考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制方法及系统

本发明属于但不限于机器人，尤其涉及一种考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制方法及系统。

背景技术：

1、目前，在机器人铣削加工领域，机器人的串联结构导致机器人末端刚度较低，在时变切削力的作用下易产生较大的振动，严重影响机器人铣削的加工精度以及表面质量，制约了机器人铣削加工的发展。现有的振动抑制方法主要分为被动、半主动和主动振动抑制方法，被动和半主动振动抑制方法主要是更改机构的结构，或者在机构上添加对应的阻尼器实现，主动振动抑制方法通过控制振动抑制器的行为实现铣削过程中的振动抑制。然而对于六自由度串联机器人而言，机器人的模态分布严重依赖于机器人的位姿，因此传统的振动抑制方法难以实现在机器人大工作空间内的稳定振动抑制，为了能够稳定的抑制机器人铣削过程中的振动，需要考虑机器人位姿相关模态，自适应的更改振动抑制算法的相关参数，实现机器人大工作空间内的稳定振动抑制效果。

2、鉴于上述分析，现有技术存在的急需解决的技术问题为：现有的针对机器人铣削加工过程中的主动振动抑制方法存在一定的局限性，未考虑机器人随位姿变化的模态。在机器人不同的位姿和模态下，同一切削力产生的机器人振动表现差异较大，在机器人大工作空间内无法实现稳定的振动抑制效果，限制了机器人铣削加工的推广应用。

3、解决以上问题及缺陷的难度为：

4、当机器人的姿态发生改变时，机器人的模态对应发生改变，在线准确的计算机器人模态参数十分困难，并且当机器人的模态发生改变时，传统的振动抑制算法失效，严重时还放大铣削过程中的振动。

5、解决以上问题及缺陷的意义为：

6、公开了一种机器人铣削中考虑机器人位姿相关模态的主动振动抑制方法。构建了一种基于高斯回归过程的机器人模态观测器，实现机器人不同位姿下的模态参数观测与状态方程更新，并根据机器人不同位姿下的模态参数设计了一种闭环系统最优增益实时更新的线性二次调节器，通过振动抑制器对机器人铣削过程中的振动进行抑制。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制方法及系统，构建了一种基于高斯回归过程的机器人模态观测器，实现机器人不同位姿下的模态参数观测与状态方程更新，并根据机器人不同位姿下的模态参数设计了一种闭环系统最优增益实时更新的线性二次调节器，通过振动抑制器对机器人铣削过程中的振动进行抑制，提升机器人铣削加工时的加工精度和稳定性。

2、本发明是这样实现的，一种考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制方法，包括：

3、s1，将机器人工作空间进行均匀划分，并将加速度计贴在机器人刀尖处，通过力锤进行模态敲击实验，得到机器人在工作空间不同位姿处的模态参数；

4、s2，建立高斯回归预测模型，预测机器人在不同的位姿下机器人的一阶固有频率wn，一阶模态质量m，一阶阻尼比ξ，利用s1中模态敲击实验测量的关节角和机器人的一阶固有频率wn，一阶模态质量m，一阶阻尼比ξ训练高斯回归预测模型，并利用训练好的模型估计机器人在其他位姿下的模态参数；

5、s3，根据训练好的高斯过程回归模型建立在线机器人模态观测器，通过在线读取机器人的关节角度，预测机器人在当前位置下的模态参数，并更新机器人在当前位姿下的状态方程；

6、s4，设计线性二次型调节器对系统进行控制，并设计对应的最优线性反馈控制器增益更新策略，计算在机器人不同位姿下的最优控制增益和输入，并通过振动抑制器对机器人铣削过程中的振动进行抑制，实现机器人在大工作空间中的稳定铣削振动抑制效果；

7、s5，将振动抑制器安装至对应得机器人末端，通过铣削振动主动抑制方法控制振动抑制器的输入，从而减小机器人铣削加工过程中的振动，提高机器人铣削加工精度和表面质量。

8、进一步，s1具体包括：机器人在工作空间不同位姿处的模态参数，包括一阶固有频率wn，一阶模态质量m，一阶阻尼比ξ，并依此建立机器人在不同位姿处的动力学模型与状态空间方程；

9、机器人在某一位姿处的加速度与输入力之间的动力学模型可以表示为：

10、

11、进一步，s2具体包括：假设测量的样本集{f(x)}满足

12、f(x)～gp(μ(x),c(x,x*))(2)

13、其中μ(x)为基函数，x包括所有训练集中机器人位姿对应的关节角，c(x,x*)表示训练样本的协方差矩阵，采用平方指数核函数计算对应姿态关节角的协方差矩阵f(xi,xj)

