基于魯棒自適應控制的工業機器人恒力焊縫磨拋目錄TOC\o"1-3"\h\u1緒論 11.1工業機器人在焊縫磨拋中的研究背景及意義 11.2魯棒自適應控制理論及其在工業機器人控制中的應用 11.3基于魯棒自適應控制的恒力焊縫磨拋技術的國內外現狀 31.4本章小結 42魯棒自適應恒力控制理論 42.1魯棒自適應控制的基本概念與原理 42.2魯棒自適應控制的力跟蹤策略 52.2.1不考慮摩擦的魯棒自適應控制的力跟蹤策略 52.2.2考慮摩擦的魯棒自適應控制的力跟蹤策略 62.3本章小結 73基于魯棒自適應控制的仿真分析與實驗研究 83.1基于Matlab/Simulink的仿真分析 83.1.1不考慮摩擦的魯棒自適應控制的力跟蹤策略的仿真分析 83.1.2考慮摩擦的魯棒自適應控制的力跟蹤策略的仿真分析 9考慮摩擦的機器人魯棒自適應控制模型示意圖 103.2基于KUKA機器人的焊縫恒力磨拋加工實驗驗證 113.2.1六關節KUKA機器人恒力控制磨拋加工系統 113.2.2六關節KUKA機器人恒力磨拋實驗結果與分析 133.3本章小結 144結論與展望 14致謝 17

摘要：隨著智能科技在國內的飛速發展，推動了國內工業智能化的變革。如今，在各種磨拋產業中，已逐步取代了制造業人員，使用機器人來進行拋光作業，既能改善工件的拋光品質，又能極大地提升拋光的效率。然而，對于焊接后的焊縫進行拋光拋光加工，由于其曲面結構的復雜，在除去剩余的材料的過程中，還必須保持一定的拋光觸點力，避免損傷被加工物，對拋光和拋光的精度有很高的需求，所以現在還主要采用手工拋光。本項目擬開展焊接接頭損傷自動修銳方法研究，研發一種魯棒自適應自動修銳方法，實現焊接接頭損傷自動修銳。關鍵詞：魯棒自適應控制；工業機器人；焊縫磨拋1緒論1.1工業機器人在焊縫磨拋中的研究背景及意義目前，以人工智能為代表的智能制造行業發展迅猛，正在朝著中國制造2025邁進，其中，高端制造業是這場變革的主要支撐力量。而以機器人為代表的高科技產業，更是被納入到了這個國家的戰略之中。近年來，由于工業生產的智能化水平不斷提升，使得傳統制造行業的許多領域都在不斷變化。工業機器人的成功使用，將使許多體力勞動者擺脫了艱苦的體力勞動。使整個制造流程變得更加自動化、智能化。“機器替換”技術在許多領域都得到了成功的運用。大大增加了生產率。與焊接、堆垛、裝卸等不同的使用方式相比，目前在磨拋業中使用的機器人仍處于初級階段。究其根源，是由于研磨和拋磨過程更為復雜，多個工藝因素相互耦合，造成了拋光過程的不穩定性，且同一工件表面形狀各異，與高均勻性的制造自動化要求形成了沖突。現有的機械臂難以實現高靈活性，嚴重限制了拋光過程的自動化水平。目前能夠進行拋光的主要有兩種，一種是CNC加工，另一種是加工機械，前者具有更高的精度，但成本高，而且柔性不強。而在加工過程中，機械臂的使用更加靈活，能夠進行更多種類的研磨工作[1-2]。在實際生產過程中，由于多種原因，造成了一些焊縫的缺陷，其中一些是要進行拋光的。由于焊接裂紋的出現具有一定的隨機性和形式的多樣化，因此，當前焊接裂紋的檢測仍以手工為主。對于具有高剛性的流水加工難以完成焊接缺陷的拋光，當前的機器人拋光技術仍以手工示教為主，其加工品質僅依賴于調試者的經驗，并未對其進行提煉與歸納，難以實現對工藝參數的重復利用。

