基于改进T-S模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪

针对弧焊机器人在实际作业中受到诸多不确定因素的影响,导致弧焊机器人焊接轨迹偏离预期轨迹的问题,提出一种基于改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪方法。采用图像识别技术识别并定位焊缝,通过坐标转换,确定焊缝中心线在机器人坐标系中的位置坐标。利用蚁群算法根据焊缝中心线在机器人坐标系中的坐标,搜索从起始位置到目标位置的最优焊接路径。设计了一种改进区间二型T-S模糊模型,通过视觉传感器实时获取新的焊缝信息,计算轨迹误差,以此为输入,利用改进T-S模糊模型对机器人的运动轨迹进行实时调整。实验结果表明,采用改进T-S模糊模型后,机器人轨迹跟踪离散度均降至1 mm以下,弧焊机器人轨迹与预期轨迹高度重合,比传统方法跟踪离散度大大降低。

SUS304不锈钢点焊接头疲劳寿命研究

为了准确预测工程机械上SUS304不锈钢点焊接头的疲劳寿命,提出了一种用于焊点寿命预测的S-N曲线。根据常见的几种点焊接头的结构形式,制备了不同板厚组合的拉剪疲劳试件,通过疲劳试验获取了试件的疲劳寿命数据。利用CT扫描实验获取了准确的焊核直径,建立了试件的有限元模型,并通过光学应变测量试验验证了该模型的准确性。然后,基于Rupp等效结构应力法和疲劳试验数据建立了综合不同板厚组合和载荷比的结构应力-寿命曲线(S-N曲线),并使用Goodman修正法消除了载荷比的影响。最后,建立了振动输送机有限元模型,并进行瞬态动力学分析获取了振槽焊点的结构应力,基于建立的S-N曲线预测了焊点寿命。结果显示,振槽各焊点接头无疲劳问题,存在焊点冗余情况,可以做轻量化设计。

不锈钢点焊接头S-N曲线转折点的优化过渡

基于成组法、升降法试验,绘制出不锈钢点焊接头S-N曲线,根据所绘制的S-N曲线和升降法试验数据分析比较确定S-N曲线在转折点处需要进行转折过渡.为了使制定出的S-N曲线和转折点疲劳寿命N0具有更好的实际工程应用价值,提出了过渡点处采用变斜率斜线段连接的理论及方法.通过试验验证了S-N曲线转折点处采用变斜率斜线段过渡方法的可行性,并对两条曲线进行了比较分析.结果表明,利用新方法绘制的S-N曲线能更准确的显示点焊接头的性能.

基于T-S模糊故障树的焊接机可靠性分析

针对焊接机故障现象、故障原因等存在大量不确定性导致诊断效率低、诊断难度大的问题,将模糊故障树分析法应用于焊接机故障诊断中,在分析焊接机结构模型和基于T-S模型的模糊故障树分析法的基础上,以焊接机焊枪姿态和悬浮高度设置为例,建立了T-S模型模糊故障树,并进行了可靠性分析。计算结果表明,该方法克服了传统故障树分析法的缺点,不需要精确了解故障机理就能找到系统的薄弱环节。

基于结构应力法的点焊S-N曲线研究

为获取列车不锈钢车体点焊结构的疲劳特性,对点焊试件进行拉剪疲劳试验,并绘制载荷-寿命(F-N)散点图。为将载荷-寿命散点图归一化到应力-寿命(S-N)曲线,首先,建立点焊实体仿真模型,利用有限元分析,将应变结果与静载试验结果对比,验证点焊试件有限元约束加载的准确性。然后,建立梁单元的点焊仿真模型,计算并比较梁单元节点力与体单元焊核截面力,验证梁单元模拟焊核的可行性。最后,将与疲劳试验相同的载荷施加到梁单元模拟焊核的仿真模型中,提取梁单元的力和力矩,根据结构应力公式计算得到点焊试件的结构应力,在双对数坐标系中,以试验所得寿命为横坐标,计算所得结构应力为纵坐标,利用最小二乘法拟合出点焊的S-N曲线。结果显示,点焊的结构应力能较好的归一化为载荷-寿命曲线,载荷比对S-N曲线有较大影响。

基于C/S模式的电阻点焊CAPP系统开发

以Visual C++ 6.0作为开发平台,以Oracle 10g作为数据库管理系统,根据电阻点焊工艺设计特点和航空制造企业需求,开发出基于C/S模式的电阻点焊CAPP系统。该系统提供了3种电阻点焊工艺设计方法:通过查询已有工艺规程卡数据库确定工艺参数;通过系统提供的工艺设计向导进行工艺参数设计;通过用户人机交互进行工艺参数设计。系统实现了焊接工艺设计的智能化,加快了工艺设计速度和效率。

