目前，测量加工一体化技术是实现能源、国防和航空航天等领域要求的复杂曲面类零件高效加工的有效途径，对于加工而言，轮廓跟踪精度是决定零件加工精度的关键因素。然而，伺服轴的跟踪滞后以及各轴之间的动态特性不匹配导致期望的轮廓跟踪精度难以得到保证。为了降低或者消除轮廓误差，研究人员在前馈控制器、零相位误差跟踪控制器和自适应滑模控制器等单轴跟踪控制器方面开展了大量工作，这些工作尽管能有效地降低单轴跟踪误差，但是，单轴跟踪性能的提高并不意味着轮廓精度的改善，因此必须采取针对轮廓误差的控制技术。
传统的轮廓控制主要有两类方法：任务坐标系法和交叉耦合控制法。任务坐标系法是在期望位置点或者指定点建立Frenet任务标架，然后将笛卡尔空间中的跟踪误差解耦到该任务标架内，从而得到法向误差和切向误差两个分量，由于法向误差近似代表了轮廓误差，所以可以通过优先设计法向控制器来降低轮廓误差。交叉耦合控制的基本思想是在综合各坐标轴的反馈信息以及插补信息的基础上，建立一个实时的轮廓误差模型，寻求并建立最优的轮廓误差补偿律，将轮廓误差修正量补偿到各坐标轴，达到减小和消除轮廓误差的目的。
华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室的李祥飞、赵欢、赵鑫、丁汉从伺服轴动态特性匹配出发，区别于传统的轮廓控制方法，提出了基于轮廓误差精确计算的轮廓误差补偿控制方法。首先，根据足点定义，采用解析方法快速准确计算轮廓误差。其次，将轮廓误差分量分别补偿到各伺服轴的速度环和转矩环，提高伺服动态特性的匹配程度。最后，采用两维和三维NURBS曲线开展轮廓跟踪试验。
图 该研究团队所提出的轮廓误差控制结构
该项成果已经发表在《机械工程学报》2017年第1期，感兴趣的朋友可以在我们的微信公众号回复“20170150”免费下载全文阅读！
主创简介
李祥飞（第一作者），男，1990年生，2012年毕业于吉林大学机械科学与工程学院，2013年进入华中科技大学机械科学工程学院硕博连读，目前主要研究方向为运动控制、机器人力控和视觉伺服等。
赵欢（通讯作者），男，1983年生，博士，华中科技大学机械学院副教授。2006年7月毕业于吉林大学机械科学与工程学院，获学士学位，免推至上海交通大学硕博连读；2013年9月毕业于上海交通大学机械与动力工程学院，获博士学位，并至华中科技大学作博士后；2015年11月于华中科技大学机械科学与工程学院博士后出站，留校工作。主要从事机器人化智能加工装备方面的研究工作，将机器人与数控加工技术相结合，从机器人-工艺耦合动力学建模与分析、静刚度建模与结构性误差补偿、动刚度建模与振动抑制、刀路光顺与变进给速度规划、加工性能指标指导下的机器人布局和逆运动学求解、综合动力学和运动学分析的运动控制和力控制、机器人装备和软件研发等方面开展系统研究。博士论文“刀具路径G2连续实时光顺与高精度轮廓控制研究”获2014年上银优秀机械博士论文奖银奖，获2015年上海市优秀博士论文。
赵鑫，男，1990年生，2013年毕业于华中科技大学机械科学与工程学院，2013年在华中科技大学机械科学与工程学院直接攻读博士学位，主要研究方向为数控技术、机器人轨迹规划等。
