模具曲面机器人智能抛光系统的研究(1)

3 . 169 ×10
-4
Fn
Re
0 . 145
V
0 . 983
N
1 . 0004
f
0 . 988
限于篇幅 , 本文只给出了随着 Fn 、 R e 的改变 ,
R a 和 D e 的变化规律 , 如图 4 和图 5 所示 。图中的
V = 250m/ min , f = 0 . 6m/ min , N = 20 次
2. 2 模具曲面机器人抛光工艺过程建模
对位置关系 , 是模具曲面抛光过程中的几何特征参 数 。而模具表面抛光加工的效果一般由表面粗糙度
R a 和表面去除深度 D e 来衡量 。它对抛光后模具表
面粗糙度 R a 的影响是本文的一个研究重点 。此外 法向抛光力 Fn 、 抛光工具的切线速度 V , 进给速度
袁楚明等 : 模具曲面机器人智能抛光系统的研究
工质量要求以及抛光规则等 , 这些知识用于生成抛 光加工方法 、 顺序 、 工具种类及粒度等工艺方案 。实 践证明 ,抛光工人仅靠符号知识支持下的符号智能 还不足以实现抛光加工 , 更重要的是需要具备实际 动手抛光的技艺知识支持下的技艺智能 , 它是一种 动态智能 ,是由感知 、 决策 、 动作 、 再感知 、 再决策 、 再 动作组成的闭环信息过程 ,是实时感知和行动经验 , 它可以通过示教和实践掌握 , 却难以用符号表达 。 由于技艺知识是抛光操作者在长期实践中在一种不 自觉的状态下形成的直觉知识 , 操作者本人往往也 没有实质性的认识 , 很难清晰 、 准确地描述出来 , 而 且这种技艺知识因人而异 , 操作者本人在使用过程 中还需要不断完善 , 因此技艺知识的获取是知识获 取过程中最为繁琐和棘手的问题 。 对于符号知识等具有共性的知识一般可以在书 刊、 文献 、 资料中查到 , 其获取过程主要包括 : 准备 ( 确定领域专家 、 明确问题 、 定义术语 、 准备软硬件条 件等) 、 知识的采集 ( 如向领域专家调查 、 查找相关文 献和文字记述材料等) 和归纳总结等阶段 。 鉴于技艺知识的特殊性 , 采用对抛光工人的技 艺进行现场考察和实验的方法 , 抓住抛光过程的主 要矛盾 ,获取其中主要的特征参数 ,并建立这些特征 参数之间的内在联系 , 即通过建立抛光过程工艺模 型来获取 。如上节内容所述 ,事实上 ,建立了抛光工 艺过程模型 ,即是获得了模具抛光过程的技艺知识 。 利用这一方法同样可以获得不同工具 、 不同加工对 象条件下的抛光特征参数与抛光效果之间的关系 , 同时也为抛光工艺参数的优化提供了可能 。 3. 2 抛光工艺知识库与数据库的构成 获取的知识必需整理成合适的表达形式 , 以便 计算机编码与存储 , 建立抛光工艺知识库 。本文采 用了知识的产生式表示法 。在产生式表示法中 , 知 识被表示成规则 : 规则由条件和动作 ( 或结论 ) 两部 分组成 ,即 : 条件 → 动作 ( IF →THEN ) 。这种表示方 法的优点在于 : ( a ) 知识表示简单 , 接近于人的自然 推理方式 ,易于理解 ; ( b) 具有条件 → 动作这种对偶 的表示形式 ,新的输入一旦进入知识库 ,系统行为就 随之发生变化 , 很适合解决本文的问题 ; ( c) 易于增 加新的规则 ,而不影响系统其余部分 。本系统知识 库中的抛光工艺知识可表示成如下形式 :
2
)]
-
( 3)
R e 值反映了抛光过程中工具与模具曲面之间的相
时 , exp ( - a ×N c) = exp ( - 2) = 01135 , 即表面质量 提高 87 % 。而材料去除量的变化则是随抛光时间 分段 ( 以临界抛光次数为界) 成线性增加 。 在抛光参数中 , 进给率和步距直接影响抛光过 程每一循环的时间 ,进给率和步距越小 ,意味着抛光 循环的时间越长 , 因此 , 抛光后的表面粗糙度越低 。 加工头的转速对表面质量有着非常显著的影响 , 速 度越高 ,单位时间内通过工件表面的磨粒数越多 ,抛 光后的表面粗糙度越低 。抛光力也是影响表面质量 的一个十分重要的因素 。
50 % 。传统的模具抛光主要是依靠人工进行 , 它不
的旋转运动由终端执行器控制 ,转速可以在 3000 ～
30000r/ min 之间调节 , 借助弹簧调力机构 , 可以改 变抛光力的大小 ( 变化范围 1～20N ) 。
仅费时费力 ,效率低下 ,而且要求操作人员有较高的 技能 。特别是在模具的最后加工阶段 — — — 表面抛光 阶段 ,一旦操作人员稍有失误 ,就会对加工表面造成 致命损伤甚至导致整个模具报废 。因此 , 模具自动 抛光的研究引起世界上一些先进工业国家的大学和 研究机构的极大关注 ,并投入大量人力 、 物力和财力 [1 - 4 ] 进行研究 ,工业机器人与机械手的出现为模具 自动抛光的研究注入了新的活力 。目前 , 发达国家 如日本 、 美国等研究机构相继在加工中心和机器人 上开发了各具特色的模具自动化抛光系统 。本文通 过对建立机器人模具自动抛光系统若干问题的研 究 ,初步实现了一个模具曲面机器人抛光系统 。
图 4 Fn 对 R a 和 De 的影响规律
F n = 10N , V = 250m/ min , f = 0 . 6m/ min
