-
题名基于深度神经网络的机器人加工系统模态特性预测
被引量：4
- 1
-
-
作者
李法贵
王若奇
孙玉文
-
机构
大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室
-
出处
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2023年第3期85-92,124,共9页
-
文摘
串联式工业机器人具有工作空间大且灵活性强的特点,被广泛应用于飞机蒙皮、航空透明件等大型结构件的加工。然而,工业机器人存在刚度弱、动态特性空间分布差异大的问题,导致其铣削稳定性极限低,不同加工区域的铣削性能变化明显,可供选择的工艺参数窗口狭窄的问题。研究机器人铣削系统加工过程中的动态特性,建立位姿相关模态预测模型对提升机器人加工性能有重要意义。本文以ABB机器人加工系统为研究对象,提出了一种基于深度神经网络的模态预测方法。首先,采用多普勒测振仪对机器人加工系统进行了模态试验,对多阶模态的空间变化加以分析。随后,根据机器人实际工作空间,设计测试试验组从而获取位姿相关的频响函数集,并利用有理多项式法准确辨识相关模态参数。在此基础上,采用超参数优化法建立深度神经网络预测模型,最终实现工业机器人工作空间内位姿相关的多阶模态参数准确预测。试验结果表明,该方法预测精度可达80%以上。
-
关键词
机器人加工
模态预测
神经网络模型
超参数优化
薄壁件
-
Keywords
Robotic machining
Modal prediction
Neural network model
Hyperparameter optimization
Thin-wall parts
-
分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
