综述：机器人磨削技术的全面综述 桥金伟、 王雪、 于守健、 刘娜、 周莎莎、 李振宇 张荣民

《Machines》：A Comprehensive Review of Robotic Grinding Technology Jinwei Qiao, Xue Wang, Shoujian Yu, Na Liu, Shasha Zhou, Zhenyu Li and Rongmin Zhang

　　**摘要**
集成压铸部件减少了机械加工/组装步骤，提高了机械动态性能，消除了长期使用后的连接松动/断裂风险。然而，铸件中毛刺、飞边、分型线和浇口的几何形状变化较大且分布随机，使得预先编程或训练的机器人研磨方法失效。本文综述了机器人研磨领域的最新进展和未来趋势，分析了四个核心方面：力控制稳定性/适应性（例如，自适应阻抗控制可将平均力跟踪误差降低到0.38 N）、轨迹规划/路径生成（例如，误差驱动补偿可将轮廓误差降低34.2–55.1%）、工艺参数优化，以及传感延迟/质量评估的挑战（例如，深度学习模型在识别砂带磨损状态方面的准确率为97.64%）。文中总结了关键关键技术，包括主动/被动柔顺力控制、基于模型/数据的自适应轨迹规划、结合物理机制和数据驱动的智能工艺参数优化，以及具有在线质量评估的多模态状态监测。通过实际应用案例（金属铸件、航空发动机叶片、薄壁部件、焊缝）展示了这些技术的有效性，并提出了未来研究方向。本文为该领域的理论研究和工程实践提供了全面的参考。

**1. 引言**
随着机器人制造向灵活智能地响应全球市场需求的转变，用于精密磨削铸件表面和边缘的机器人研磨技术在实现更高质量产品及减少对人工依赖方面发挥了重要作用。如图1所示，根据国际机器人联合会的数据，2021-2025年间全球工业机器人销量持续增长。在汽车、航空航天和能源设备制造业中，对具有复杂自由曲面的大型组件的磨削需求迅速增加。然而，现有的手持工具或刚性CNC机床难以满足小批量、多变性和高精度制造过程的需求。因此，开发具有柔顺性、精度和智能适应性的新方法变得十分紧迫。

**2. 机器人研磨的关键技术**
机器人研磨技术凭借其高灵活性、强适应性和优异的人机协作潜力，逐渐取代了传统方法，成为高端制造中不可或缺的组成部分[1,2]。与基于CNC的研磨方法相比[3,4,5]，机器人研磨在工作空间范围、换刀效率、对复杂几何形状的适应能力以及自动化集成能力方面具有显著优势。特别是在处理非规则工件（如自由曲面、焊缝和不规则铸件）时，机器人可通过离线编程、视觉引导定位和力控制策略实现表面一致性，有效应对夹具引起的误差和工件几何变形问题。

**3. 应用案例与研究方向**
本文介绍了金属铸件、航空发动机叶片、薄壁部件和焊缝等实际应用案例，展示了这些技术的实际性能提升。同时提出了未来研究方向。

**4. 主要难点与挑战**
机器人研磨面临的主要难题包括稳定可控的法向力输出、高精度自适应轨迹计算、智能工艺参数优化，以及在动态接触下的在线表面质量评估。许多科学家和工程师对此进行了深入研究。2021-2025年间发表的综述文章从不同角度探讨了该领域的进展，如利用3D点云进行路径重建、轻质材料加工过程中的柔顺性补偿、串联机器人铣削任务的性能提升，以及航空发动机叶片砂带磨削的表面质量管理等。

**5. 结论**
本文总结了机器人研磨的技术挑战和难点，并指出智能、自主性和全闭环控制对于提高研磨精度、鲁棒性和适应性的重要性。图2展示了研究框架，涵盖了挑战与技术之间的紧密联系，强调了“问题驱动的技术组织”方法。

**2.1. 力控制稳定性与适应性挑战**
机器人研磨需要在大表面约束下保持稳定的接触力控制。然而，工件几何偏差、夹具引起的定位误差和表面曲率突变会导致接触状态不确定性。传统轨迹跟踪控制无法维持恒定法向力，从而导致过度磨削、不足磨削或 contact 失效，进而造成材料去除不均匀和表面质量差。研磨是一个受约束的运动任务，其性能不仅取决于姿态精度，更依赖于系统对动态接触环境的适应能力。实际应用中，材料不均匀性、薄壁结构变形和磨具磨损使得接触刚度时变性大且难以准确建模。传统阻抗/导纳控制虽然能实现柔顺交互，但其效果高度依赖于环境刚度和接触位置的先验知识。在未知或动态变化的环境中，这种方法容易产生力跟踪误差或不稳定。

**2.2. 轨迹规划与路径生成挑战**
轨迹规划和路径生成对机器人研磨至关重要，但基于CAD模型的传统离线路径规划存在关键瓶颈。制造公差、夹具变形和材料不均匀性导致预定义路径无法准确贴合实际加工区域，造成局部过度磨削/不足磨削和轮廓畸变。此外，3D点云扫描数据的质量问题（噪声、数据缺失）也会影响运动平稳性和轨迹连续性。

**2.3. 技术解决方案**
针对这些问题，本文探讨了主动和被动柔顺策略，以及结合3D点云重建和曲率引导技术的自适应轨迹规划方法。工艺优化方面，总结了基于单磨料力学和能量转换原理的材料去除模型及其在智能参数调优中的应用。状态感知方面，评估了结合深度学习和信号处理的多模态传感在在线监测和质量评估方面的进展。

**3. 工业应用案例**
通过金属铸件、航空发动机叶片、薄壁部件和焊缝等实际应用案例，验证了这些技术的实际性能改进。

**4. 结论**
本文提出了智能、自主性和全闭环控制对于提升机器人研磨精度、鲁棒性和适应性的重要性，预示了未来的发展趋势。在姿态规划中忽略接触力学可能导致局部刚度不足，即使具有精确的几何路径，也会导致磨削力不稳定和表面质量下降。一个根本性的挑战是材料去除的物理非均匀性。传统策略强调几何最优性和运动平滑性，同时忽略了随时间变化的接触界面特性（例如，接触面积的变化、动态压力分布和磨料磨损）。因此，即使是均匀分布的轨迹也可能导致材料去除的空间不一致性，无法满足高精度要求（例如，空气动力学部件）。因此，轨迹生成必须从纯粹的几何驱动范式转变为一个整合接触力学和材料去除模型的“物理感知”框架[27]。此外，传统的优化算法在应用于高维和非线性空间时搜索效率较低，并且在生成既收敛又均匀分布的帕累托最优解集方面存在困难[28,29]。此外，固有的运动学误差、关节间隙和结构柔顺性会导致机器人末端执行器的轨迹误差，特别是在高速和长行程时；因此，无法完全保证高精度路径的实际加工精度。更重要的是，传统的路径规划方法以开环方式运行，无法自动适应工件变化、意外的工艺干扰甚至动态变形。没有力觉和视觉数据等多模态感官反馈，这种自适应在线修正能力本质上受到限制。

目前大多数轨迹规划方法依赖于高精度的CAD模型或干净的点云，这与实际生产线环境相去甚远。工业领域的工件常常伴随着油污、反射或遮挡，导致扫描数据缺失和噪声较大。更重要的是，规划目标不应仅限于几何轮廓的一致性。对于航空叶片等关键部件而言，磨削后的残余应力分布和微裂纹密度直接决定了其使用寿命，这就要求轨迹规划必须整合材料去除机制和表面完整性模型，从“几何驱动”转向“性能驱动”。