14、

15、其中σl表示特征长度，σf表示信号的标准差，xi和xj表示对应姿态下机器人关节角位置向量，则预测位置的对应先验预测结果为：

16、

17、其中σ2表示模型方程，i表示单位矩阵，x表示所有训练集中的机器人关节位置，x*表示测试集中得关节位置，c(x,x)、c(x*,x)和c(x*,x*)分别为训练样本得协方差矩阵、训练样本和测试样本得协方差矩阵以及测试样本的协方差矩阵，通过贝叶斯推理预测后验分布和均值可以表示为：

18、f(x*)＝μ(x*)+c(x*,x)[ctr(x,x)+σ2i]-1(ftr(x)-μtr)    (5)

19、其中ftr(x)和μtr分别表示预测参数的值及其均值。

20、进一步，s3具体包括：令机器人的动力学模型状态空间方程可以表示为：

21、

22、其中u为外部振动抑制器对机器人的输入力，输出y为输入力对应的机器人加速度，其中状态矩阵为：

23、

24、进一步，s4具体包括：根据机器人得状态空间方程，建立对应得代价函数为：

25、

26、其中q和r为对角矩阵，分别代表机器人当前时刻状态x和控制量u的惩罚力度，q或r的值越大，代表对该变量的惩罚力度越大、重视程度越高。由于是连续的微分方程，而在控制过程中的机器人为离散点，需要对其进行离散化，根据积分中值定理化简可得：

27、

28、根据离散后的约束方程式，可以得到目标函数如下:

29、

30、根据拉格朗日乘数法可以构造对应的代价函数：

31、

32、最终求解得控制量为：

33、

34、上式中只有λk+1为未知量，联立上式可得λk＝2pkxk，其中pk符合riccati方程：

35、

36、因此，最终的lqr控制反馈控制量uk可以表示为：

37、

38、由于机器人的模态会随着位姿发生变化，对应的状态空间方程矩阵a,b也会发生变化，因此，需要在机器人状态空间方程发生变化时，对反馈增益k进行对应的更改，实现不同机器人位姿下的最优振动抑制效果。

39、本发明的另一目的在于提供一种实现所述考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制方法的考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制系统，包括：

40、模态参数获得模块，将机器人工作空间进行均匀划分，并将加速度计贴在机器人刀尖处，通过力锤进行模态敲击实验，得到机器人在工作空间不同位姿处的模态参数；

41、模态参数估计模块，建立高斯回归预测模型，预测机器人在不同的位姿下机器人的一阶固有频率wn，一阶模态质量m，一阶阻尼比ξ，利用s1中模态敲击实验测量的关节角和机器人的一阶固有频率wn，一阶模态质量m，一阶阻尼比ξ训练高斯回归预测模型，并利用训练好的模型估计机器人在其他位姿下的模态参数；

42、状态方程更新模块，根据训练好的高斯过程回归模型建立在线机器人模态观测器，通过在线读取机器人的关节角度，预测机器人在当前位置下的模态参数，并更新机器人在当前位姿下的状态方程；

43、振动抑制模块，设计线性二次型调节器对系统进行控制，并设计对应的最优线性反馈控制器增益更新策略，计算在机器人不同位姿下的最优控制增益和输入，并通过振动抑制器对机器人铣削过程中的振动进行抑制，实现机器人在大工作空间中的稳定铣削振动抑制效果；

44、振动抑制器安装模块，将振动抑制器安装至对应得机器人末端，通过铣削振动主动抑制方法控制振动抑制器的输入，从而减小机器人铣削加工过程中的振动，提高机器人铣削加工精度和表面质量。

45、本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制方法的步骤。

46、本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制方法的步骤。

47、本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端包括所述的考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制系统。

48、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

49、第一、本发明设计了一种基于高斯回归过程的机器人模态观测器，可以根据少量的力锤敲击模态数据，训练高斯回归过程模型，并根据训练好的高斯回归过程模型和机器人当前位姿下的关节角快速计算机器人模态参数，实现机器人不同位姿下的模态参数观测与状态方程更新，

50、本发明根据机器人不同位姿下的模态参数设计了一种闭环系统最优增益实时更新的线性二次调节器，计算在机器人不同位姿下的最优控制增益和输入，并通过振动抑制器对机器人铣削过程中的振动进行抑制，实现机器人在大工作空间中的稳定铣削振动抑制效果。

51、本发明可以有效的减小机器人在大工作空间内的铣削振动，解决了由于机器人位姿相关模态带来的影响，避免了机器人铣削过程中振动对于机器人铣削加工精度和稳定性的影响，可以有效的推进机器人铣削的应用与发展

