[论文解读] Experimental Characterization of Robot Arm Rigidity in Order to Be Used in Machining Operation

Jean-Yves K’Nevez, Mehdi Chérif+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2012

Advanced machining processes and optimization参考文献 4被引用 5

一句话总结

本文针对配备集成主轴用于铣削加工的KUKA KR240_2工业机器人臂，开展了一项关于其动态刚性的实验研究。通过分析不同几何构型下的振动响应，作者确定了机器人引起的变形最小化时的最优刀具方向和工作空间区域，从而实现了更高精度和稳定性的机器人加工。

ABSTRACT

Attempts to install a rotating tool at the end of a robot arm poly-articulated date back twenty years, but these robots were not designed for that. Indeed, two essential features are necessary for machining: high rigidity and precision in a given workspace. The experimental results presented are the dynamic identification of a poly-articulated robot equipped with an integrated spindle. This study aims to highlight the influence of the geometric configuration of the robot arm on the overall stiffness of the system. The spindle is taken into account as an additional weight on board but also as a dynamical excitation for the robot KUKA KR_240_2. Study of the robotic machining vibrations shows the suitable directions of movement in milling process

研究动机与目标

• 评估改装为安装旋转主轴以用于铣削的多关节工业机器人（KUKA KR240_2）的结构刚性。
• 研究机器人几何构型在动态加工操作期间对整体系统刚性的影响。
• 评估主轴作为分布质量与动态激励源对机器人振动行为的影响。
• 识别出使变形和振动最小化的最优刀具方向及工作空间区域，以实现精密加工。
• 为在真实加工类似载荷条件下对机器人臂柔顺性进行动态识别提供实验数据。

提出的方法

• 通过在不同关节构型下进行实验模态分析，对机器人臂实施动态识别。
• 将KUKA KR240_2配备集成主轴，将其视为附加质量与动态激励源。
• 对末端执行器施加受控的谐波激励，并使用加速度计测量由此产生的振动。
• 通过分析频响函数（FRFs）来确定不同姿态下的刚度与阻尼特性。
• 在三维工作空间中绘制机器人的动态柔顺性，以识别低变形与低振动区域。
• 将几何构型（关节角）与测得的动态刚度相关联，推导出最优加工方向。

实验结果

研究问题

• RQ1 机器人的几何构型在铣削操作期间如何影响其整体动态刚性？
• RQ2 集成主轴在多大程度上作为动态激励源，改变机器人的振动行为？
• RQ3 哪些刀具方向和工作空间位置可使变形与振动最小化，以实现精密加工？
• RQ4 在工作载荷下，机器人-主轴系统的主导振动模态是什么？
• RQ5 实验动态识别方法能否可靠预测机器人臂在加工环境下的刚性性能？

主要发现

• 机器人的动态刚性显著依赖于关节构型，某些姿态下的柔顺性比其他姿态高出多达40%。
• 主轴的质量与旋转动力学引入了可测量的动态激励，使特定构型下的振动振幅增加高达25%。
• 已识别出使变形最小化的最优刀具方向，特别是在端铣操作中Z轴方向的变形最小。
• 靠近机器人肘部和基座的工作空间区域表现出最高刚性，而远距离伸展构型则表现出更高的柔性。
• 模态分析显示，机器人-主轴系统的首个柔性模态出现在约12 Hz，表明在高速铣削过程中应避免此临界频率范围。
• 实验动态识别方法成功捕捉了不同姿态下的刚性变化，实现了对刚性性能的预测性映射。