2.3. 工艺参数的挑战
工艺参数被定义为决定机器人磨削质量、效率和稳定性的核心操作变量。它们包括工具属性、主轴转速、接触位置、进给距离、进给速度和法向力。工艺参数控制机器人和工件表面之间的界面，其变化会直接影响磨削质量指标，如表面光洁度、材料去除速率、吞吐率和工具磨损率。工艺参数与磨削性能之间的相互作用明显是非线性的、高度交互的，并且是动态变化的。因此，在遇到新的工件时，直接应用先前的经验知识或分析公式通常是不可行的。磨削属于一类特定的非量化铣削问题，其中多物理场和边界不确定性增加了模型精确度的挑战。传统的近似模型，包括Preston方程[30]或赫兹接触方法[31]，在面对自由形状、柔性部件或非传统材料时，很难准确模拟材料去除过程。建模误差导致参数值的繁琐试错搜索，收敛速度慢且适应性差。此外，工艺参数与刀具路径之间的相互作用经常被忽视。当工艺参数保持不变时，在刀具路径的急剧过渡区或开始/结束阶段容易发生过度/不足的磨削，从而降低轮廓的一致性和表面光洁度。

此外，磨削过程本质上是随时间变化的，并且容易受到磨料带磨损和机器人刚度漂移等扰动的影响，增加了优化的难度。传统的开环优化算法对环境不敏感，无法进行调节，从而导致鲁棒性不足。此外，完全数据驱动的模型泛化能力差且难以解释，而完全基于物理的模型则过于简化且参数化难度大，导致预测精度低。因此，构建一个能够智能结合机制和数据以实现高精度、可泛化和可解释的工艺决策的智能优化算法仍是一个重大挑战。大多数现有的工艺优化研究将表面粗糙度或材料去除速率作为单一目标，这存在一定的局限性。在实际情况中，过度追求低粗糙度可能会导致有害的拉应力甚至微裂纹，从而降低部件的疲劳抵抗力。因此，选择工艺参数时必须全面考虑几何精度、表面完整性和使用寿命。未来的参数优化框架应构建一个多目标和跨尺度的评估系统，将实验室中的“最优参数”转化为生产线上真正可靠的“稳健工艺”。

2.4. 磨削感知延迟和质量评估的挑战
在机器人磨削过程中，由于工艺具有高度非线性和动态性，并且受到复杂环境扰动的影响，状态感知和质量评估面临严峻挑战。现有的“分离”式机械加工和检测模式导致了状态反馈的时间延迟，从而阻碍了实时工艺控制的实现。当前的实践无法实现实时监控工具状态（如工具磨损[32]和钝化）。相反，依靠人类经验或离线检查常常会导致过磨和热损伤等工艺缺陷，从而导致工艺状态不稳定和工具寿命缩短。尽管多源数据（包括力、振动和声发射）包含了宝贵的状态信息，但这些数据具有噪声大、非平稳性和多模态的特点，使得精确的特征提取、计算成本和实时性能难以实现，进而限制了其在高精度感知中的应用。为了克服刚性工具带来的限制，通常会使用柔性工具进行启动或转弯操作，但它们的刚度相对较低，响应迟缓，无法保证所需的接触力，从而导致局部磨削不足以及刀具路径留下的可见痕迹。现有的控制方案没有建立材料去除的动态模型[33]，因此难以进行基于预测的补偿。对于几何质量评估，离线测量的效率低下且周期时间长。在灰尘积累多和振动严重的极端工作环境中，过程中3D表面拓扑的感知容易受到传感器污染和点云变形的影响，从而降低感知精度。总的来说，感知延迟、多模态信号的融合困难、缺乏对瞬态状态的感知以及加工和质量评估之间的脱节是机器人磨削智能化面临的重大障碍。有必要构建一个集成了多模态感知、智能状态实现和控制环路闭合的在线监测系统，以实现透明和精确的磨削。现有的质量评估方法存在延迟和片面性。离线测量不能用于闭环控制，而在线监测更多关注几何量，忽视了决定部件长期可靠性的内在质量指标。在工业环境中，灰尘、冷却液和强烈振动使得高精度感知变得困难。因此，需要开发一种实用的、以使用寿命为导向的在线评估方法。该方法应该能够通过易于获取的多模态信号（例如力、声音、热量）间接但可靠地推断关键指标（如残余应力和疲劳极限），从而缩小实验室研究与工业应用之间的差距。

3. 机器人磨削的关键技术
为了解决上述机器人磨削系统中灵活性、表面均匀性、智能决策、成本控制等多方面的问题，学术界/研究人员以及工程师/实际操作人员已经探索并部署了一些关键的技术。在本章中，我们将从四个方面介绍这些关键技术策略，即力控制、轨迹规划和路径创建、工艺参数优化以及磨削状态观测和质量评估，并探讨它们如何有助于缓解这些问题。

3.1. 力控制技术
力控制方法可以根据其实现机制大致分为两类。首先是主动力控制，侧重于系统输出的主动变化，以确保接触力的准确控制。例如混合力/位置控制、阻抗控制和导纳控制。其次是被动柔顺控制，主要依靠弹性属性或本质上柔顺的结构单元，在接触工件时通过结构适应实现自动表面跟随，提供固有的力吸收和可调性。

3.1.1. 主动力控制
混合力/位置控制是实现高精度机器人磨削中主动柔顺性的最基本方法之一。Marc H. Raibert和John J Craig [34]在20世纪80年代提出了这一理论。该技术将任务空间划分为正交子空间，前者负责力控制，后者负责位置控制，使机器人能够同时控制接触力和运动轨迹，为主动柔顺控制提供了理论基础。Raibert的研究减少了传统刚性机器人在适应不确定环境方面的不足。由于当时的计算能力和传感器精度限制，大多数先前的工作主要依赖于假设的环境模型，这些模型在复杂加工应用中不够稳定和准确。随着精密六轴力/扭矩传感器、实时控制器以及智能材料的出现，混合力/位置控制已经从学术研究稳步发展到机电配置和控制器的协同创新。为了解决传统刚性机器人在适应表面几何形状和属性变化方面的天然局限性，一些采用变刚度元件和智能技术的混合力控制方法被提出。例如，Tang等人[35]提出了一种新型的并联电磁变刚度操纵器（PEVSM），其中嵌入了在线刚度估计算法和一种新型的增强分数阶自适应阻抗控制器（EFOAIC）算法。整个系统可以实时改变末端执行器的等效刚度，以改善磨削过程中的接触力跟踪性能。还提出了一种基于深度确定性策略（SCDDPG）的新的刚度控制器，以更好地同步刚度调整和磨削轨迹，从而在复杂和非结构化环境下实现精确可靠的磨削操作。图3展示了控制系统的架构图。他们的工作将平均绝对力跟踪误差和平均绝对材料去除误差分别降低了82.76%和78.39%，优于传统的阻抗控制方法。