基于改进多目标平衡优化器算法的点焊机器人路径规划

点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排序,并采用生存评分策略替代拥挤度因子,可以更好地保持种群的多样性,防止DMONEO过早收敛。TSPLIB基准实验结果表明,DMONEO算法相比于其他算法性能表现更好。最后在实际点焊机器人的路径规划应用中进行仿真实验并与其他算法对比,结果表明提出的算法得到的优化效果更好,耗时更短。

机器人电阻点焊电极压力均压平衡控制研究及应用

针对车门翼板高强度双相钢机器人点焊中因为电极压力控制不当而出现的压痕、变形和扭曲等缺陷,分析电极压力对点焊质量的影响。采用ANSYS数值模拟软件比较分析不同电极压力下板材等效压力变化情况,分析结果显示,相较于电极压力为4 000 N,电极压力为3 000 N时,焊点等效压力波动较小,塑性变形也相对较小。针对车门翼板点焊,确定了合理的点焊电极压力为3 300 N,并设计了分阶段控制曲线,通过FANUC点焊控制系统对电极压力进行实时监测和补偿,有效控制了电极压力的波动。此外,利用均压平衡宏程序,可以根据板材形状变化和电极磨损等因素实时调整电极压力。试验结果表明,采用均压平衡控制后,电极压力波动控制在±5%以内,焊点表面压痕深度减少约20%,焊点质量明显提升。

一种点焊机器人在C空间中的智能轨迹规划算法

针对点焊机器人在C空间中的轨迹规划问题,提出一种基于蚁群算法的智能轨迹规划参数自适应蚁群算法(parameter adaptive ant colony algorithm,PAACA),以期改进蚁群算法易早熟、收敛速度慢的问题,在PAACA中构建一种复合线性适应度函数,此函数可以智能控制算法中信息素的作用强度,从而提高寻优能力。通过MATLAB进行仿真测试证明了PAACA的优越性,并将智能轨迹规划应用在工业机器人实体中,用KEBA控制器进行3D建模仿真示教和机器人本体运行,验证了C空间中的智能轨迹规划PAACA具有很强的实际应用价值。

工业机器人点焊工艺系统探析

点焊机器人主要由工业机器人本体、点焊钳、点焊机和点焊工艺控制系统组成,点焊工艺控制系统作为点焊机器人的核心总控单元控制点焊机器人、点焊钳,点焊机协同动作进行点焊自动作业。系统软件主要由运动控制单元、参数配置单元、指令集和点焊工艺功能单元等多个部分组成,承担着机器人/电焊钳运动控制、点焊机逻辑控制和其他配套设备逻辑控制等重要任务,系统的工艺参数也是通过控制系统的人机交互界面进行设置。控制系统把参数、运动节拍、IO信号通过执行程序有机地执行和调度起来后,点焊机器人就带着电焊钳执行各种指定的动作完成对工件的点焊加工。

基于ADAMS的点焊机器人动力学优化分析

如何确立电机和减速器的型号及各轴的运动参数,是机器人设计过程中非常重要的一个技术环节。以点焊机器人为例,主要通过ADAMS软件对机器人进行前处理、动力学分析及后处理,从而获得机器人各轴的运动技术参数,为电机和减速器的选择提供了理论依据。

机器人点焊板材厚度检测的数值模拟与变量程序应用研究

针对轿车车门内板点焊过程中,机器人伺服焊枪经过多个焊点操作后工件间隙扩大,以及钣金厚度变化造成的焊接质量下降问题。基于ANSYS有限元技术对高强度双相钢机器人点焊过程进行热传导数值模拟分析,研究板材厚度变化对焊接热传导效率及熔核直径大小的影响。试验结果表明,当板材厚度为1.9~2.0 mm时,熔核直径达到最大值,随着板材厚度的增加,熔核直径减小,焊接质量下降。为解决这一问题,运用KUKA机器人伺服焊枪的板材厚度动态检测功能和变量程序跳转指令,在板材厚度超出公差值(1.8~2.5 mm)时中断机器人焊接程序并及时报警,减少了板材间隙增大带来的飞溅、虚焊等缺陷,提高形核质量和焊接精度,保证车门内板高强度双相钢点焊的前后焊点质量稳定。

