工業機器人加工上下料的應用

隨著數控機床的普及，越來越多的用戶希望數控機床的上下料實現自動化。 一方面會增加照顧機床的工人數量，降低人員成本，一方面提高生產效率和質量。 工業機器人的大規模應用起源於汽車行業。 隨著汽車行業應用的飽和，一般行業對機器人的認識也越來越高。 1990世紀XNUMX年代以來，工業機器人在通用領域的應用越來越廣泛，如焊接、碼垛、噴塗、上下料、拋光、打磨等都是通用行業的常見應用。 本文重點介紹工業機器人加工的上下料系統。

工業機器人加工上下料系統主要用於加工單元和自動化生產線待加工毛坯的上料、加工工件的下料、機床與機床之間工件的轉移、工件的周轉等實現車削、銑削和磨削。 切削、鑽孔等金屬切削機床的自動加工。

機器人與機床的緊密結合，不僅提高了自動化生產水平，也提高了工廠的生產效率和競爭力。 裝卸機械加工需要重複連續的操作，要求操作的一致性和準確性，而一般工廠的零件加工過程需要多台機床、多道工序連續加工。 隨著勞動力成本的增加和生產效率提高帶來的競爭壓力，加工能力和柔性製造能力的自動化程度成為工廠競爭力提升的障礙。 機器人取代人工上下料作業，通過自動進料倉、傳送帶等實現高效的自動上下料系統，如圖1所示。

一台機器人可根據加工工藝要求對應一台或多台機床的上下料作業。 在機器人一對多上下料系統中，機器人在不同的機床上完成毛坯和加工件的取放，有效提高了機器人的使用效率。 機器人可以通過安裝在地面上的導軌在機床流水線的線性佈局上進行往復作業，最大限度地減少了對工廠空間的佔用，並且可以靈活適應不同批次產品的不同作業程序。 切換機器人可以在惡劣的環境中持續運行。 ，24小時運轉，充分解放工廠產能，縮短交貨期，提高市場競爭力。

1 工業機器人加工裝卸應用特點

• (1)定位精度高，搬運裝夾速度快，縮短作業周期，提高機床工作效率。
• (2)機器人運行穩定可靠，有效減少不合格產品，提高產品質量。
• (3)連續作業不疲勞，降低機床閒置率，擴大工廠產能。
• (4)自動化程度高，提高了單品製造精度，加快了批量生產效率。
• (5) 高度靈活，快速靈活適應新任務和新產品，縮短交貨期。

2 工業機器人加工及上下料應用中存在的問題

2.1 剛度和精度問題

加工機器人不同於一般的搬運和抓取機器人。 它是直接接觸加工工具的操作。 其運動原理必須兼顧剛性和精度。 串聯機器人重複定位精度高，但受加工、裝配、剛性等綜合因素影響，軌跡精度不高，對磨削、拋光、去毛刺、切割等應用影響較大機加工領域。 因此，機器人的剛性和機器人軌蹟的精度是加工機器人面臨的主要問題。

2.2 碰撞問題

大多數加工機器人與車、銑、刨、磨機床協同工作。 機器人在進行加工時，要特別注意死區與工件之間的干擾和碰撞問題。 一旦發生碰撞，機床和機器人都需要重新校準，這大大增加了故障恢復的時間，導致輸出損失，嚴重時還可能造成設備損壞。 碰撞前後的感知是機加工機器人安全穩定面臨的主要問題。 對於加工機器人來說，具有區域監控和碰撞檢測功能尤為重要。

2.3 故障後快速恢復問題

機器人的位置數據通過驅動器的電機編碼器反饋 軸 移動。 由於長期運行，機械結構、編碼器電池、電纜等部件難免會造成機器人零位（參考位置）丟失。 零位丟失後，機器人將其存儲。 程序數據沒有實際意義。 此時，如果不能準確恢復零位，則機器人的作業恢復工作量巨大，因此零位恢復問題也尤為重要。

3 關鍵解決方案

3.1 端載自動識別技術和動態扭矩前饋技術

末端載荷自動識別技術可以識別機器人末端載荷的質量、質心和慣量。 這些參數可用於機器人動力學前饋，調整伺服參數和速度規劃，可大大提高機器人軌跡精度和高動態性能。

動態轉矩前饋技術是在傳統PID控制的基礎上，增加了轉矩前饋控制技術。 該功能可以利用機器人動力學模型和摩擦模型，根據機器人等靜態信息和速度、加速度等實時動態信息，計算出規劃軌跡路徑時的最佳驅動力或力矩，計算得到的值作為前饋值傳輸。 給控制器與電流環中電機的預設值進行比較，從而獲得最佳轉矩，驅動各軸高速高精度運動，進而使TCP端獲得更高的軌跡精度。

3.2 碰撞檢測技術

該技術基於機器人動力學建模。 當機器人或機器人的末端負載與外圍設備發生碰撞時，機器人可以檢測到碰撞產生的額外扭矩。 此時機器人會自動停止或以低速向與碰撞相反的方向移動。 運行以避免或減少碰撞造成的損失。

3.3 零點恢復技術

普通的零點校準方法，在完成零標記對齊後，還是會有一定的誤差。 誤差的大小取決於零標記的加工質量和操作者的態度，而這部分誤差不能通過提高加工要求和進行操作培訓來消除。 . 使用這項技術，當機器人失去零點時，機器人會移動到零點附近，從而使凹槽或劃線完全對齊。 此時讀取電機編碼器值確定補償量，使機器人準確恢復零位。

4 未來發展方向

4.1 人機協作

目前，工業機器人的應用大部分是在工作站或流水線上，與人類沒有接觸和合作。 未來，人與機器人的合作將是更加複雜的生產流程的一個非常重要的發展方向。 工業機器人實現人機協作需要解決的關鍵問題是如何感知人的操作，如何與人進行交互，最重要的是如何保障人機協作的安全機制。 在實現人機協同、保障人身安全的同時，還需要充分考慮生產節奏，這將是一個重要趨勢。 近年來出現了一些人機協作機器人，但在保證安全的情況下，節拍比較慢，穩定性有待提高。 更重要的是，可以更快地與應用場景結合，找到合適的應用場景。 土地開發和推廣。

4.2 信息融合

未來，智能工廠將融合物聯網、傳感器、機器人和大數據。 工業機器人作為最重要的基礎設備之一，不僅要與多傳感器有效交互，還要與MES等上級系統進行通信。 系統進行信息交換。 上層基於物聯網和大數據，進行過程數據提取、過程程序優化或設備遠程診斷維護，並向工業機器人發出指令，完成整個智能控製過程。 因此，工業機器人的信息融合將是一個非常重要的發展趨勢。

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