在接触力规划方面，Li等人[36]提出了一种以“目标导向”的方法，直接关注材料去除的准确性，并将其纳入混合力/位置控制中。他们的混合力-位置控制算法在稳定磨削条件下实现了小于±1 N的力误差和小于±0.03 mm的刀尖位置误差，平均磨削后表面粗糙度（Ra）为0.454 μm。Xu等人[37]通过结合主动和被动柔顺控制方法取得了进展。他们通过应用卡尔曼滤波和基于分段的切换控制，将法向力波动的标准差降低到了0.37 N，并提高了复杂曲面磨削过程中的力控制精度和表面质量。在系统架构方面，Chen等人[38,39]提出了两种互补方案：宏-微执行器集成结构和两自由度末端执行器。前者基于广义预测解耦控制（GPDC）策略，实现了±0.4 N的法向力控制精度和0.04 mm的轨迹跟踪误差。后者通过解耦控制将法向力误差降低了约60%，克服了力和位置之间的耦合问题。随后，Li等人[40]开发了一种适用于未知工件表面几何形状的薄壁零件磨削的双环柔顺控制方案。适应性磨削控制流程图如图4所示。控制器结构在整个稳定磨削期间将力误差保持在±2 N范围内，从而在适应性磨削情况下实现了更一致的力控制。这些贡献使机器人磨削应用中的力控制从简单的力跟踪控制发展为多级协调控制。具体来说，采用了宏观-微观执行器和主动顺应性执行器结构，以实现可调的刚度；根据磨料去除模型，规划了任务级别的动态力作为目标；通过阻抗调谐和力反馈之间的控制级协调，实现了主动和被动顺应性；在具有两自由度末端执行器的操作过程中，将法向力从切向运动中分离出来进行单独处理，并采用了一般预测控制；在线调整力-位置误差，使控制能够适应工件变形和轨迹扰动。这些技术共同形成了一个有效的5D混合控制方案，应用于机器人磨削中。图4. 自适应磨削控制流程图。如图5所示，李等人[41]提出了一种基于模糊导数前馈PID的混合力-位置控制方法，用于机器人浮动磨削和除锈。这种方法不需要精确的工件模型，利用力/位置传感实时补偿表面偏差，从而减少了磨削力波动（在40 mm/s的进给速率下减少了37.4%），并实现了99.73%的除锈率。图5. 模糊 differential 前馈PID 控制器[41]的结构。Neville Hogan在1985年发表的开创性论文[42,43,44]中首次提出了阻抗/导纳控制的概念。该方法调节机器人末端执行器的等效刚度和阻尼特性，使其能够模拟弹簧-阻尼系统，从而根据接触力实现自适应姿态调整，从而实现顺应性交互[45,46]。为了解决由于接触力不稳定导致的加工质量不一致的问题，研究人员采用了可变或自适应阻抗控制架构，通常与专用末端执行器和先进传感器集成。例如，徐等人[23]开发了一种低惯量磨头，其中包含一个音圈电机，并提出了一种基于广义动量的在线磨削力估计方法。通过融合关节电流和速度信息，他们实现了高精度的虚拟力感测，并实现了一个可变阻抗控制器，根据力跟踪误差自适应调节阻尼增益。在航空航天叶片磨削应用中，这种方法将平均粗糙度Ra降低了38%。同样，李等人[47]提出了一种结合传感器补偿和自适应阻抗控制的方法。他们通过改进零漂移和重力补偿模型，提高了六轴力/扭矩传感器的精度，并设计了一个根据力跟踪误差动态调节阻尼参数的自适应阻抗控制器。在一个针对15 N接触力的磨削任务中，平均力跟踪误差降低到了0.38 N以内。此外，闵等人[48]引入了一种非线性跟踪微分器来生成平滑的力轨迹，并实现了一个滤波观测器模块。这有效地减轻了皮带磨削过程中的力超调和波动，使得复杂叶片上的平均粗糙度Ra保持在0.8 μm以下。王等人[49]提出了一种区域分割的力选择控制方法，他们根据局部曲率和材料去除量动态调整法向参考值。得益于自适应阻抗控制中的在线补偿，力控制精度提高了50.58–82.65%，而叶片表面不同区域的轮廓精度提高了35.67–66.90%。考虑到曲率问题，穆等人[50]开发了一种基于区域依赖的力参考值和自适应律的动态参数调整的自适应阻抗、观测器控制方法。与使用常规恒定力控制策略相比，实验中得到的轮廓误差在0.193–0.244 mm之间，从而提高了53.7–79.57%。贾等人[51]提出了一种基于径向基函数神经网络和指数到达律的自适应鲁棒阻抗控制方法，如图6所示，实现了顺应性力控制，同时确保了高精度的轨迹跟踪。图6. 控制算法框图[51]。为了解决工件刚度变化带来的挑战，杨等人[52]开发了一种能够在线调节刚度的电磁可变刚度末端执行器，以匹配工件的机械特性。结合非线性PID控制器和刚度自适应协调方案，对于薄壁曲面的磨削，平均绝对力误差为0.0216 N。受到这种控制方法的启发，李等人[53]提出了一种有界可变阻抗控制技术，该技术根据双曲线函数同时调整刚度和阻尼参数，从而将参数变化限制在预定范围内。结果，在航空发动机叶片的重要区域，Ra值达到了0.4 μm，大多数部分的轮廓精度符合±0.05 mm的要求。同时，王等人[54]将导纳模型纳入模型预测控制系统中，通过优化关节速度补偿，提高了协调力/轨迹控制的效果。他们还提出了一种具有抖动限制的轨迹插值算法，使得涡轮叶片的磨削过程中力误差为1.934 N，位置误差为0.132 mm。这些误差比典型运动/力控制器产生的误差分别减少了38%和37%。得益于其内置的机械顺应性和力控制的增强精度，串联弹性执行器（SEAs）在机器人磨削系统中取得了显著进展，如图7所示。一方面，陈等人[55]通过调整弹性元件的刚度，利用力PID反馈和力前馈控制，成功最小化了力控制的超调，将力跟踪误差减少了70%，磨削深度跟踪误差减少了58%，Ra减少了19.2%。另一方面，为了克服其对振动的敏感性，唐等人[56]引入了一种多前馈策略，即位移指令重构-混合优化输入整形器（CSIR-HOIS），结合了命令平滑、输入整形以及Stribeck摩擦补偿，将力跟踪误差、磨削深度跟踪误差和Ra分别减少了26.6%、22.5%和21.5%，并减少了共振振动的幅度48.13%。此外，谢等人[57]引入了一种使用平面弹簧的微型SEA系统，实现了10 Hz带宽内0.06 N均方根（RMS）的力跟踪误差，以及一种允许无传感器扭矩感应和可适应刚度控制的空心轴设计。总的来说，这些努力形成了一个整体方法，将基于SEAs的磨床的“结构-控制-系统”联系起来，为复杂形状表面的高质量自动化处理提供了可靠的方法。图7. 机器人SEA磨削系统。此外，一些新的主动力控制算法也被提出，这些算法独立于传统的混合力/位置或可变阻抗控制方案。沈等人[58]提出了一种过滤型Smith-主动干扰抑制控制（Smith-ADRC），作为解决由时间延迟引起的接触力振荡的解决方案。该技术结合了Smith预测器来处理时间延迟，ADRC来减弱干扰，以及模型不匹配滤波器来提高鲁棒性。例如，在航空发动机叶片磨削中应用时，该方法达到了0.3503 μm的Ra，表明它可以用于亚微米级别的磨削精度。机器人的刚性不足会导致加工过程中由于切割力而产生变形，直接影响表面质量和精度。张等人[59]指出，机器人的刚性随着工作姿势的变化而显著变化，并提出通过优化冗余自由度来提高综合刚度性能指标。最终发现全局最优姿态为?30°。在这种姿态下，机器人抵抗切割力变形的能力最强，从而有效减少了末端执行器的位移误差，为保证加工质量提供了物理基础。廖等人[60]提出了一种基于区域的刀具路径生成方法。通过将自由形表面划分为多个子区域，并优化每个区域的机器人姿态和刀具进给方向，机器人始终处于高刚性配置中。法向方向的顺应性系数范围减小到1.665至8.949(×10?3 mm/N)。这种方法可以显著减少由于刚性不足引起的轨迹偏差和表面误差。上述研究代表了机器人磨削力控制的最新创新，每种方法都针对不同的应用场景解决了特定的挑战。为了整理这些技术的实验结果和应用范围，表3总结了文献中报告的具体方法、关键性能指标和验证背景。这份汇编旨在为未来机器人磨削系统力控制策略的进步提供定量基础和参考。表3. 机器人磨削力控制方法、精度和应用场景的比较。从表3的数据可以看出，力控制技术正在从单一指标优化向多目标协调转变。早期的研究主要集中在减少力跟踪误差，而最近的工作则强调力控制-位移-质量的联合优化。例如，李等人[53]使用有界可变阻抗控制不仅实现了Ra < 0.4 μm的高表面质量，还保证了±0.05 mm的轮廓精度；徐等人[37]结合了主动和被动策略，通过将力波动的标准差降低到0.37 N，有效抑制了磨削痕迹。值得注意的是，极端的力控制精度（例如杨等人[52]的0.0216 N）通常依赖于定制的末端执行器，这牺牲了多功能性。这表明未来的研究不应盲目追求单一指标的极限，而应根据具体应用寻求精度、鲁棒性和成本之间的最佳平衡。

