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CN106914904B - 一种基于ros的复杂曲面叶片力位混合控制加工系统 - Google Patents

一种基于ros的复杂曲面叶片力位混合控制加工系统 Download PDF

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CN106914904B CN201710161579.3A CN201710161579A CN106914904B CN 106914904 B CN106914904 B CN 106914904B CN 201710161579 A CN201710161579 A CN 201710161579A CN 106914904 B CN106914904 B CN 106914904B
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Abstract

本发明公开了一种基于ROS的复杂曲面叶片的力位混合控制加工系统,包括:工业机器人、机器人控制单元、处理单元、力/力矩传感器、砂带磨抛机;处理单元用于录入刀路轨迹规划、力轨迹规划以及实时接受力/力矩传感器的反馈信息,从而得到刀路轨迹规划、力轨迹规划的运动学逆解并实时发送到机器人控制单元;机器人控制单元用于将接收到的运动学逆解转换为刀路轨迹指令和力轨迹指令,并发送给工业机器人;工业机器人用于装夹叶片并机器人控制单元的指令带动叶片绕砂带磨抛机运动以完成叶片的磨削。该系统可有效地实现复杂曲面叶片机器人砂带磨抛的力位混合控制,因而能够精确地控制复杂曲面叶片的材料去除率以及提高其表面完整性。

Description

一种基于ROS的复杂曲面叶片力位混合控制加工系统
技术领域
本发明属于机器人自动化加工领域,具体涉及一种基于ROS的复杂曲面叶片力位混合控制加工系统,适用于机器人对航空发动机叶片、涡轮叶片型面和进排气边的加工。
背景技术
叶片类复杂曲面零件作为航空发动机和涡轮等装置的核心零部件之一,对整机工作性能具有非常重要的作用,其几何形状精度和表面质量直接决定整机的工作性能和效率。复杂曲面叶片也因其叶形薄且弯曲和扭曲程度大,属于机械加工领域中典型的难加工零件,其制造材料也以难加工的高温合金、钛合金等为主,传统的加工方法存在加工效率低和精度差等问题。
叶片的加工方式当前依然停留在以人工磨抛为主的阶段,此方法不仅费时费力,而且加工精度也难以保证。随着叶片尺寸的不断增大,产量需求的不断上升,叶片自动化机械磨抛已经成为限制高质量叶片生产的瓶颈。
近年来,由于机器人技术的迅速发展和劳动力成本的上涨,机器人在磨抛加工中逐渐得到重视。与传统加工方式相比,机器人系统不仅具有灵活性好、通用性强、易于拓展等优点,而且其成本也远远低于专用机床和数控机床。但是为机器人编写程序实现复杂曲面叶片的位置环和力环精确控制加工却越来越复杂繁重。
发明内容
针对现有技术中存在的上述问题,本发明旨在基于消息服务机制的ROS(RobotOperating System,机器人操作系统),构建一种易于建立网络化、分布式计算、模块化设计以及具有丰富的机器人软件系统开发工具的叶片力位混合控制加工系统。
为了达到上述目的,本发明提供一种基于ROS的复杂曲面叶片力位混合控制加工系统,其包括:工业机器人、机器人控制单元、处理单元、力/力矩传感器、砂带磨抛机;
工业机器人的输入端连接机器人控制单元的输出端;机器人控制单元连接处理单元并与处理单元双向传输数据;力/力矩传感器设置在砂带磨抛机上,连接处理单元并与处理单元双向传输数据;
砂带磨抛机位置固定,用于磨削叶片;