汽车白车身机器人电阻点焊质量常见缺陷分析与改善方法

在汽车车身制造行业中,电阻点焊是一种高速、经济的连接方式,也是汽车生产中不可缺少的一部分。为提高生产效率及降低生产成本,越来越多机器人出现在各车企的生产线上,其中点焊机器人在汽车制造行业中得到广泛应用,点焊机器人的焊接质量也随之而来,电阻点焊的质量直接会影响到车身的强度降低及安全性能。因此点焊的质量提升需要越来越受到重视,同时对电阻点焊的质量也提出了更高的要求。本文主要探讨点焊机器人焊接产生的常见缺陷焊穿、脱焊、焊点扭曲、裂纹、毛刺、压痕过深、边缘焊点、漏焊、焊点偏差等原因分析及改善方法。

基于ANSYS的搅拌摩擦点焊机器人的有限元分析

对搅拌摩擦点焊机器人建立了三维模型,在对其关键部件模型简化后,通过工程分析软件ANSYS进行了网格划分、模态分析和静力分析,得到了各部件的固有频率、振型及应力、变形分布等情况,分析结果为进一步的优化设计提供了理论依据。

基于Quest 3D的乘用车侧围点焊过程人机交互仿真

在乘用车侧围和点焊机器人三维建模的基础上,通过Quest 3D软件的二次开发,针对侧围焊接过程,对点焊机器人各关节运动导致末端执行器上焊枪的位置姿态变化进行人机交互式仿真。通过灯光、相机定义虚拟场景,通过与关节对应的通道表控制其运动角位移和角速度,在虚拟装配环境下,再现焊枪与侧围的相对位置姿态。为点焊机器人、焊枪与侧围自动化焊接生产线工装夹具的精密匹配提供技术基础。

多工位多机器人装配过程的分布式点焊任务分配方法

整车焊装过程中多工位多机器人的任务分配与工艺规划是影响装配效率的关键问题。该问题涉及到多工位多机器人的层级化任务分配、单机器人点焊次序规划以及多机器人协同等子问题,是一个高度耦合且具有复杂工程约束的优化问题。传统任务分配方法往往以分步优化方式进行求解,在多工位多机器人系统中难以获得有效任务规划结果。为了解决该问题,考虑了机器人可达性、碰撞检测、工位内焊接周期等多重约束,构建了面向层级化任务分配与焊接次序协同规划的多工位-多机器人任务分配(MS-MRTA)问题的综合优化模型,提出改进的自组织神经网络及循环优化策略,获得了MS-MRTA问题的优化求解方案。通过整车侧围案例对所提出方法进行应用验证,结果表明,所提出算法将多工位焊装周期平均下降14.49%,工位内多机器人运行时间一致性提升54.22%。

先进焊接技术在车身制造领域的应用及发展

车辆轻量化对焊接技术提出了高要求和新挑战。在车辆车身制造领域,中频电阻点焊、激光焊接、搅拌摩擦焊、冷金属过渡焊和焊接机器人是经常使用的先进焊接技术。介绍这5种先进焊接技术的特点,分析其在当前的应用状况和未来的发展趋势。

基于机器人的白车身焊接自动打磨技术研究

为减少焊点打磨工艺成本并控制打磨质量,研究一种由机器人抓持的自动打磨工具及其控制系统。通过力控传感器实现闭环控制,在60 ms内完成反馈并驱动柔性控制单元,最终输出打磨力精度误差小于1 N,使之可以打磨车身零件的复杂曲面。根据车身零件材料特性,通过试验选取合适的磨具,确保打磨质量。根据生产线工艺特性设计打磨工艺,最终实现自动打磨技术在生产线上应用。

120kg点焊机器人试验模态分析

用试验模态分析方法对A型和B型两台点焊机器人的动态特性进行了分析研究，得出机器人在典型位姿下的低阶固有频率。通过对机器人在不同位姿下的模态特性分析，指出机器人整体结构中相对薄弱的环节，并指出，机器人各构件的质量和刚度分布应相互协调和匹配，其合理与否对机器人的动态性能有较大影响。最后提出了机器人结构设计的改进方案。

机器人点焊多信息融合及控制

点焊质量一直是国内外焊接界学者致力研究的重要课题之一 ,目前尚未得到圆满的解决。点焊过程的复杂性、熔核形成过程的不确定性 ,尤其是点焊过程采用的质量监控方法的单一性决定了点焊质量控制是一项非常困难的任务。本文分析了基于单一传感器信息资源来描述焊点熔核形成过程存在的局限性 ,首次提出了采用多传感器信息融合控制点焊质量的思想。通过参数选择、特征信息提取 ,建立了点焊过程多信息融合模型。采用结合法、平均法和决策法相结合的最优融合算法 ,实现了点焊过程热量调节和时间调节。点焊试验表明 ,这种新的质量监控方法能够较好地补偿点焊过程多种因素的影响 ,保证点焊质量稳定。