工业机器人加工上下料的应用

随着数控机床的普及，越来越多的用户希望数控机床的上下料实现自动化。 一方面会增加照顾机床的工人数量，降低人员成本，一方面提高生产效率和质量。 工业机器人的大规模应用起源于汽车行业。 随着汽车行业应用的饱和，一般行业对机器人的认识也越来越高。 1990世纪XNUMX年代以来，工业机器人在通用领域的应用越来越广泛，如焊接、码垛、喷涂、上下料、抛光、打磨等都是通用行业的常见应用。 本文重点介绍工业机器人加工的上下料系统。

工业机器人加工上下料系统主要用于加工单元和自动化生产线待加工毛坯的上料、加工工件的下料、机床与机床之间工件的转移、工件的周转等实现车削、铣削和磨削。 切削、钻孔等金属切削机床的自动加工。

机器人与机床的紧密结合，不仅提高了自动化生产水平，也提高了工厂的生产效率和竞争力。 装卸机械加工需要重复连续的操作，要求操作的一致性和准确性，而一般工厂的零件加工过程需要多台机床、多道工序连续加工。 随着劳动力成本的增加和生产效率提高带来的竞争压力，加工能力的自动化程度和柔性制造能力成为工厂竞争力提升的障碍。 机器人取代人工上下料作业，通过自动进料仓、传送带等实​​现高效的自动上下料系统，如图1所示。

一台机器人可根据加工工艺要求对应一台或多台机床的上下料作业。 在机器人一对多上下料系统中，机器人在不同的机床上完成毛坯和加工件的取放，有效提高了机器人的使用效率。 机器人可以通过安装在地面上的导轨在机床流水线的线性布局上进行往复作业，最大限度地减少了对工厂空间的占用，并且可以灵活适应不同批次产品的不同作业程序。 切换机器人可以在恶劣的环境中持续运行。 ，24小时运转，充分解放工厂产能，缩短交货期，提高市场竞争力。

1 工业机器人加工装卸应用特点

• (1)定位精度高，搬运装夹速度快，缩短作业周期，提高机床工作效率。
• (2)机器人运行稳定可靠，有效减少不合格产品，提高产品质量。
• (3)连续作业不疲劳，降低机床闲置率，扩大工厂产能。
• (4)自动化程度高，提高了单品制造精度，加快了批量生产效率。
• (5) 高度灵活，快速灵活适应新任务和新产品，缩短交货期。

2 工业机器人加工及上下料应用中存在的问题

2.1 刚度和精度问题

加工机器人不同于一般的搬运和抓取机器人。 它是直接接触加工工具的操作。 其运动原理必须兼顾刚性和精度。 串联机器人重复定位精度高，但受加工、装配、刚性等综合因素影响，轨迹精度不高，对磨削、抛光、去毛刺、切割等应用影响较大机加工领域。 因此，机器人的刚性和机器人轨迹的精度是加工机器人面临的主要问题。

2.2 碰撞问题

大多数加工机器人与车、铣、刨、磨机床协同工作。 机器人在进行加工时，要特别注意死区与工件之间的干扰和碰撞问题。 一旦发生碰撞，机床和机器人都需要重新校准，这大大增加了故障恢复的时间，导致输出损失，严重时还可能造成设备损坏。 碰撞前后的感知是机加工机器人安全稳定面临的主要问题。 对于加工机器人来说，具有区域监控和碰撞检测功能尤为重要。

2.3 故障后快速恢复问题

机器人的位置数据通过驱动器的电机编码器反馈 轴 移动。 由于长期运行，机械结构、编码器电池、电缆等部件难免会造成机器人零位（参考位置）丢失。 零位丢失后，机器人将其存储。 程序数据没有实际意义。 此时，如果不能准确恢复零位，则机器人的作业恢复工作量巨大，因此零位恢复问题也尤为重要。

3 关键解决方案

3.1 端载自动识别技术和动态扭矩前馈技术

末端载荷自动识别技术可以识别机器人末端载荷的质量、质心和惯量。 这些参数可用于机器人动力学前馈、调整伺服参数和速度规划，可大大提高机器人轨迹精度和高动态性能。

动态转矩前馈技术是在传统PID控制的基础上，增加了转矩前馈控制技术。 该功能可以利用机器人动力学模型和摩擦模型，根据机器人等静态信息和速度、加速度等实时动态信息，计算出规划轨迹路径时的最佳驱动力或力矩，计算得到的值作为前馈值传输。 给控制器与电流环中电机的预设值进行比较，从而获得最佳转矩，驱动各轴高速高精度运动，进而使TCP端获得更高的轨迹精度。

3.2 碰撞检测技术

该技术基于机器人动力学建模。 当机器人或机器人的末端负载与外围设备发生碰撞时，机器人可以检测到碰撞产生的额外扭矩。 此时机器人会自动停止或以低速向与碰撞相反的方向移动。 运行以避免或减少碰撞造成的损失。

3.3 零点恢复技术

普通的零点校准方法，在完成零标记对齐后，还是会有一定的误差。 误差的大小取决于零标记的加工质量和操作者的态度，而这部分误差不能通过提高加工要求和进行操作培训来消除。 . 使用这项技术，当机器人失去零点时，机器人会移动到零点附近，从而使凹槽或划线完全对齐。 此时读取电机编码器值确定补偿量，使机器人准确恢复零位。

4 未来发展方向

4.1 人机协作

目前，工业机器人的应用大部分是在工作站或流水线上，与人类没有接触和合作。 未来，人与机器人的合作将是更加复杂的生产流程的一个非常重要的发展方向。 工业机器人实现人机协作需要解决的关键问题是如何感知人的操作，如何与人进行交互，最重要的是如何保障人机协作的安全机制。 在实现人机协同、保障人身安全的同时，还需要充分考虑生产节奏，这将是一个重要趋势。 近年来出现了一些人机协作机器人，但在保证安全的情况下，节拍比较慢，稳定性有待提高。 更重要的是，可以更快地与应用场景结合，找到合适的应用场景。 土地开发和推广。

4.2 信息融合

未来，智能工厂将融合物联网、传感器、机器人和大数据。 工业机器人作为最重要的基础设备之一，不仅要与多传感器有效交互，还要与MES等上级系统进行通信。 系统进行信息交换。 上层基于物联网和大数据，进行过程数据提取、过程程序优化或设备远程诊断维护，并向工业机器人发出指令，完成整个智能控制过程。 因此，工业机器人的信息融合将是一个非常重要的发展趋势。

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