3.1.2 被动顺应性
被动顺应性机制利用顺应性结构和机械设计来抵消位置误差并提供恒定的接触力。本节讨论了被动顺应性力控制的最新进展，重点在于减少瞬态过切和处理工件定位的不确定性。Torres-Izu等人[61]提出了一种基于过程-机械建模的进给轨迹补偿方法，用于消除机器人皮带磨削中的瞬态过切现象，其中被动顺应性工具在接触时会产生过切。他们建立了工具-工件交互几何形状与材料去除率之间的对应关系，以创建保持接触力乘以进给速度 product 常数的变化进给速度。测试表明，过切面积减少了60%至89%，从而提高了边缘均匀性。为了去除定位不确定的薄工件上的毛刺，徐等人[62]应用了一种混合正负刚度来制造一个平行恒力末端执行器。该机制采用多层柔性梁和预倾斜屈曲梁，几乎具有零有效刚度。无需力传感器，即使在执行距离为4.5 mm时，即使在±2 mm的位置扰动下，也能使接触力波动不超过±5%。它最小化了力超调，并提高了对定位不确定性的鲁棒性。

为了比较当前主流的机器人力控制方法，本文全面总结了它们的性能特点、适用场景和技术成熟度。结果总结在表4中。表4. 力控制方法的比较。

3.2 轨迹规划和路径生成
对于更加灵活和智能的机器人磨削应用，轨迹规划将不再依赖于手动教学/离线编程密集型过程，后者使用基于模型的预定义路径方法，而是转向具有传感反馈的模型辅助自适应路径控制。