处理单元安装有Ubuntu操作系统和ROS机器人操作系统,用于录入刀路轨迹规划、力轨迹规划以及实时接受力/力矩传感器的反馈信息,从而得到刀路轨迹规划、力轨迹规划的运动学逆解并实时发送到机器人控制单元;
机器人控制单元用于将接收到的运动学逆解转换为刀路轨迹指令和力轨迹指令,并发送给工业机器人;
工业机器人用于装夹叶片并机器人控制单元的指令带动叶片绕砂带磨抛机运动以完成叶片的磨削。
进一步地,处理单元包括主处理器、第一分处理器、第二分处理器;
第一分处理器用于执行砂带磨抛机的刀位轨迹规划数据运动学逆解过程,并将向主处理器发布得到的刀位轨迹规划运动学逆解控制信息,以实现机器人位置环实时控制;
第二分处理器用于执行砂带磨抛机的力轨迹规划数据运动学逆解过程,向主处理器发布砂带磨抛机的力轨迹规划运动学逆解控制信息,实现力环实时控制;
主处理器用于根据接收到的刀位轨迹规划运动学逆解控制信息、力轨迹规划运动学逆解控制信息向工业机器人发送运动指令,以及接受力/力矩传感器的反馈信息,并将得到的反馈信息上传给第一分处理器和第二分处理器。
进一步地,主处理器还用于向机器人控制单元发送工业机器人的各关节的运动值,并实时获取工业机器人的各关节的当前位置、实时显示磨抛过程的仿真运动以及绘制和记录力位数据信息。
进一步地,第一分处理器用于执行如下闭环控制:以复杂曲面叶片机器人砂带磨抛刀路轨迹规划数据作为输入,同时,接受工业机器人反馈的关节位置信息,利用KDL库对工业机器人的各关节角信息进行后置处理,实现位置环的闭环控制。
进一步地,第二分处理器用于执行如下闭环控制:以复杂曲面叶片机器人砂带磨抛力轨迹规划数据作为输入,同时,利用开源机器人控制软件以及针对力/力矩传感器数据采集的ATI数据采集C语言库,实时地向主处理器和力/力矩传感器发送叶片打磨的力轨迹信息,并接受力/力矩传感器的反馈,实现力环的闭环控制。
进一步地,工业机器人采用六自由度的Comau-NJ220-2.7机器人;机器人控制单元采用C5G;砂带磨抛机所使用砂带为GXK-51P180;力/力矩传感器采用ATI omega160六维力/力矩传感器。
进一步地,Comau-NJ220-2.7机器人的手腕负载220Kg,重复精度±0.075mm;ATIomega160六维力/力矩传感器输出电压为±10V,对应力为0~1000N。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
(1)本发明不再利用windows作为开发平台,而是选择Ubuntu操作系统,同时使用机器人操作系统ROS作为机器人的软件开发和控制平台,充分利用ROS的分布式计算、模块化设计以及代码的开源性和可重用性,以提高复杂曲面叶片机器人砂带磨抛的软件开发和实际加工效率。
(2)本发明构建了一种基于ROS的复杂曲面叶片力位混合控制加工系统,该系统可有效地实现复杂曲面叶片机器人砂带磨抛的力位混合控制,因而能够精确地控制复杂曲面叶片的材料去除率以及提高其表面完整性。
附图说明
图1为本发明的磨抛系统结构框图;
图2为机器人力位混合闭环控制框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提供一种基于ROS的复杂曲面叶片力位混合控制加工系统,其包括:工业机器人、机器人控制单元、处理单元、力/力矩传感器、砂带磨抛机。
