机器人焊接智能化技术（一）

作者:xingyang                         时间：2010-12-02

轴承及轴承相关技术文章（轴承型号查询网提供） 关键字：轴承, 　　1.引言　　随着先进制造技术的发展，实现焊接产品制造的自动化、柔性化与智能化已成为必然趋势[1-8]。目前，采用机器人焊接已成为焊接自动化技术现代化的主要标志。焊接机器人由于具有通用性强、工作可靠的优点，受到人们越来越多的重视。在焊接生产中采用机器人技术，可以提高生产率、改善劳动条件、稳定和保证焊接质量、实现小批量产品的焊接自动化[9]。　　从60年代诞生和发展到现在，焊接机器人的研究经历了三个阶段，即示教再现阶段、离线编程阶段和自主编程阶段。随着计算机控制技术的不断进步，使焊接机器人由单一的单机示教再现型向多传感、智能化的柔性加工单元(系统)方向发展，实现由第二代向第三代的过渡将成为焊接机器人追求的目标[9,10]。　　目前，国内外大量应用弧焊机器人系统从整体上看基本都属于第一代或准二代的焊接由于焊接路径和焊接参数是根据实际作业条件预先设置的，在焊接时缺少外部信息传感和实时调整控制功能，这类弧焊机器人对焊接作业条件的稳定性要求严格，焊接时缺乏“柔性”，表现出明显的缺点。在实际弧焊过程中，焊接条件是经常变化的，如加工和装配上的误差会造成焊缝位置和尺寸的变化，焊接过程中工件受热及散热条件改变会造成焊道变形和熔透不均[9,12]。为了克服机器人焊接过程中各种不确定性因素对焊接质量的影响，提高机器人作业的智能化水平和工作的可靠性，要求弧焊机器人系统不仅能实现空间焊缝的自动实时跟踪，而且还能实现焊接参数的在线调整和焊缝质量的实时控制。　　2.机器人焊接智能化技术的主要构成　　现代焊接技术具有典型的多学科交叉融合特点[5,11]，采用机器人焊接则是相关学科技术成果的集中体现。将智能化技术引入焊接机器人所涉及的主要技术构成可见图1所示。其中包括：　　1)焊接机器人对于焊接任务的自主规划技术；　　2)焊接机器人的运动轨迹控制技术；　　3)焊接动态过程的信息传感、建模与智能控制技术；　　4)机器人焊接系统的集成与控制，将上述焊接任务规划、轨迹跟踪控制、传感系统、过程模型、智能控制等子系统的软硬件集成设计、统一优化调度与控制，涉及焊接柔性制造系统的物料流、信息流的管理与控制，多机器人与传感器、控制器的多智能单元与复杂系统的控制等。　　下面对以上相关方面的主要技术研究与发展现状分别作简要叙述。　　3.机器人焊接任务自主规划技术[13-16]　　如前所述，国内外弧焊机器人多属示教--再现型，它无法满足焊接生产日益复杂的需要，还存在许多问题有待研究。有关弧焊机器人的研究逐步向自主化过渡，出现了弧焊机器人的离线编程技术，一个较为完整的弧焊机器人离线编程系统应包括焊接作业任务描述(语言编程或图形仿真)、操作手级路径规划、运动学和动力学算法及优化、针对焊接作业任务的关节级规划、规划结果动画仿真、规划结果离线修正、与机器人的通讯接口(downloading)、利用传感器自主规划路径及进行在线路径修正等几大部分组成。其关键技术通常包括视觉传感器的设计以及焊缝信息的获取问题、规划控制器的设计问题。　　在1987年的自动化及机器人焊接国际会议上，专家对离线编程的发展进行了总结，其中最有代表性的工作是WRAPS系统。K.H.Goh等人在一个焊接工作站FANUC/WESTWOOD上建立了基于专家系统的焊接机器人自适应离线编程和控制系统?WRAPS，它包括焊接数据库、离线编程、计算机仿真和焊接专家系统。它还配有视觉传感器进行焊前接头检测和焊后缺陷检测，从而构成了一个完整的专家焊接机器人系统。　　国内哈工大研究人员对焊接机器人的无碰路径规划、具有冗余度弧焊机器人自主规划以及焊接工艺参数联合规划问题的研究工作[14-16]，设计开发了离线规划与仿真系统模块结构如图2所示。　　弧焊机器人规划系统都包含了CAD输入系统、焊接专家系统、自主规划系统以及模拟仿真系统等。从更广泛的意义上讲，一个更完善的弧焊机器人规划系统应该还包括反馈控制系统、焊前传感系统以及焊后检测系统。　　4.机器人焊接的焊缝跟踪与导引技术　　就机器人焊接作业而言，焊接机器人的运动轨迹控制主要指初始焊位导引与焊缝跟踪控制技术。在弧焊机器人的各种应用领域，适应能力都是影响焊接质量和焊接效率的最重要因素。弧焊机器人的适应能力即采用从焊接工件检测到的传感器的输入信号实时控制和修正机器人的操作，以适应变化了的焊接条件和环境。　　瑞典和美国公司曾先后研制出激光扫描和结构光视觉传感器用于焊缝跟踪系统。国内哈工大的吕伟新、张炯博士研制了基于激光扫描和高性能线阵CCD敏感器的视觉系统，见图4，实现实时视觉控制[13]。　　在初始焊位机器人视觉导引技术研究方面，吕伟新博士基于激光扫描视觉系统，设计了局部搜索算法，实现了对一定工件焊缝特征在一定范围的自主导引[13]。郭振民和李金泉分别采用视觉伺服和图象识别技术探讨了机器人焊接初始焊位导引和焊缝识别与实时跟踪问题。

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