3.2.1 基于模型的离线路径规划
Chaoui等人[63]研究了磨削小半径倒角（例如，用于磨削大型锻件）的相关挑战，通过简化磨削力模型来实现离线刀具路径。通过迭代求解交叉相邻刀具路径的材料去除区域作为刀具路径更新方法，他们在模拟中实现了小于0.0001的圆度误差。基于这些结果，吕等人[64]通过采用赫兹接触理论和Preston方程扩展了离线计算，该方程建模了包含弹性变形的材料去除轮廓（MRP）。通过这种方法，他们实现了航空发动机叶片弯曲前缘和后缘的自适应磨削，避免了过切，并将轮廓误差保持在0.0194 mm以下。同样，李等人[65]提出了一种基于Preston模型的均匀轨迹规划方法，考虑到时变接触条件，该方法关注了顺应性工具的时变姿态与工件局部曲率之间的交互机制。均匀的覆盖模式将材料去除深度的标准差降低到了0.01 mm。这些示例共同表明，基于对工艺力学和接触动力学的理解的路径规划将成为在复杂部件上实现可重复磨削质量的有效途径。同时，在特定物理模型不可用或需要快速原型制作任务的情况下，研究人员正在探索基于几何学的自适应离散化方法。在这方面，Song等人[66]在NX平台上应用了一种基于弦高误差的技术，实现了沿曲线表面特征的自适应路径分布。通过这种算法，可以根据局部工件特征自适应地改变路径点数量，以获得更合理的点云。此外，通过参考表面法线创建工具中心点（TCP）坐标系，以确保正确的磨削位置。尽管这种技术的表面粗糙度可能相对较高（Ra = 2.049 μm），但它是一种有效的基于CAD的策略，在Tecnomatix上验证了其可行性。它还提供了一种具有良好适用性的工程闭环解决方案。在多目标协同优化中，Zhou和Tian[67]基于图8中的路径规划示意图，开发了一种用于磨削核反应堆冷却泵壳体的多目标优化模型。该模型同时优化了加工时间、磨削力稳定性、表面质量和工具均匀磨损。此外，所提出的S曲线加速/减速剖面以及抖动限制使轨迹符合机器人的实际动态性能，实现了小于0.6 mm的磨削误差。Li等人[68]处理了磨削薄壁叶片组件的问题，例如压缩机的叶片边缘。他们使用夹紧B样条的迭代细分方法自适应地划分了高曲率区域的刀具路径点，使得平均轮廓误差降低（0.0143 mm），与其他方法相比减少了超过30%。图8. 磨削路径优化工作流程。对于齿轮的倒角磨削，Zhu等人[69]引入了一种多目标协同遗传算法（MocGA）来识别帕累托最优轨迹点集。与基于多亚群体的遗传算法（MsGA）和传统GA相比，使用MocGA获得的磨削轨迹分别节省了14.1%和25.0%的拐点数量，并且平均平滑度分别提高了7.3%和12.7%。五次B样条插值用于保证机器人关节轨迹的位置、速度和加速度的连续性。倒角磨削机器人的关节速度和加速度分别降低了21.3%和27.3%，从而提高了启动-停止的稳定性。Chen等人[70]通过同时最大化任务空间刚度和最小化关节角度波动来解决轨迹优化问题。使用顺应椭球模型一次性优化了整个路径上的末端执行器路径。因此，Ra从0.93 μm优化到了0.62 μm。他们的方法（全路径姿态优化方法）的概述见图9。图9. 机器人磨削的姿态优化过程。对于实际加工中存在的工艺扰动和模型不完美，Lv等人[71]提出了一种基于误差信号的误差补偿闭环技术。通过钛合金测试，拟合了残余高度与工艺参数之间的回归方程，用于在线步进控制。还利用二分算法自动重新分配切割器接触点。它们总共将加工轮廓误差降低了34.2%到55.1%。总之，机器人磨削轨迹设计本身形成了一个多层次的多维技术生态系统：模型驱动技术保证了高曲率区域的成形精度；几何自适应技术确保了复杂曲面区域上的更好轨迹一致性；多目标优化框架在工艺要求和机器人运动学限制之间进行权衡；误差补偿技术增强了磨削系统的鲁棒性。他们的协同融合推动了机器人磨削技术在精度、适应性和适用性方面的发展。3.2.2. 数据驱动的自适应路径规划对于复杂几何工件或低结构刚度的机器人组件 finishing 等制造过程，通常采用数据驱动的自适应规划策略，以减少传统模型驱动方法对精确CAD模型、精确机械模型或快速响应力控制系统的依赖。为此，已经提出了一些智能的离线编程技术，这些技术可以基于测量的点云或接触响应数据自动生成与模型无关且可在线调整的轨迹，而不是依赖于现有的几何/力学模型。为了应对低刚度工件在机器人磨削过程中的变形，Zhou等人[72]提出了一种基于时变等压表面（TVIS）的轨迹规划方法来补偿工件变形。在目标接触力下主动感知工件变形时，将工件变形虚拟再现为TVIS，从而保持接触力不变，然后在TVIS上计算磨削轨迹。这将“恒力控制”转变为具有数据驱动特性的几何重建和离线路径规划方法，使系统更加鲁棒且具有泛化能力。对于由于制造差异而导致模型不匹配的高价值复杂曲面零件，Wang等人[73,74]提出了一种不需要模型的“点驱动”轨迹规划技术。首先直接在点云上确定工具的方向，然后建立工具轴表面能量模型并加入工具轴均匀性约束，以获得全局平滑的方向场，从而使叶片轮廓的连续性提高了27%。然后，将点云上的切割器接触点拟合到三次B样条曲线上形成空间路径。使用局部几何信息和投影约束来修改磨削路径，并采用基于能量的模型使方向场更加平滑，从而使表面轮廓的平滑度提高了20%以上。Lan等人[75]将这种范式扩展到受限的内部环境中，对薄壁圆锥管进行了内周焊接磨削。基于实时线激光扫描获得的点云，通过依赖梯度特性的迭代操作检测内周焊接边界。通过等距截面处理和B样条插值获得了磨削路径，并通过透视投影优化减少了过切。实验中，磨削残余误差保持在0.08 mm以下，验证了这种方法在没有CAD支持的情况下在实际工程应用中的可行性，即使存在高不确定性。如图10所示，Luo等人[76]提出了一种结合自适应阻抗控制和动态轨迹规划的方法，通过在线估计工件位置和刚度以及动态校正当前点来精确跟踪法向磨削力，同时补偿下一个目标点。这种方法实现了大约0.5146 μm的表面粗糙度和0.89 cm2/s的磨削效率。图10. 基于位置的阻抗控制模型[76]。数据驱动的磨削轨迹生成方法正在逻辑上朝着无模型、几何自适应、姿态平滑和力解耦控制的方法发展，例如通过基于TVIS的重建、平滑的工具轴线和点引导的路径构建，以及自适应腔体感知规划等。3.2.3. 其他轨迹规划方法机器人磨削已经从传统的基于CAD模型的离线编程发展到集成感知、人机协作和自适应补偿的智能轨迹优化场景，因为飞机和其他领域对精密复杂表面部件的表面质量要求非常迫切。考虑到这一转变，Chi等人[77]提出了一种人机协作编程范式，将自适应虚拟夹具集成到六自由度的触觉界面中。具体来说，在使用与实际工作空间一致的激光扫描仪建立VR环境后，操作员可以在其中展示磨削轨迹，系统将提供在线接触力信息和材料去除效果的即时可视化。附着在名义CAD轨迹上的灵活虚拟夹具将应用自适应约束力，确保避免任何碰撞，同时仍提供一些参数调整的灵活性。实验表明，所提出的策略实现了64.7%的编程效率提升，并且表面粗糙度均匀性更高，Ra从0.117 μm降低到0.073 μm，与纯手动磨削相比具有明显优势。Xiao等人[78]报告了一种基于逆轨迹补偿的新颖误差驱动轨迹优化方法。计算了扫描得到的实际点云与名义CAD模型之间的全场几何偏差。将曲率自适应变量步长以及最佳刀具路径间距集成到误差图中，以反向校正初始磨削路径。应用于Ti6Al4V叶轮时，这使得轮廓误差平均降低了33.5%，并且在凹面和凸面上的Ra分别达到了0.30 μm和0.31 μm，从而克服了过度磨削/欠磨削的挑战。这些是机器人磨削工艺中路径轨迹和规划方面的最新技术进展。所使用方法的详细信息及其相应的测试结果见表5。表5. 机器人磨削路径规划和轨迹生成的方法及实验结果。表4清楚地展示了轨迹规划从模型驱动到数据驱动，再到混合智能的演变过程。基于CAD模型的方法在已知几何形状下可以实现亚毫米级的轮廓精度，但它对工件偏差非常敏感。相比之下，虽然纯数据驱动方法摆脱了对CAD的依赖，适用于无模型或不确定性较高的场景，但其规划结果缺乏理论依据。当前的前沿趋势是将两者的优势结合起来，例如Lv等人[71]的误差驱动补偿方法。通过建立工艺参数和残余高度的回归模型，轮廓误差降低了34.2%~55.1%，显示了数据校正模型的潜力。此外，多目标优化的出现表明，规划的核心不再仅限于工件几何精度的单一约束，而是转向了在加工效率、机器人运动稳定性和刀具磨损控制之间寻求最佳平衡的综合决策问题。为了比较当前主流的机器人轨迹规划方法，本文全面总结了它们的性能特点、适用场景和技术成熟度。结果总结在表6中。表6. 轨迹规划方法的比较。3.3. 工艺参数优化稳定的、可预测的磨削质量需要解决工艺参数与工艺结果之间复杂非线性映射关系的建模难题。尽管基于经验公式的实验方法设计相对系统化，但它们往往需要较长的调整周期，缺乏适应性和泛化能力，因此不适合在复杂和动态的操作条件下进行高精度制造。最近，结合数据驱动和模型驱动概念的混合智能优化已成为主要的研究方向。混合智能优化方法有助于将现有的试错式工艺参数调整实践转变为预测、优化和控制的闭环，从而减轻工艺建模中的不确定性，并保证产品质量的稳定性。3.3.1. 工艺建模现有的机器人磨削/抛光工艺模型主要关注材料去除、磨削力和表面质量方面。发展趋势从简单的经验公式到复杂的力学模型，最近则是结合物理机制和数据驱动方法的混合模型。工艺建模主要旨在预测材料去除行为，这是实现加工精度和循环效率控制的前提。之前的工作专注于经典建模（例如Preston方程、赫兹接触理论），尽管这些方法无法实现对机器人柔性系统中使用的柔性接触工具的复杂工作过程的满意预测精度。因此，人们改进了基于多尺度建模概念的模型。在微观尺度上，Yang等人[79]和Li等人[80]都从单一磨料的相互作用入手，但强调了不同的点。Yang等人创建了一个球形单一磨料模型，提出使用降维方法来解决具有大变形的柔性接触轮中的压力分布问题，并将材料去除率（MRR）预测的平均绝对百分比误差降低到14.942%（如方程（1）所示）。Li等人将单一磨料相互作用中的力分为三种情况（摩擦、犁耕、切割），并提出了力变化与MRR之间的关系。他们提出的MRR模型的最大预测误差为14.4%，如公式（2）所示。（1）其中K是模型系数，是等效接触模量，b是接触区的有效宽度，是工件的布氏硬度，是磨料带的线速度，是速度影响系数，是进给速度，R是接触轮的实际半径，a是接触区的一半宽度，T是单个磨料颗粒与工件之间的接触时间，t是时间变量。（2）其中是第i个切削颗粒去除的体积，是切削颗粒的数量，是工件密度，t是研磨时间，v是研磨速度，r是磨料颗粒磨损后平表面的半径，是第i个颗粒的压痕深度，是磨料颗粒的半顶角。在宏观上，受到微观接触力学和颗粒分布统计学的启发，张等人[81]建立了一个通过能量转换来计算材料去除深度的力学模型，其准确性优于传统的Preston模型；对于包括工具和工件在内的极端双柔韧性情况，徐等人[82]通过解决传统仅考虑工具变形的模型的缺陷，推导出了一个双柔韧性接触模型，并说明了工件柔韧性对接触状态和材料去除有显著影响；他们的材料去除深度模型（公式（3）将误差进一步降低了29.31%。（3）其中是离散点i处的材料去除深度，是磨损系数，是离散点i处的接触压力，是离散点i处的相对滑动速度，t是停留时间。材料去除控制的准确性与时域上的研磨力高度相关，研磨力的动态直接影响加工稳定性和边缘质量。严等人[83]提出了一个分段力模型，考虑了工具的接合和分离行为，如公式（4）所示，解释了尽管控制恒定力，但由于接触轮的弹性变形导致边缘过磨或欠磨问题的原因，这解决了传统均匀材料去除模型中的一个重要弱点。（4）其中、、分别表示接合阶段、正常阶段和分离阶段的材料去除率，b是接触宽度，是机器人的进给速度，h是沿法向路径的研磨深度，和分别是接合路径和分离路径相对于法向路径的研磨深度差。通过结合力模型，上述模型共同贡献于最终产品表面粗糙度的预测。齐等人[84]对该领域做出了重要贡献，他们提出了一个用于组合研磨-抛光过程表面粗糙度的集成预测框架。该框架成功地整合了先前研究关注的重要方面，如磨料颗粒的状态、去除率和接触机制，并应用了抛光模型。因此，该提出的框架能够准确预测难以加工的超合金Inconel 718的表面粗糙度，平均粗糙度的准确率超过95%，最大高度粗糙度的准确率超过90%。对于具有复杂微观结构的先进复合材料，构建一个反映其内在异质性的机制模型非常重要。屈等人[85]为单向C-SiC建立了理论和数值仿真模型。通过明确构建NSM中的纤维、基体和界面层，成功揭示了诸如纤维拉拔和基体裂纹等微观去除机制，并有效解释了研磨力的周期性波动，为高质量研磨提供了科学依据。Joshi等人[86]的研究采用了系统级的视角，关注机器人操作器的柔顺性如何大幅影响加工周期时间。通过建立考虑机器人刚度和研磨力的周期时间模型，并进行实验测试，发现提高砂轮速度和进给率可以显著减少周期时间，同时表明硬砂轮优于软砂轮。研究表明，在装置承载能力限定的情况下，应选择可能的最高砂轮速度、进给率和硬度，以提高研磨效率，从而确保机器人研磨过程的生产力和有效性。为了处理基于物理模型的固有复杂性和不确定性，杨等人[87]提出了一种应用知识嵌入方法的解决方案，作为实现模型-数据融合的可行途径。它以贝叶斯方式将力学物理模型与数据相结合。该模型保持可解释性，并获得了数据驱动调整处理模型不确定性的好处，与完全数据驱动的模型相比，显示出更好的预测准确性和通用性。贾等人[88]基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）开发了一种材料去除深度预测模型，如图11所示，用于涡轮叶片的机器人带磨削。该研究分析了磨料带粒度、带速和研磨力的影响。方差分析表明这些参数的显著性排序为：粒度 > 力 > 速度。构建的ANFIS模型实现的平均绝对百分比误差为3.976%。图11. ANFIS的拓扑结构[88]。3.3.2. 过程参数优化与控制为了满足铸件成品表面高精度和高一致性的需求，机器人研磨参数优化正从经验性的试错方法转向模型驱动和智能决策的融合。为了实现智能自适应控制，潘等人[89]将元强化学习纳入研磨过程，并提出了新颖的MML-PPOBE方法，支持接触力、主轴速度和工具移动速度等关键参数的在线联合优化。该方法可以使用少量采样快速适应涂层变化、粒度变化或工具退化。在16个任务中，他们实现了0.025毫米的材料去除标准变化，改善了磨削后的剩余涂层厚度不均匀性。然而，完全数据驱动的方法在物理上不可解释。李等人[90,91]提出了一个结合弹性接触理论和材料去除力学的混合模型，其中主要研磨参数直接相关，如接触压力、粒度、速度和停留时间，以实现超音速压缩机叶片前缘的轮廓误差在±0.025毫米以内。基于此模型，他的团队将停留时间转化为一个凸二次约束优化问题，输入条件为半赫兹接触模型和带磨削的微切削特性，使得叶片前缘的平均线轮廓误差值为0.019毫米，表面轮廓的标准差比传统力控制技术减少了32%。为了实现精确控制，稳定的力交互环境是必不可少的。朱等人[92]制定了一个包括滑动、犁切和切割项的研磨力模型，解释了额外的滑动力如何恶化加工性能。此外，主动恒力控制将航空航天叶片的Ra从0.6微米改善到0.35–0.37微米，满足了Ra < 0.4微米的工程要求。考虑到空间限制的限制，李等人[93]提出了多指标优化（MIO）与卷积材料去除策略相结合的方法，用于磨削薄片根部的狭窄槽口。所提出的程序同时确定了研磨方向和停留时间，并使用自适应差分进化算法计算无碰撞研磨轨迹。实验表明，所提出的程序将研磨运动中的联合抖动从0.81 rad/s3降低到0.04 rad/s3，材料去除误差在0.013–0.016毫米范围内。除了几何精度外，过程优化的目标还可以是提高表面质量。齐等人[94]使用机器人旋转研磨对经过处理的Inconel 718合金表面进行了研究，施加了200 N的受控力，不仅降低了粗糙度，还实现了超过1000 MPa的残余压缩应力以及超过500微米的表面硬化层。这项工作再次证明了主动力控制对于实现高表面质量性能的重要性。肖等人[95]提出了一个集成响应面方法学与反向传播神经网络（BPNN）的自适应混合模型。根据样本大小，模型动态选择RSM或BPNN，并结合参数筛选和优化算法，实现了大约30%的表面粗糙度平均降低。图12展示了基于BPNN的参数优化过程。图12. BPNN构建方法和反向传播参数优化过程[95]。除了常规参数如研磨力和速度外，机器人本身的结构刚度也显著影响研磨质量。黄等人[96]通过优化双臂机器人的结构尺寸来提高系统的刚性，用于抛光任务。提出了抛光变形指数来衡量研磨过程中的机器人变形，并以最小化该指数为目标进行优化。实验表明，刚度提高后，叶片的表面粗糙度降低了25%以上，这证明了增强机器人刚性是提高研磨质量的有效手段。为了比较当前主流的机器人过程建模和参数优化方法，本文全面梳理了性能特点、适用场景和技术成熟度。结果总结在表7中。表7. 机器人研磨过程建模和参数优化方法的比较。3.4. 研磨状态监控和质量评估在机器人研磨中，过程的非线性和时变特性给实时监控和质量评估带来了关键挑战。最近，融合多物理信号和智能算法的监控策略发展迅速，为闭环控制和一致的产品质量提供了稳健的解决方案。研磨工具磨损是研磨过程监控的关键课题之一，因为它显著影响研磨材料的去除率、表面质量和几何精度。解决这个问题的工作可以分为直接测量或间接监控。陶等人[97]使用线结构光扫描构建了磨料带的3D点云，并提出了一个体积磨损参数，用于准确的定量磨损估计，为磨损测量提供了一个例子。不幸的是，这些直接光学方法在恶劣的研磨条件下过于有限，大多数工作集中在通过物理信号进行间接监控。最广泛研究的信号之一是声发射（AE）信号，因为它对材料变化和摩擦有高频率响应。徐等人[98]建立了基于物理的AE信号能量与磨料带磨损高度之间的定量关系（公式（5）），并使用TC4钛合金进行了研磨实验，以在线预测磨料带磨损。（5）其中表示磨料带的平均磨损高度，是声发射信号功率，代表正常研磨力，v是带速，a、b是综合系数。为了提高智能性和通用性，陈等人[99]结合了音频和AE信号，提取了声学特征，应用了1D-CNN和LSTM模型进行高性能分类，准确率为97.64%。同样，葛等人[100]合并了焊接缝研磨时的研磨力和振动信号，并使用CNN-GRU改进模型来识别砂轮磨损。图13显示该模型的识别准确率为97.78%，并且在过程参数变化时具有良好的可转移性。图13. ICNN-GRU模型结构。除了工具磨损外，制造过程中产生的振动也被指出是降低表面质量的另一个主要因素。吴等人[101]使用集成的六轴加速度计来获取机器人末端执行器的线性和角加速度，避免了传统编码器的噪声区分。使用这种方法，检测到了约18 Hz的结构模式，而主动振动控制减少了接触力的变化，从而对工件表面粗糙度产生了积极影响。对于难以加工的材料（如镍基超合金）的研磨，需要严格控制其热效应和相关的热损伤风险。任等人[102]提出了一种方法，利用机器学习和多传感器融合技术来监测Inconel 718材料在机器人带磨削过程中的热输入。通过同时测量磨削力和声发射数据，并使用贝叶斯自适应直接研究-最小二乘支持向量机模型，能够准确实时跟踪工件表面的热输入，平均预测准确率超过96.7%。热输入估计误差保持在±6°C以内。