針對此問題，本文主要研究了焊縫磨拋技術，并就其焊縫殘余高度、拋光速率等多個因素的綜合研究，得出了優化設計方案。通過對拋光過程參數進行仿真與實驗，可以有效地提升拋光過程的運行效率，并保證產品質量。1.2魯棒自適應控制理論及其在工業機器人控制中的應用在當今制造業快速發展的背景下，工業機器人已經逐漸取代了傳統的機械加工方式，尤其是在諸如焊接、拋光等高精密加工領域。但由于焊縫材料硬度不均勻、焊縫形狀不規則等特點，對其具有較強的適應性與魯棒性提出了更高的需求。針對這種需要，提出了一種用于恒力焊接的魯棒自適應加工與加工方法。魯棒自適應控制器是一種將魯棒性和適應性相結合的高級控制器，能夠有效地應對各種復雜、不確定的環境。其關鍵思路是將魯棒控制器的穩定性保證與自適應控制器的柔性調整相融合，使其在多種工況下均能保持穩定工作。

但是，單靠魯棒控制是不能完全達到要求的。有時，為了滿足復雜多變的環境，還必須具有一定的適應性。這時就需要自適應控制了。在此基礎上，提出了一種基于網絡拓撲結構的新型自適應控制器。通過對其進行持續的學習與調整，可以保證在多種不確定性情況下仍具有最佳的性能。魯棒自適應控制正是把兩者有機地融合在一起，構成一個更為綜合、更為有效的系統。該方法不但可以確保在不同工況下的穩定運行，而且可以隨著外界的改變而不斷地調整，從而達到最佳的控制效果。將魯棒自適應控制理論應用于工業機械臂的運動軌跡跟蹤，具有重要的理論意義和應用前景。隨著現代工業自動化水平的不斷提高，工業機器人得到了越來越多的使用，但其在復雜變化的環境中仍能穩定高效地工作，是一個迫切需要解決的難題。魯棒自適應控制器的出現，為該問題的研究帶來了新的思路。

首先，由于加工對象的不規則外形、材料的不同以及外界環境的多變，使得其在作業時會遇到大量的不確定性。由于上述原因，使得機械臂的運動軌跡發生偏移，從而降低了機械臂的工作性能和工作效率。為了解決該問題，提出了一種魯棒自適應控制器。該方法可以在不受外界干擾的情況下，通過對系統運行過程中的運行狀態及外界條件的改變，來實現對運動過程中存在的不確定性的自動調節[2-4]。

在對焊接件的磨拋工藝中，恒力的調節是非常關鍵的。但因焊縫形狀、尺寸及材料等方面的不同，使得機器人手臂對焊縫的作用力必須持續調節，才能保證工件的高品質與高效率。魯棒自適應控制可實現焊接過程中機器人手臂的運動，并通過準確的運算與判定，實現機器人的路徑與轉速的動態調節，實現機器人持續受力。這種方法不但可以改善焊接面的磨拋精度與均勻性，而且可以防止過磨或不夠磨，從而保證了焊接接頭的整體美觀性。其次，魯棒自適應算法對擾動也有很好的抑制作用。在工業機器人作業中，外界的擾動難以避免。比如，機器人手臂在風作用下會出現很小的震動，或是因為裝備的老化，使得其控制的準確性降低。但是，魯棒自適應控制可以很好地消除或補償這種擾動，從而保證了整個系統的穩定與可靠。