图 5 R e 对 R a 和 De 的影响规律
3 智能抛光工艺规划软件系统的构造
3. 1 抛光工艺知识的获取
工艺知识的获取首先是基于对抛光工艺过程和 抛光工艺知识特征的分析 , 针对不同类型的抛光工 艺知识采用不同的获取方法[ 6 ] 。抛光工艺知识主 要可分为两部分 ,即 : (i) 符号知识 : 由符号描述及符 号描述的处理过程组成 ; (ii) 技艺知识 : 由感知 、 动作
程中表面粗糙度可用下式表示 :
R a = ( R o + R e ) ×exp ( - a × N ) + R e ( 1)
图3 模具曲面抛光示意图
式中 , a 为粗糙度系数 ,可以通过实验方法得到 。
在抛光接触区域的中心点 O 处 , 抛光工具的主 方向是 x 1 , y 1 , 相应的主曲率半径为 R 1 和 R 1′ ,模 具曲面的主方向是 x 2 , y 2 , 相应的主曲率半径为 R 2 和 R 2′ , 两者主方向的夹角为 < , ( 如图 3 所示 ) , 则 抛光工具和模具曲面的相对主曲率 A 和 B 为 :
图1 机器人智能抛光系统构成
微型计算机上安装有 CAD/ CAM 和 CAPP 子 系统 。其中 ,CAD/ CAM 子系统在 AutoCAD 环境下 二次开发 , 利用 AutoCAD 对模具零件进行实体造 型 ,并将实体模型保存为 DXF 文件格式 , 通过二次 开发的刀轨生成模块读取实体模型的 DXF 文件 ,实 现无干涉的抛光刀具加工轨迹的生成 , 并通过坐标 变换将工件坐标系中的刀具轨迹转换为机器人坐标 系统中刀具轨迹即控制代码 。通过 RS232C 通讯 口 ,将 NC 代码传送到机器人控制器 ,并控制启动自 动抛光过程的进行 。同时 , 利用 L P T 通讯 , 计算机 可以控制加工头旋转的启停 。利用 CAPP 子系统 , 可以自动产生抛光工艺过程规划 。
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序列描述组成 。一般来说 , 上述两部分知识都属于 领域知识 ,它又可以分为共性知识和个性知识 。共 性知识表示公有的知识 , 它包括系统领域内与问题 求解有关的定义 、 理论 、 方法和事实 , 它已为领域内 的专业人员取得共识和接受 , 是可以共享的知识 。 个性知识是指专家个人拥有的经验和技艺 。 抛光作业的符号知识包括可以用符号表示及处 理的各种抛光事实知识 ,如模具表面的几何特征 、 加
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袁楚明等 : 模具曲面机器人智能抛光系统的研究
终目的实际上是降低表面粗糙度和获得均匀的去除 量 ,使之满足设计要求 。在模具机器人抛光过程中 , 影响表面质量的因素很多 , 诸如抛光刀具磨粒的类 型与大小 、 刀具主轴速度 、 进给速度 、 抛光力 、 抛光时 间和刀具轨迹步距等等都会对抛光质量产生影响 。 通过大量的实验结果证明 , 在一定的抛光刀具 条件下 ,模具抛光后的表面粗糙度与抛光时间成指 数函数关系 ,即随着抛光过程的进行 ,表面粗糙度成 指数率降低 ,其关系如图 2 所示 。图中表明 ,在抛光 开始的一段时间内 ,表面粗糙度下降很快 ,当达到一 定次数 ( 或时间) 后 , 表面粗糙度趋近于一个恒定值
2 机器人抛光特性及抛光工艺过程建模
2. 1 机器人抛光特性
抛光加工的目的是获得所要求的加工表面质 量 ,表征模具抛光表面质量的主要指标是表面粗糙 度 ( Roughness) 和材料去除量 , 因此 , 模具抛光的最
① 国家自然科学基金资助项目 (59875025) 。 ② 男 ,1964 年生 ,副教授 ; 研究方向 : 智能制造 、 数控技术 、 现代制造系统的监控与诊断 ; 联系人 。 ( 收稿日期 :2000207226)
( R e ) 。若加工前工件的表面粗糙度为 R o , 则抛光过
度 V , 进给速度 f 以及抛光次数 N 等表现工艺特征 的参数对抛光效果影响较大 。在模具抛光过程中仅 考虑上述工艺参数是不够的 , 因为抛光工具与模具 表面存在一定的相对位置关系 , 所以还必须考虑几 何因素对于抛光效果的影响 , 为此 , 本文提出了等效 半径的概念 [ 5 ] 。
0 引言
在模具的制造过程中 , 模具精加工占有很大的 比例 。有关资料表明 , 表面精加工 ( Surface Finish2 ing) 占模具总加工时间的 35 %～80 % 。表面精加工 通常分为表面磨削 ( Surface Grinding ) 和表面抛光 ( Surface Polishing) ,而表面抛光又约占总加工时间
1 机器人智能抛光系统的构成
模具曲面机器人智能抛光系统的构成如图 1 所 示 ,其主体部分是一个具有六自由度的手腕式 PUMA2562 机器人 , 微型计算机 通过 RS232C 接口与机器人控制 器相连 ,通过 L P T 并口与终端执 行器相连 , 终端执行器 ( 效应器 ) 安装在机器人手臂的腕部 , 抛光 刀具安装在终端执行器上 , 刀具