工业机器人多轴加工中工件位置优化的静态刚度建模与遗传算法应用研究

本文推荐研究人员针对工业机器人加工中因低静态刚度和低频振动导致的精度与质量问题，开展了基于实验测量数据的机器人静态刚度建模研究。通过建立考虑关节旋转依赖性的刚度模型，提出路径积分刚度准则，并采用遗传算法优化工件位置和末端执行器冗余旋转角度。五轴加工实验验证了该方法能显著提升加工表面质量，为机器人离线编程提供了新思路。

　　

在工业机器人应用领域，多轴加工正逐渐成为替代传统CNC机床的重要选择，其优势在于更低的购置成本和更大的工作空间。然而，机器人结构的低静态刚度和加工过程中产生的低频振动问题严重制约了加工精度和表面质量。这些缺陷在铝合金、复合材料等材料的精密加工中尤为突出，成为制约机器人加工技术发展的关键瓶颈。

针对这一挑战，捷克技术大学捷克信息学、机器人与控制论研究所（Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics, Czech Technical University in Prague）的研究团队开展了一项创新性研究。他们通过建立新型机器人静态刚度模型，结合遗传算法优化策略，成功实现了工件位置和机器人配置的智能化优化。这项研究成果发表在工程领域知名期刊《Results in Engineering》上，为提升机器人加工质量提供了重要技术支撑。

研究团队采用了三个关键技术方法：首先通过激光跟踪仪和力传感器进行机器人关节刚度参数的实验测量；其次建立了考虑关节旋转依赖性的静态刚度数学模型；最后开发了基于遗传算法的优化模块，集成静态刚度准则进行工件位置和冗余角度的自动寻优。

在"机器人静态刚度建模"部分，研究突破了传统仅考虑关节扭转刚度的局限，建立了包含6个自由度的完整刚度矩阵K_θi。通过Leica AT901激光跟踪仪测量St?ubli TX200机器人在57种配置下的变形数据，发现关节θ2在X轴方向的扭转Δφ_x可达0.01°，与Z轴扭转0.017°相当，证实了多维度刚度参数的必要性。

"工件位置优化"章节提出了创新的积分刚度准则K_sf，该准则通过q₁(∑k_dir,i/n)⁴ - q₂(∑k_dir,i²/n)公式平衡平均刚度和波动惩罚。在五轴球面加工案例中，遗传算法将工件优化至X=659mm、Y=-1400mm、Z=-267mm、φ_e=24°的位置，使刚度准则值达到88.89，较非优化位置提升21倍。

验证实验部分展示了显著的加工质量差异：在优化位置加工的工件表面粗糙度Sa仅为4.973μm，是非优化位置的1/5；圆度误差0.122mm满足±0.13mm公差要求，而非优化位置0.166mm超出标准。坐标测量机数据显示优化位置的球面半径偏差为0.555mm，明显优于非优化位置的0.896mm偏差。

这项研究的重要意义在于：首先，提出的静态刚度模型首次系统考虑了关节旋转对刚度参数的影响，为机器人精度研究提供了新视角；其次，开发的优化模块可直接集成到现有离线编程流程，具有工程实用价值；最后，实验证实通过优化配置可显著提升加工质量，这对复合材料加工、去毛刺等对绝对精度要求不高的应用尤为重要。研究团队指出，未来工作将聚焦于将该方法整合到CAM软件，并探索与高速主轴技术的协同优化，以进一步拓展工业机器人在精密加工领域的应用范围。