噴涂機器人軌跡優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、噴涂機器人是一種重要的先進涂裝生產(chǎn)裝備，在國內(nèi)外廣泛應(yīng)用于汽車等產(chǎn)品的涂裝生產(chǎn)線。噴涂機器人的噴涂效果與物體表面形狀、噴涂過程參數(shù)等諸多因素有關(guān)。為了達(dá)到新的噴涂作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，實現(xiàn)高效低成本的生產(chǎn)目標(biāo)，對新噴涂建模的分析以及高性能噴涂機器人軌跡優(yōu)化算法、控制策略的研究已成為國內(nèi)外學(xué)者們關(guān)注的熱點。本課題以國家自然科學(xué)基金項目和江蘇省高技術(shù)研究項目為背景，對噴涂機器人軌跡優(yōu)化技術(shù)中的一些難點問題和關(guān)鍵問題進行研究。研究主要內(nèi)容包括：
　

2、　 ⑴針對工業(yè)生產(chǎn)中噴涂工件復(fù)雜多樣的特點，提出了兩種適用于不同場合且實用性較強的噴涂工件曲面造型方法:一種是基于平面片連接圖FPAG的曲面造型方法，該方法先對曲面進行三角網(wǎng)格劃分，再將劃分后的三角面連接成平面片，最后使用基于平面片連接圖FPAG的合并算法將各個平面片連接成為較大的片;另一種是基于點云切片技術(shù)的曲面造型方法，該方法主要分為總體算法描述、切片層數(shù)的確定、切片數(shù)據(jù)的分離、切片數(shù)據(jù)計算、多義線重構(gòu)等五個部分。實驗結(jié)果表明，這

3、兩種方法分別可以應(yīng)用于一般性曲面以及曲率變化大的工件曲面的造型，并且計算速度快，完全滿足噴涂機器人工作的需要，從而為后續(xù)的噴涂機器人軌跡優(yōu)化工作奠定了基礎(chǔ)。
　　 ⑵提出了從規(guī)劃噴涂路徑角度優(yōu)化噴涂軌跡、提高噴涂質(zhì)量的思想。根據(jù)噴涂機器人實際工作的需要，提出兩種噴涂機器人空間路徑規(guī)劃方法:一種是基于分片技術(shù)的噴涂機器人空間路徑規(guī)劃，該方法主要是應(yīng)用于復(fù)雜曲面上的路徑規(guī)劃，將復(fù)雜曲面分片問題表示為一個帶約束條件的單目標(biāo)優(yōu)化問題，并

4、給出相應(yīng)的分片算法，再建立每一片噴涂路徑的評價函數(shù)，并以此為依據(jù)來規(guī)劃噴涂路徑，從而為獲得更佳的優(yōu)化軌跡并得到更好的噴涂效果提供了基礎(chǔ);另一種是基于點云切片技術(shù)的噴涂機器人空間路徑規(guī)劃，該方法通過設(shè)定切片方向和切片層數(shù)，對點云模型進行切片處理，得到切片多義線后對其平均采樣，然后估算所有采樣點的法向量，最后利用偏置算法獲取噴涂機器人空間路徑。實驗結(jié)果表明，這兩種方法都比較實用，且計算速度較快，能夠在保證噴涂機器人噴涂效率的同時，達(dá)到更佳的

5、噴涂效果。
　　 ⑶針對實際工業(yè)生產(chǎn)中許多噴涂工件形狀復(fù)雜，噴涂時會遇到多個噴涂面且各個噴涂面的法向量夾角都比較大的問題，提出了面向三維實體的噴涂機器人空間軌跡優(yōu)化方法。利用實驗方法建立一種簡單的涂層累積速率數(shù)學(xué)模型并采用基于平面片連接圖FPAG的曲面造型方法對三維實體進行分片;規(guī)劃出每一片上的噴涂路徑后，以離散點的涂層厚度與理想涂層厚度的方差為目標(biāo)函數(shù)，在每一片上進行噴涂軌跡的優(yōu)化，并按照兩片交界處空間路徑方向的不同分PA-P

6、A、PA-PE、PE-PE三種情況研究了兩片交界處的噴涂軌跡優(yōu)化情況，仿真實驗結(jié)果表明兩片交界處的噴涂空間路徑為PA-PA時涂層厚度均勻性最佳;采用哈密爾頓圖形法表示各個分片上的噴涂軌跡優(yōu)化組合問題，分別采用GA算法、ACO算法、PSO算法對其進行求解，并通過仿真實驗驗證了各個算法的可行性。最后，在自行設(shè)計的噴涂機器人離線編程實驗平臺上進行了噴涂實驗，并對幾種算法結(jié)果進行了比較。實驗結(jié)果表明，提出的面向三維實體的噴涂機器人軌跡優(yōu)化方法完

7、全能滿足涂層厚度均勻性的要求;而使用PSO算法雖然需要消耗少量的系統(tǒng)運算執(zhí)行時間，但與其他算法相比更加節(jié)約噴涂時間，顯著提高了噴涂效率。
　　 ⑷針對范圍在十幾米內(nèi)，各局部法向量方向差異不大的自由曲面或復(fù)雜曲面上的噴涂問題，提出了曲面上的噴涂機器人空間軌跡優(yōu)化方法。首先研究了自由曲面上的噴涂軌跡優(yōu)化方法:采用實驗方法建立了表達(dá)式較簡單的涂層累積速率模型后，通過分析噴涂過程中各個可控參數(shù)對噴涂效果的影響，建立自由曲面上涂層厚度數(shù)學(xué)

8、模型;在此基礎(chǔ)上生成噴涂機器人空間路徑，得出軌跡優(yōu)化設(shè)計是帶約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化問題，并選取時間最小和涂層厚度方差最小作為目標(biāo)函數(shù)，應(yīng)用帶權(quán)無窮范數(shù)理想點法進行求解;仿真實驗和噴涂實驗表明，該算法完全符合預(yù)設(shè)的噴涂質(zhì)量和噴涂效率的要求。其次，研究了曲面上的靜電噴涂機器人軌跡優(yōu)化問題，在利用實驗方法得到靜態(tài)噴涂涂料空間分布的徑向厚度剖面函數(shù)后，推導(dǎo)出一種新型、實用的ESRB涂層累積模型;以某品牌汽車車身為噴涂對象進行靜電噴涂實驗研究，并對