4. 应用领域和典型案例
4.1 金属铸件的磨削
近年来，多尺度金属铸件的机器人磨削技术取得了系统性进展。王等人[103]提出了一种五自由度的混合磨削/切割机器人架构，并随后开发了三种设备配置：以工件为中心、基于传送带和以工具为中心的配置，分别适用于小型、中型和大型铸件，从而为不同尺寸铸件的高效加工建立了通用的硬件基础。为了解决大型铸件带来的挑战（如批量小和几何精度低的问题），同一研究小组进一步开发了一种主从遥操作磨削系统，该系统集成了虚拟刚性夹具（VRF）、变位运动映射（VMM）和弹性补偿（EC）等功能，实现了安全高效的人机协作加工，残余特征去除率超过98%[104]。为了实现对中小型铸件的高精度加工，戴等人[105]提出了结合扩展状态观测器和反向步进控制器的方案，以提高接触力控制的鲁棒性，确保力幅在±0.3 N范围内，从而保证良好的表面质量。在运动规划方面，吴等人[106]提出了适用于机器人加工系统的姿态设计，以增强刚度特性，实现对不规则表面的高质量铣削。张等人[107]提出了一种自适应加权方法（公式（6）），可以在去毛刺路径规划中平衡加工效率和稳定性，使加工表面均匀性提高了59.2%。从专注于机器人配置、操作模式、力控制策略和路径优化的多层次智能磨削架构来看，正在建立一种考虑多尺度和多工艺需求的金属铸件磨削系统。