如图1所示,本发明的第一实施例,其主要包括1台6自由度的Comau-NJ220-2.7工业机器人、1台机器人控制单元(C5G)、1台砂带磨抛机、1个ATI omega160六维力/力矩传感器、3台处理器构成的处理器单元(本实施例为3台个人计算机)。工业机器人的输入端连接机器人控制单元的输出端;机器人控制单元连接处理单元并与处理单元双向传输数据;力/力矩传感器设置在砂带磨抛机上,连接处理单元并与处理单元双向传输数据;砂带磨抛机位置固定,用于磨削叶片;处理单元安装有Ubuntu操作系统和ROS机器人操作系统,用于录入刀路轨迹规划、力轨迹规划以及实时接受力/力矩传感器的反馈信息,从而得到刀路轨迹规划、力轨迹规划的运动学逆解并实时发送到机器人控制单元;机器人控制单元用于将接收到的运动学逆解转换为刀路轨迹指令和力轨迹指令,并发送给工业机器人;工业机器人用于装夹叶片并机器人控制单元的指令带动叶片绕砂带磨抛机运动以完成叶片的磨削。其工作流程为:工作人员在单元间通过操作处理器发送力/位数据指令给机器人控制单元C5G,C5G利用其自身封装的插补算法控制夹持叶片的Comau-NJ220-2.7机器人配合砂带磨抛机完成磨抛任务。
3台处理器均安装有Ubuntu操作系统和机器人操作系统ROS的处理器,其中1台为主处理器,另外2台为分处理器。第一分处理器、第二分处理器和主处理器通过编写节点(node),利用ROS中的话题(topic)或服务(service)进行消息(msg)传递,同时利用ROS的分布式计算和模块化设计优势,由主处理器启动节点管理器(master)并负责仿真、运动控制和数据记录,由第一分处理器和第二分处理器分别负责位置环和力环的模块化处理。
主处理器使用ROS中的rviz工具实时显示机器人砂带磨抛系统的仿真运动以及使用ROS中的rxplot绘制和记录力位数据信息;通过编写硬件驱动与机器人控制单元相连,并利用TCP/IP协议向机器人发送运动指令以及接受机器人运动反馈,其主要作用是显示仿真效果、绘制和记录力/位数据。
第一分处理器通过KDL库执行复杂曲面叶片机器人砂带磨抛刀位轨迹规划数据运动学逆解,并将逆解的位置信息发送到话题供主处理器订阅,同时接收位置反馈,实现机器人位置环控制。
第二分处理器通过ATIDAQ C Library(ATI数据采集C语言库)和OROCOS(OpenRobot Control Software)对力轨迹规划控制信息进行处置,向主处理器发布力信息,同时接收力反馈,实现力环实时控制。
本实施例所采用的机器人控制单元C5G与Comau-NJ220-2.7机器人直接相连,其内部封装有位置插补、安全监测等,可以接收来自主处理器的位置控制指令,并驱动机器人运动,同时又可以将机器人的运动信息反馈给主处理器构成位置环闭环控制。
在其他实施例中,三台处理器的功能可以由一个处理器直接完成,但仅使用一个处理器,运算量会大大增加,运算速度会降低,功耗会提高。
本实施例所采用的砂带磨抛机,其接触轮为橡胶接触轮,具有一定的弹性,可以有效地避免机器人夹持叶片与接触轮之间的刚性碰撞。其所使用的砂带为GXK-51P180,即密植砂全树脂重布棕刚玉砂带,粒度180#,可以有效地实现复杂曲面叶片的精磨加工。
如图2所示,以两个独立的形式控制复杂曲面叶片机器人砂带加工过程中的力和位置。在机器人研究领域,力自由空间和位置自由空间是两个互补的正交的子空间,假设力自由空间的开关特性的对角矩阵为S,总的自由空间的单位矩阵为I,则位置自由空间的开关特征的对角矩阵为I-S。通过开关特性的对角矩阵S和雅可比矩阵的逆矩阵J-1,再分别乘以相应的力控制比例系数Kf和位置控制比例系数Kp,在力自由空间进行力控制,在剩余的正交方向上进行位置控制,最终实现Comau机器人和环境之间的力位混合控制。
在本实施例中,主处理器使用ROS中的rviz工具实时显示Comau机器人仿真运动。机器人模型由URDF(Unified Robot Description Format)文件定义,在launch文件中启动节点管理器(master)和多个节点(node)。节点主要包括有发布(publish)机器人的关节状态(joint_state)以及跟踪坐标变换(tf),实现机器人状态(robot_state)的更新,从而完成仿真运动。并且主处理器可以使用ROS中的rxplot绘制和记录机器人砂带磨抛中的位置和力的数据信息。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于ROS的复杂曲面叶片的力位混合控制加工系统,其特征在于,包括:工业机器人、机器人控制单元、处理单元、力/力矩传感器、砂带磨抛机;