另外，基于魯棒的自適應控制技術可以有效地改善工業機器人操作的有效性與準確性。在此基礎上，通過對系統的參數進行在線優化，提高了系統對外界環境的適應性，降低了系統的調試周期，降低了系統的能量消耗。在此基礎上，通過對其進行最優的控制，進一步提高其操作精度，進而改善加工品質與一致性。另外，魯棒自適應控制器對于提高工業機器人系統運行的安全與可靠度具有重要意義。當遇到突發擾動或系統失效時，魯棒的自適應控制器可以快速響應并及時地調節控制方案，從而防止機械臂的失控和安全事件的產生。1.3基于魯棒自適應控制的恒力焊縫磨拋技術的國內外現狀工業機器人臂磨拋焊接是一項集機械臂與焊接磨拋加工為一體的新方法。該方法采用工業機器人精準高效的運動特征，配合專用的焊縫研拋刀，實現焊縫的自動加工，從而提高焊縫質量和改善焊縫外觀。

在工業機器人發展之初，對其進行磨除和拋光工作仍以手工為主。盡管手工作業方式靈活多變，但其工作效率較低，而且由于作業人員的技術、經驗等因素的制約，造成了焊接質量的不穩定。近年來，國內外學者對其進行了大量的研究，并提出了將其用于焊接拋光加工中的方法，并對其進行了程序與控制[5-6]。在已有的研究基礎上，通過對焊接工藝的研究，提出了一種基于智能材料的焊接自動研磨拋光新方法。在此基礎上，引入了多種先進的工藝與檢測方法，實現了對焊接工藝的智能化、精細化。近年來，在人工智能、機器學習等領域的快速發展下，焊接加工機器人正在逐步向智能化、自動化方向邁進。在此基礎上，利用深度學習、機器視覺等方法，對焊接過程中焊接點的定位與形態進行自主辨識，并針對具體工況進行修正與修正，從而達到更為精確、有效的熔接磨拋。在對其進行加工時，應重點關注并克服一些重要的工藝問題。首先討論了機器人的運動軌跡和運動的控制問題。針對不同類型、不同類型的工件，設計合理的研拋磨軌跡，保證機器人能夠準確高效地完成拋光作業，具有十分重要的意義。為此，本項目提出了一種新的焊接工藝方法，即通過建立焊接接頭的3D模型，并在此基礎上設計出一種新的焊接工藝路線。其次，進行了磨拋投過程中的工藝參數的優選。磨拋加工包括磨拋速度、磨拋力、磨拋角等多個技術因素，其合理選取直接關系到磨拋加工的質量與加工效率。為此，必須采用試驗與模擬相結合的方法，優選出最優的研磨配方。另外，在對焊接質量進行測量的過程中，傳感器和測量系統也是一個重要的環節。該方法可以對焊接工藝進行在線監控，并對磨削加工工藝進行優化，使其具有良好的應用前景。但在實際應用中，如何實現高精度、高穩定度的感知與探測，并對海量的實時信息進行處理與分析，是目前亟待解決的關鍵問題。第四，如何提高機器人的適應性是一個非常重要的問題。考慮到焊縫形狀、尺寸及材質等方面的不同，要求該機器人具有較強的適應性，并能依據具體環境對其進行自主調節。這就要求我們進一步研究并完善其控制策略及智能判定機理。1.4本章小結本章就基于魯棒自適應控制的工業機器人恒力焊縫磨拋的研究背景及意義進行了詳細闡述，其應用潛力巨大有極高的研究開發價值。其次還分析了國內外基于魯棒自適應控制的恒力焊縫磨拋技術的研究現狀，就近年來相關技術進展進行了了解與分析。最后就基于魯棒自適應的恒力焊縫磨拋中的關鍵技術問題進行了概述，就各個技術因素的優化及工藝方法的設計，精度穩度的提高進行了論述和比較。2魯棒自適應恒力控制理論2.1魯棒自適應控制的基本概念與原理魯棒自適應控制是一種將魯棒控制與自適應控制相結合的魯棒控制方法，其核心思想是：在外界擾動或模型誤差等因素作用下，通過構造一種結構與參數給定的控制器，使其在多種不確定因素（如外界擾動、模型誤差等）下仍然具有較好的穩定性與控制效果。