（6）其中表示加工稳定性目标函数的权重，表示加工效率目标函数的权重，在区间内的变化率，表示LS梯度，表示机器人刚度性能指数。孟等人[108]提出了一种基于深度遗传算法的力跟踪和补偿方法，通过将阻抗控制与遗传算法结合并利用力反馈动态优化磨削轨迹，成功地将磨削力稳定在目标值附近。如表8所示，当设定期望的磨削力为5 N时，抛光工件的表面粗糙度从18.799 μm显著降低到1.299 μm。表8. 使用期望力5 N优化前后的抛光工件表面质量[108]。李等人[109]提出了一种基于视觉引导的磨削机器人系统，用于自动检测和优化轮毂铸件上的毛刺，通过图像处理和高度补偿提高定位精度，并使用改进的蚁群算法规划高效的磨削轨迹。如图14所示，在切割深度为0.03 mm和主轴转速为800 rpm的情况下，表面粗糙度从平均6 μm降低到约1 μm。图14. (a) 毛刺磨削前示意图；(b) 磨削后示意图[109]。

4.2 航空发动机叶片的磨削
机器人辅助磨削技术在航空发动机叶片制造中展现出巨大潜力。徐等人[110]提出了具有零漂移补偿和重力补偿的混合力-位置PI/PD控制方式，采用六轴力传感器实现机器人辅助带磨削中的动态接触力控制，从而提高了复杂叶片表面的均匀性和表面质量。考虑到薄壁镍基超合金叶片容易变形且机器人辅助带磨削中的法向磨削力变化较大，王等人[111]设计了一种包含弹性阻尼器的被动顺应机制，结果显示法向力控制精度提高了64.81%，轮廓精度达到0.103 mm，Ra < 0.8 μm。王等人[112]建立了航空发动机叶片机器人辅助带磨削表面粗糙度的高度精确预测模型，在有限元分析中同时考虑了变时间接触变形，并实际磨料带地形，平均预测误差仅为Ra的4%。张等人[113]结合赫兹接触理论和普雷斯顿方程，制定了非线性去除深度模型，使接触力根据局部叶片曲率和材料去除量进行自适应调整，实现了精确的点状去除。这种方法将平均几何误差降低到5.44%，表面粗糙度从2.6 μm提高到0.346 μm。为消除机器人中的低刚度相关振动，朱等人[114]建立了姿态-刚度-振动映射关系，并将振动信息纳入路径规划以实现主动抑制。所有这些研究表明，未来的智能磨削方法可以无缝集成振动消除、精确去除、顺应性交互、智能路径规划和质量预测，推动机器人叶片加工质量的提升、速度和稳定性的提高。黄等人[115]提出使用XML技术来统一描述和交换叶片加工过程中的异构数据，以解决设备间数据互操作性差的问题。如图15所示，整合磨削过程后，三个截面的测量轮廓精度得到改善，叶片截面的轮廓精度满足-0.03至+0.05 mm的公差要求。图15. 磨削前后的航空发动机叶片及叶片截面位置[115]。周等人[116]提出了一种基于模糊PID的适应性力控制方法，用于复杂曲面叶片的机器人磨削。如图16所示，该方法可将实际接触力波动保持在0.5 N以内，将叶片表面粗糙度从0.589 μm（无力控制时）降低到0.054 μm。图16. 实验结果对比[116]。

4.3 薄壁金属零件的磨削
薄壁工件的低结构刚度容易导致变形和振动，从而导致机器人磨削过程中壁厚变化和表面质量下降。顾等人[117]提出了一种基于力传感器的顺应性误差补偿控制方法，通过建立接触力与材料去除体积之间的映射模型，利用位置和几何信息更新磨削轨迹，从而闭合误差补偿循环并提高轮廓精度。仅靠顺应性控制无法消除动态振动。徐等人[118]增加了六个可控的磁流变阻尼器，形成并联磁流变安装件，实时调整系统的刚度和阻尼。自适应变阻抗算法结合切割工具和工件的解耦，将峰值接触力降低了60%，表面光洁度提高了48.1%。对于大型薄壁壳体的加工，王等人[119]设计了嵌入气动人工肌肉的力控制末端执行器，通过调整接触力增加了系统的等效质量和阻尼，减少了75%的振动，获得了±0.1 mm深度误差和Ra = 0.762 μm的高效表面光洁度。针对飞机蒙皮等薄壁部件的抛光，史等人[120]通过实验和建模优化了关键工艺参数（包括磨削力和主轴转速），并开发了材料去除深度和表面粗糙度的预测模型，提供了高效高质量的机器人抛光方法。图17显示了表面粗糙度和材料去除深度的误差图，相对误差均低于9.5%。图17. BP神经网络模型预测结果的误差图：(a) 表面粗糙度；(b) 材料去除深度[120]。