工业机器人的输入端连接机器人控制单元的输出端;机器人控制单元连接处理单元并与处理单元双向传输数据;力/力矩传感器设置在砂带磨抛机上,连接处理单元并与处理单元双向传输数据;
砂带磨抛机位置固定,用于磨削叶片;
处理单元安装有Ubuntu操作系统和ROS机器人操作系统,用于录入刀路轨迹规划、力轨迹规划以及实时接受力/力矩传感器的反馈信息,从而得到刀路轨迹规划、力轨迹规划的运动学逆解并实时发送到机器人控制单元;
机器人控制单元用于将接收到的运动学逆解转换为刀路轨迹指令和力轨迹指令,并发送给工业机器人;
工业机器人用于装夹叶片并机器人控制单元的指令带动叶片绕砂带磨抛机运动以完成叶片的磨削。
2.根据权利要求1所述的一种基于ROS的复杂曲面叶片的力位混合控制加工系统,其特征在于,处理单元包括主处理器、第一分处理器、第二分处理器;
第一分处理器用于执行砂带磨抛机的刀位轨迹规划数据运动学逆解过程,并将向主处理器发布得到的刀位轨迹规划运动学逆解控制信息,以实现机器人位置环实时控制;
第二分处理器用于执行砂带磨抛机的力轨迹规划数据运动学逆解过程,向主处理器发布砂带磨抛机的力轨迹规划运动学逆解控制信息,实现力环实时控制;
主处理器用于根据接收到的刀位轨迹规划运动学逆解控制信息、力轨迹规划运动学逆解控制信息向工业机器人发送运动指令,以及接受力/力矩传感器的反馈信息,并将得到的反馈信息上传给第一分处理器和第二分处理器。
3.根据权利要求2所述的一种基于ROS的复杂曲面叶片的力位混合控制加工系统,其特征在于,主处理器还用于向机器人控制单元发送工业机器人的各关节的运动值,并实时获取工业机器人的各关节的当前位置、实时显示磨抛过程的仿真运动以及绘制和记录力位数据信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于ROS的复杂曲面叶片的力位混合控制加工系统,其特征在于,第一分处理器用于执行如下闭环控制:以复杂曲面叶片机器人砂带磨抛刀路轨迹规划数据作为输入,同时,接受工业机器人反馈的关节位置信息,利用KDL库对工业机器人的各关节角信息进行后置处理,实现位置环的闭环控制。
5.根据权利要求3所述的一种基于ROS的复杂曲面叶片的力位混合控制加工系统,其特征在于,第二分处理器用于执行如下闭环控制:以复杂曲面叶片机器人砂带磨抛力轨迹规划数据作为输入,同时,利用开源机器人控制软件以及针对力/力矩传感器数据采集的ATI数据采集C语言库,实时地向主处理器和力/力矩传感器发送叶片打磨的力轨迹信息,并接受力/力矩传感器的反馈,实现力环的闭环控制。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的一种基于ROS的复杂曲面叶片的力位混合控制加工系统,其特征在于,工业机器人采用六自由度的Comau-NJ220-2.7机器人;机器人控制单元采用C5G;砂带磨抛机所使用砂带为GXK-51P180;力/力矩传感器采用ATI omega160六维力/力矩传感器。
7.根据权利要求6所述的一种基于ROS的复杂曲面叶片的力位混合控制加工系统,其特征在于,Comau-NJ220-2.7机器人的手腕负载220Kg,重复精度±0.075mm;ATI omega160六维力/力矩传感器输出电压为±10V,对应力为0~1000N。
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