丁汉，男，1963年生，教授，博士生导师。华中科技大学机械科学与工程学院院长、数字制造装备与技术国家重点实验室主任。2013年当选中国科学院院士。长期从事数字制造理论与技术研究：建立了复杂曲面宽行加工理论，突破了多轴联动高效加工的关键技术；提出了高速加工稳定性分析的全离散法，保证了复杂工况下无颤振高效加工；提出了机器人操作规划的空间几何推理方法，研制了大叶片机器人“测量-操作-加工”一体化（3M）磨抛系统。研究成果在航天、能源和汽车领域得到应用。出版专著3部，发表SCI论文150余篇。获国家自然科学二等奖1项，国家科技进步二等奖2项、三等奖1项
课题组特色
本课题组主要从事机器人化智能加工装备方面的研究工作，将机器人与数控加工技术相结合，从机器人-工艺耦合动力学建模与分析、静刚度建模与结构性误差补偿、动刚度建模与振动抑制、刀路光顺与变进给速度规划、加工性能指标指导下的机器人布局和逆运动学求解、综合动力学和运动学分析的运动控制和力控制、机器人装备和软件研发等方面开展系统研究。
课题组部分在研项目简介
项目名称：五轴数控机床的大曲率轮廓跟踪精密高带宽控制技术研究
项目批准号：51405175
申请代码：E051001
批准金额：25.0000万元
负责人：赵欢
依托单位：华中科技大学
资助类别：国家自然科学基金青年科学基金项目
项目名称：大型复杂零件机器人加工理论与技术
项目批准号：51535004
申请代码：E051001
批准金额：355.0000万元
负责人：丁汉
依托单位：华中科技大学
资助类别：国家自然科学基金重点项目
项目研究过程中遇到的问题与解决办法
问 题
（1） 由于轮廓误差的精确估计对轮廓控制质量具有重大影响，寻找一种快速有效的轮廓误差估计算法就显得尤为重要，当前，轮廓误差的精确估计仍然存在计算精度和计算效率的矛盾；
（2） 对于轮廓控制器而言，两大主流的算法：交叉耦合控制和任务坐标系法。交叉耦合控制的基本思想是在综合各坐标轴的反馈信息以及插补信息的基础上，建立一个实时的轮廓误差模型，寻求并建立最优的轮廓误差补偿律，将轮廓误差修正量补偿到各坐标轴，达到减小和消除轮廓误差的目的；任务坐标系法是在期望位置点或者指定点建立Frenet任务标架，然后将笛卡尔空间中的跟踪误差解耦到该任务标架内，从而得到法向误差和切向误差两个分量，由于法向误差近似代表了轮廓误差，所以可以通过优先设计法向控制器来降低轮廓误差。对于交叉耦合控制器而言，由于轮廓误差必须要表达成为各轴跟踪误差的函数关系，当用迭代方式去估计轮廓误差的时候，想要实现轮廓误差和跟踪误差之间的表达关系就显得很困难，意味着交叉耦合控制器不能用于迭代方式估计的轮廓误差的控制。对于任务坐标系法，由于固定标架和Frenet标架之间存在变换矩阵，导致控制器设计过程中引入了曲率和挠率的导数，增加了计算负担。
解决方法
（1） 通过寻找离实际位置点最近的插补点信息，并在最近插补点处利用二阶泰勒展开来表达足点，在相对较低的计算载荷下，我们实现了轮廓误差的精确估计。
（2） 通过比较跟踪控制和轮廓控制可以看出，对于实际的跟踪系统而言，跟踪误差直接反映了轴的动态特性，跟踪误差之间的关系反映了轴之间动态特性的匹配关系。为了降低轮廓误差，实际位置点应尽可能接近足点，因此在控制单轴跟踪误差的基础上需要控制不同轴之间跟踪误差的关系。如果直接把轮廓误差在各轴上的分量通过轮廓误差控制器直接补偿到各伺服轴的速度环和转矩环，则可以快速有效的实现轮廓误差的降低。
课题组需求
本课题组面向机械、自动化和计算机等相关专业招生，要求学生做到积极主动、谦虚、一丝不苟。本课题组的研究内容是机器人化智能加工装备与技术。
联系客服