52、第二，本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：

53、通过主动抑制铣削过程中的振动，本发明能够显著提高机器人铣削加工的精度和表面质量。这一改进对高精度加工要求高的行业，如航空航天制造等，具有极大的商业价值。高质量的加工零部件能够减少后续加工和调整的成本，提高产品的一致性和可靠性。同时本发明的技术方案适用于多种机器人加工场景，不仅局限于铣削加工，还可以应用于其他高精度加工领域，如车削、钻削、磨削等。其广泛的适用性使得本发明具有很大的市场潜力，可以满足不同客户的多样化需求。

54、本发明的技术方案克服了技术偏见：传统方法通常假设系统的模态参数(如固有频率、模态质量和阻尼比)在不同的工作状态下是固定不变的。然而，在实际应用中，机器人的模态参数会随其位姿变化而变化，忽视这一点会导致振动抑制效果不佳。传统方法在理想环境中效果显著，但在复杂的实际加工环境中，受多种因素影响，振动抑制效果往往大打折扣。本发明通过高斯回归预测模型和模态观测器，实时观测和更新机器人在不同位姿下的模态参数，充分考虑了机器人位姿相关的模态变化，通过实时更新控制策略，适应复杂的加工环境，克服了传统方法在复杂环境下的不足。

55、第三，本发明提供了一种考虑机器人位姿相关模态的铣削振动主动抑制方法，旨在提升机器人铣削加工过程中的精度和表面质量。首先，在步骤s1中，通过将机器人工作空间进行均匀划分，并在机器人刀尖处贴上加速度计，进行力锤模态敲击实验，得到机器人在不同位姿下的一阶固有频率、一阶模态质量和一阶阻尼比等模态参数。这些参数为后续建立动态模型和状态空间方程提供了基础数据。

56、接着，在步骤s2中，利用高斯回归预测模型对机器人在不同位姿下的模态参数进行预测。通过将模态敲击实验测得的关节角和模态参数作为训练数据，训练高斯回归预测模型，进而估计机器人在其他位姿下的模态参数。这一预测模型可以有效应对机器人在不同位姿下模态参数的变化，为实时模态监测奠定了基础。

57、在步骤s3中，基于训练好的高斯过程回归模型建立在线机器人模态观测器。通过实时读取机器人的关节角度，观测器能够预测机器人在当前位置下的模态参数，并更新机器人在当前位姿下的状态方程。此在线模态监测机制保证了在不同操作条件下，机器人都能获得精确的模态参数，确保了振动抑制控制的有效性。

58、最后，在步骤s4和s5中，设计线性二次型调节器对系统进行控制，并设计最优线性反馈控制器增益更新策略，计算不同位姿下的最优控制增益和输入。振动抑制器安装在机器人末端，通过实时调整控制器的输入来抑制铣削过程中的振动。该方法通过在机器人不同位姿下进行最优控制，实现了大工作空间中的稳定铣削振动抑制效果，显著提高了铣削加工的精度和表面质量。这种主动抑制方法解决了现有技术中由于位姿变化导致的模态参数变化问题，展现了显著的技术进步。

59、第四，传统的机器人铣削振动抑制方法往往未考虑机器人在不同位姿下的模态参数变化，导致振动抑制效果有限，且难以在大工作空间内实现稳定的振动抑制。特别是在机器人位姿发生变化时，由于模态参数的改变，传统的固定参数振动抑制器往往无法适应这种变化，导致抑制效果下降。

60、本发明通过引入考虑机器人位姿相关模态的参数，包括一阶固有频率、一阶模态质量和一阶阻尼比，建立了机器人在不同位姿处的动力学模型与状态空间方程。这些参数能够准确反映机器人在不同位姿下的振动特性，为后续的振动抑制提供了准确的数学模型。

61、本发明采用高斯回归预测模型来预测机器人在不同位姿下的模态参数，并利用这些参数建立在线机器人模态观测器，实时更新机器人在当前位姿下的状态方程。结合线性二次型调节器(lqr)设计最优线性反馈控制器，实现在不同位姿下的最优振动抑制。这种基于实时模态参数的振动抑制算法显著提高了振动抑制的精度和适应性。

62、本发明在解决传统机器人铣削振动抑制存在的技术问题方面取得了显著的技术进步。其考虑机器人位姿相关模态的参数化建模方法、基于高斯回归预测的模态参数预测算法以及结合lqr的最优振动抑制策略，共同构成了一套高效、精确的机器人铣削振动主动抑制方案。该方案不仅提高了机器人铣削加工的精度和表面质量，还为机器人在大工作空间内的稳定铣削提供了有力支持。本发明在机器人加工、精密制造等领域具有广泛的应用前景和社会经济效益。