4.4 焊缝磨削
机器人焊缝磨削技术正从现有的智能系统发展为具有集成感知、规划和自适应控制功能的先进智能工艺。最近的相关研究展示了从解决单一问题到提供端到端集成解决方案的演变过程。在工艺感知方面，Pandiyan等人[121]应用深度学习实现了焊缝磨削的快速可靠感知方法，用于在线语义分割和磨削材料去除的状态分析。无参数的过程监控提供了一种非常稳健的智能过程控制方法。当干扰非常严重（如强烈的火花飞溅）时，在线视觉处理会失效。为解决这一问题，朱等人[122]提出了“扫描-然后磨削”的两阶段过程，基于预扫描的焊缝轨迹应用半闭环运动控制，将运动规划与执行分离。这种过程控制策略确保机器人无论受到何种干扰都能遵循期望的磨削轨迹，并在一定程度上补偿机器人固有的绝对位置精度不足问题。准确的运动跟踪只是高质量磨削的基础，磨削质量的一致性从根本上取决于控制磨削深度的精确度。为克服这些困难，葛等人[123,124]提供了一系列综合闭环过程控制方法。首先，他们根据公式（7）数学建模了磨削深度。加工参数与磨削深度之间的物理关联变得清晰。基于此模型，他们制定了相应的自适应参数优化方法，利用激光传感器在线实时测量磨削区域的几何形状，然后可以自适应调整加工参数，从而精确控制磨削体积，实现更一致的表面光洁度。

（7）其中k是模型系数，是磨料颗粒浓度，是工件材料的布氏硬度，是机器人的进给速度，是带材线速度，是速度指数，是法向磨削力，a是接触区的半长度，l是接触区域内的空间坐标，t是时间，是机器人磨削深度方向的误差补偿。钟等人[125]提出了一种结合3D视觉和深度学习的方法，可以自动识别复杂焊缝并规划机器人磨削轨迹。如图18所示，磨削前后表面与基材的最大高度差分别为0.36 mm和0.40 mm。图18. 磨削前的焊缝；(a) 平面焊缝；(b) 曲面焊缝[125]。总之，本研究构建了一个包括视觉感知、离线路径规划、基于建模的控制和上游过程优化的系统技术架构。该领域的进一步发展将依赖于这些技术的深度融合，形成一个具有自我感知、决策和执行能力的完整智能磨削系统，这将是该领域的重要突破。

5. 总结和未来趋势
5.1 总结
本文回顾了该技术在多个方面的进展：力控制、轨迹规划、工艺参数优化和状态监测。通过选定的工业案例，揭示了这项技术从“替代人类”发展到智能、灵活和精确制造的历程。在力控制方面，主动顺应控制和被动顺应结构共同发展，形成了多种技术路径，如混合力/位置控制、阻抗/导纳控制、串联弹性执行器等。研究表明，先进的力控制策略可将法向力波动的标准偏差降低到0.37 N，甚至将平均绝对力误差控制在0.0216 N以内，显著提高了系统在复杂曲面和动态环境中的力控制精度和稳定性。在轨迹规划方面，已从基于CAD的离线预设路径逐渐发展到集成点云数据、物理模型和多目标优化的自适应规划范式。例如，基于材料去除模型的自适应规划可以将轮廓误差控制在0.0194毫米以内，而数据驱动的“点驱动”方法可以将表面轮廓的平滑度提高20%以上，这有效地应对了工件几何偏差和工艺不均匀性的挑战。在工艺参数优化方面，机制模型与数据驱动方法的深度整合促进了工艺决策从经验性试错向预测-优化-控制闭环的智能化演变。融合模型不仅能够实现±0.025毫米的高精度轮廓控制，还能将表面粗糙度预测精度提高到95%以上。在状态监测和质量评估方面，多模态传感与智能算法的结合为刀具磨损识别（精度>97%）、振动抑制（振动幅度降低75%）和热损伤预警（预测精度>96.7%）提供了可靠的支持，从而极大地提升了磨削过程的透明度和可控性。然而，大多数先前研究的主要缺陷在于它们倾向于在一个理想化的环境中夸大性能优化，而忽视了许多实际工业问题（如传感器噪声、工件变化性、环境干扰），这些问题无法保证从实验室到生产现场的重复性实验结果。此外，目前大多数关于磨削质量控制的研究仅关注表面粗糙度或选定的几何轮廓偏差，而没有充分考虑与使用寿命相关的参数（如残余应力、疲劳性能）。同时，现代智能方法依赖于庞大的训练数据集，且没有物理限制，这使得这些方法难以推广到高附加值零件的不同应用场景中，因为它们无法通过迭代试验来适应实际工艺。因此，未来的研究需要将重点从追求算法的复杂性/智能化转向提高系统的健壮性、透明度和易于操作性。为此，迫切需要整合物理知识、数据驱动方法及人类专家经验，以开发出适用于实际制造的稳健且自适应的人机协作磨削范式。

5.2 未来发展趋势
针对磨削过程中接触力难以稳定控制的问题， preset的刚度/阻尼参数在面临工件曲率突然变化或材料不均匀时容易失效，导致力超调或振荡。因此，未来的研究需要构建一个能够在线感知环境并自主调整控制算法的闭环系统。设计了一种结合接触力学先验知识与实时传感数据的混合控制器。通过轻量级在线学习算法实时识别局部环境刚度，动态重构阻抗模型参数，抑制力超调和振荡，从而提高力控制的适应性和磨削稳定性。

针对基于CAD的方法虽然几何精度高但易受偏差影响的问题，纯数据驱动的方法虽然稳健但缺乏物理解释性，难以保证工艺质量。未来的研究需要建立几何路径生成与工艺性能预测的联合优化机制。可以建立一个差分预测模型，以机器人姿态、磨削力和刀具状态为输入，预测的表面粗糙度Ra和轮廓误差为输出，通过优化器核心模块迭代修正初始路径，实现几何精度和表面质量的协同优化。

鉴于工艺参数优化缺乏理论基础支持以及过度依赖试错经验的问题，现有的纯数据驱动方法虽然能够实现自我适应，但其泛化能力较弱。纯理论模型过于理想化，精度不足。未来的研究需要开发一个整合材料去除机制与深度学习的框架。利用有限元仿真生成的虚拟数据作为先验信息，引导神经网络在小样本数据下学习“力-速度-粗糙度”之间的映射关系，从而为小批量和多品种磨削场景提供无需或减少试错的工艺决策支持。

针对由于磨削感知延迟和质量评估方法缺乏导致的反馈延迟问题，尽管多模态传感技术已被用于状态监测，但仍难以在时间和空间上同步各传感器的数据，且处理流程较长，无法满足实时闭环控制的需求。未来的工作应设计一种分层融合策略：底层使用高带宽的力和扭矩信号来检测微裂纹和快速响应，上层结合视觉和声发射信号来识别砂轮磨损和工件裂纹等宏观缺陷，并触发磨削方案的全局重新规划。该架构的核心任务是同步不同来源和不同速度的信息，在时间和空间上动态判断每个数据点的可信度，最终构建具有高实时性能和高语义理解能力的抛光状态感知系统。

当前研究侧重于全面自动化，但在处理极其复杂的表面或高价值原型时，人类专家的经验仍然是不可或缺的。因此，未来的研究应量化人机协作的价值，并将其转化为可操作的协作模型。具体任务包括：通过眼动追踪和操作力分析识别专家决策的关键特征，并将其编码为机器可执行的启发式规则；同时开发AR交互界面，使操作员可以通过手势或语音高效修改机器人规划路径，从而实现人类经验和机器效率的互补，形成可推广的人机协作方案。