文档介绍：机器人喷涂的漆膜厚度控制
一、研究背景及意义
机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、
仿生学等多学科而形成的高新技术,是当代研究十分活跃、应用日益广泛的领域。
对机器人研究和应用水平,是一个国家工业自动化水平的重要标志。
随着工业自动化水平的提高,工业机器人在汽车等行业的应用也越来越广泛。机器人喷涂作为工业机器人的一个应用领域早在1975年就投入运用,它可以避免危害人体的健康,提高经济效益(如节省涂料)和喷涂质量。其主要包括喷漆、家电喷涂、静电喷涂及家具喷涂等几大类. 其中对于汽车、家电等产品。由于具有可编程能力,所以喷涂机器人能适应于各种应用场合。例如,在汽车工业上,可利用喷涂机器人对下车架和前灯区域、轮孔、窗口、下承板、发动机部件、门面以及行李箱等部分进行喷涂。由于能够代替人在危险和恶劣环境下进行喷涂作业,因此喷涂机器人得到了日益广泛的应用。
在自动喷涂操作中,喷涂机器人的机械手围绕待涂工件表面来回移动,适当的轨迹和其它过程参数的选择都能使生产成本得到节约。喷涂机器人的喷涂效果(如涂层厚度的均匀性、喷涂时间等)与物体表面形状、喷枪参数等诸多因素有关。对于诸如汽车、电器及家具等产品,其表面的喷涂效果对质量有相当大的影响。产品表面的色泽一定程度上取决于涂层厚度,如果表面上的涂层厚度不能保持一致,产品表面就会产生溶剂的凸起,引起表面不光洁,而且涂层过厚的地方在使用过程中会有皲裂倾向,也会导致涂料的浪费。在喷涂成千上万的产品时,减少每一个工件表面的涂料量,从经济角度而言,潜在的利润也相当大(特别是汽车、飞机等大型产品)。同时也可相应地减少排放到喷涂车间环境中的涂料总量,减轻环境污染。近年来随着人们对产品质量的追求和对环保的重视,这方面的意义更是凸显出来。
对于喷涂工艺的有约束单目标优化问题,主要先利用罚函数法或Lagrange 乘子法,将带约束单目标优化问题转化为无约束单目标优化问题,再运用差分拟牛顿法求解. 有些研究人员将喷枪轨迹和喷涂工艺的优化合二为一,但考虑的工艺参数较少,主要以轨迹优化为主,运用无约束梯度法进行优化. 对于喷涂工艺的有约束多目标优化问题,有些研究人员直接运用带权无穷范数理想点法来求解喷漆多目标优化问题,先分别求出各目标函数的极小值,作为理想值,然后再让各分量目标函数尽量逼近各自的理想值. 在喷涂机器人喷枪路径的规划中,研究人员采用单目标遗传算法优化涂层厚度方差,仿真的结果得到了很大改善. 以平面或规则曲面作为对象的喷漆机器人喷枪规划方法已经逐渐熟,Ramabhadran 等人具体讨论了喷枪轨迹优化问题,用数值方法求解优化轨迹. 但在喷枪轨迹规划中,主要考虑的是对喷枪速度的优化,其他的喷漆工艺参数均是取自经验值,缺乏实际性,也并没有考虑上漆率对喷漆效果的影响,所以本文拟从影响喷涂漆膜厚度的因素出发,将喷漆流量、喷枪口径及输送压力与漆膜厚度的关系,作为影响参数。建立关于喷漆工艺参数的优化模型,对相应的喷漆工艺参数进行优化研究.
二、国内外工业机器人发展现状及趋势(/)
(一)国外机器人发展现状及趋势
机器人技术是一门综合技术,集光机、电、液、信于一身,它的发展水平已经成为反映一个国家工业水平和科技进步的重要标志。机器人技术的发展不仅将推动机器人本身的发展,而且会对国家整体技术水平的提升