建立模糊规则库，将步骤二得到的模糊化处理结果输入至推理机中，利用模糊规则库进行模糊化推理，得到模糊输出值；

步骤四、将步骤三得到的模糊输出值进行解模糊化，得到一个确定的数字v，并进行输出。

本发明同时提供了一种面向易变形结构铣削加工的机器人触觉伺服控制系统，其特征在于包括装有铣削刀具的铣削机器人，加速度计传感器陈列模块、通信模块、控制器、电机控制模块和上位机：铣削加工的振动信号通过加速度计传感器陈列模块采集后由通信模块传输给控制器，控制器执行控制算法生成结果传入电机驱动模块，再由电机驱动模块控制机器人运动以满足铣削深度保持不变，于此同时控制器还将传输至上位机，上位机实时显示铣削状态并可随时发送指令控制机器人的运行与停止。

本发明的优点和有益效果：

本发明共分为两个阶段，首先通过预采样获得待铣削结构的铣削特征曲线，并通过加速度传感器阵列采集到系统的振动信号并实时处理；然后结合特征曲线与控制算法控制铣削机器人的运动，不断修正铣削过程，实现面向易变形结构的机器人触觉伺服控制。

本发明通过固定在铣削机器人表面的三维加速度传感器阵列实时获得铣削过程中的振动信号变化，并以此作为特征，能够为机器人完成对易变形结构的铣削工作提供有效的状态识别信息，提高铣削机器人铣削易变形、不规则、不易固定等材料的灵活性与可靠性；并且加速度传感器阵列可以根据需求设计成不同的大小，能有效测量刀具动力工具表面任意位置且任意方向的加速度信号，对于不同的情况，选择信号特征明显的一个加速度传感器进行数据采集，且方向可任意选择，具有很强的灵活性；同时设计控制方案，不断修正整个铣削过程，比如当刀具未接触到铣削材料时，应控制机器人快速接近待铣削材料，或者当出现异常情况时，能及时识别并停止工作，提高了机器人铣削过程的准确性和安全性。综上，本发明未触觉伺服控制策略在机器人铣削操作任务中的应用提供了新兴的理论与技术基础，增强了工业铣削机器人完成铣削更多种材料的任务以及面对更加复杂的铣削环境时的能力，使其真正的应用到实用化进程中。

附图说明

图1是面向易变形结构铣削加工的机器人触觉伺服控制的系统结构框图；

图2是加速度阵列示意图；

图3是系统振动信号的进行快速傅里叶变换结果图；

图4是信号采集所得的特征曲线示意图；

图5是模糊控制器框图；

图6是控制过程中控制量的变化示意图。

具体实施方式

实施例1：

以下结合附图对本发明的技术方案进一步详细说明。

如图1所示的面向易变形结构铣削加工的机器人触觉伺服控制的系统，该系统包括装有铣削刀具的铣削机器人，加速度计传感器阵列模块、通信模块、控制器、电机控制模块和上位机：铣削加工的振动信号通过加速度计传感器阵列模块采集后由通信模块传输给控制器，控制器执行控制算法生成结果传入电机驱动模块，再由电机驱动模块控制机器人运动以满足铣削深度保持不变，于此同时控制器还将传输至上位机，上位机实时显示铣削状态并可随时发送指令控制机器人的运行与停止。

本发明在上述系统的基础上提出一种面向易变形结构铣削加工的机器人触觉伺服控制方法，所述机器人为装有铣削刀具的机器人，机器人各关节的步进电机分别由不同的驱动器驱动，根据所用铣削刀具的大小本实施例使用了如图2所示的4×4×2的加速度传感器阵列(根据铣削刀具的大小不同可设计不同大小的传感器阵列，例如4×4×n、8×8×n、16×16×n等)，单个传感器的尺寸大小为2×2×0.9mm；各个加速度传感器间用电路软板相连，软板能够在很大程度上隔离相邻加速度传感器之间的振动，防止相互干扰；然后将整个阵列嵌入橡胶垫中，利用橡胶的隔振效果防止过大的信号而出现信号截断(参见图2)；直接将嵌有加速度传感器阵列的橡胶垫卷成筒状紧包在柱形的铣削刀具表面，以此全面的提取铣削刀具表面各处的加速度信号，并从中选取一个信号最为合适的加速度传感器采集到的数据进行分析，这里最为合适是指在刀具处于空转状态和处于铣削状态时，信号本身的幅值相差最为明显。

本机器人触觉伺服控制方法分为以下两个阶段：

第一阶段为信号采集处理阶段，具体包含以下步骤：

铣削易变形结构(例如高密度泡沫板、仿骨材料、薄壁等结构)，确认铣削过程中振动信号进行快速傅里叶变换后具有如图3所示的特征，即系统基频的整倍数谐波的幅值较为明显，本例的刀具主轴旋转频率为30000转/分，系统的基频为500hz，所以图3中的500hz的倍数频率处存在较为明显的幅值；将加速度传感器阵列包裹在铣削刀具的表面，控制机器人进给，使刀具铣入铣削结构一定深度获取此过程的振动信号，选取一个信号较强且特征明显的加速度计采集到的信号并处理，得到在铣削过程中随铣削深度变化而变化的特征曲线，如图4所示的系统基频三次谐波的幅值，从中选取对应深度的阈值，图4中能够很清晰的看出刀具处于空转时的状态以及与铣削材料接触的瞬间，并且设定对应铣削深度为0.7mm的三次谐波幅值作为阈值，即0.7mm为设定的铣削深度，为1.15×10⁶。

第二阶段为控制阶段，具体包含以下步骤：

开启控制器实时接收由加速度传感器阵列采集到的加速度信号，并在接收到1024个加速度数据后进行进行快速傅里叶变换，得到对应第一阶段特征曲线的数据，判断此时所处铣削状态，选取不同的控制方案：首先当刀具长时间处于空转状态时，加速机器人进给，使刀具尽快接触到待铣削结构，并在接触的瞬间把速度降至安全范围；当三次谐波的幅值第一次到达设定阈值后，进入正式铣削过程，即平面铣削过程，此时使用如图5所示的控制框图进行运动控制，将三次谐波的幅值和设定阈值作比较得出偏差e与偏差的导数de，并输入到模糊控制器执行的控制算法中，通过模糊化、解模糊化处理，得到模糊输出在0的上下波动，波动范围大致为±4×10⁵，如图6所示，将此输出缩小1000倍得到适合步进电机的最佳运行速度，也就是使得电机能前后运动，且运动幅度并不大，维持在0.2mm/s的速度下，不会破坏铣削质量。总而言之，此阶段由控制器上的电机控制模块对机器人进行运动控制，使得整个铣削过程被不断修正，在此过程中会遇到如结构形变、位移或表面凹凸不平等干扰，这些干扰最终都会转变为刀具所处铣削深度的变化，方案会使得机器人不断运动以修正这些干扰所带来的影响，使整个铣削过程中刀具所处的铣削深度基本保持不变，例如当结构在铣削中发生远离刀头的形变，此时在三次谐波的幅值上便会存在一个衰减，产生负偏差，控制算法会生成一个正向的前进速度使得刀具前进，维持铣削深度。