魯棒控制的特征在于其穩定性以及對不確定因素的處理能力，魯棒控制側重于在各種不確定因素作用下的穩定性，以及魯棒控制對不確定因素的適應能力，無需對系統的全部信息進行充分的了解，因此魯棒控制更適合于復雜多變的系統[9-10]。

另外，魯棒控制側重于提高系統的性能與穩定性，通過對控制器的優化，可有效降低超調量、提高響應速度等，進而提高魯棒控制的綜合性能。

本項目的研究成果將為魯棒控制理論的發展提供新的思路，也為進一步提高系統的穩定性提供新思路。

2.2魯棒自適應控制的力跟蹤策略2.2.1不考慮摩擦的魯棒自適應控制的力跟蹤策略目前我國針對磨拋機器人建立的魯棒控制策略，其能很好地控制機器人的磨拋力跟蹤誤差收斂，但系統響應速度慢，環境外在干擾等因素對其系統的影響較大，跟蹤效果一般。在魯棒自適應控制策略的基礎上，基于Lyapunov理論對機器人系統進行設計，提出來新的不考慮摩擦的魯棒自適應控制策略[14-15]。通過在線估計機器人的相關參數，將其動力學模型線性化，消除機器人系統自身的未知參數及外在環境干擾等因素的影響，保證其系統能夠實現最終有界和全局漸進穩定。不考慮摩擦的魯棒自適應控制控制器設計：六關節磨拋機器人動力學模型為：M因為難以得到六關節機器人系統相關參數的準確值，所以將其分為兩個部分：第一個部分為精確已知部分，M?q,C?qq和G?q;第二個部分為不確定部分，△Mq，△CqqMG假設第二部分都為零，那么可以得到：M為了建立機器人不考慮摩擦的魯棒自適應控制模型，需要利用到以下機器人系統的基本性質：機器人系統基本性質1：Mq是對稱正定矩陣，且Mq和M?1q)作為q的函數是一致有界的，則存在正數λ?和λ?0<λ?I≤Mq機器人系統基本性質2：離心力和哥氏力的非線性耦合矩陣C(qq)和斜對稱矩陣，即有：機器人系統基本性質3：離心力和哥氏力的非線性耦合矩陣C(qq)關于是q線性的，則有：在跟蹤誤差e的基礎上定義新的輔助信號：qr=qd?Λe，σ=e+對上式求導并代入前面公式可得：Mσ=M令N=?Mτ將自適應律代入魯棒自適應控制算法，形成不考慮摩擦的魯棒自適應控制器[16-17]：τ=?2.2.2考慮摩擦的魯棒自適應控制的力跟蹤策略機器人系統具有高耦合、高非線性等特點，使用機器人控制策略的主要目的是將跟蹤機器人系統參數的誤差快速收斂到零。然而，機器人系統本身的一些不確定參數，以及外部環境干擾等因素，將極大地影響機器人的加工工作執行，尤其是對于追求高速、高精度復合型要求的新型機器人。六關節機器人沒有考慮魯棒自適應控制系統的摩擦力，很難實現相關參數和值的快速完全收斂。摩擦系數是影響機器人系統的最常見因素之一。六關節機器人受摩擦系數的影響很大，這也與機器人每個關節的速度和加速度有關。其摩擦特性還具有與機器人的每個關節的位置相關的特性。通過替換上述公式方程組中考慮的摩擦因素，導出了考慮摩擦的魯棒自適應控制策略。考慮摩擦因素影響時，六關節磨拋機器人動力學模型為：其中：f=A?sinq+??設計如下控制器：定義機器人的跟蹤偏差、偏差速度、偏差加速度：e=q?qd，K?和K?聯立公式方程組可得：e通過選擇合適的增益矩陣K?和K?設計總的控制器為：τ=τ?+τ?其中，τ?定義為計算轉矩控制器，τr=??考慮摩擦的魯棒自適應控制策略穩定性證明：設計Lyapunov函數:將Mσ=?Cσ?MV通過機器人基本性質1-3，且代入τ=τ?+τ?,因此可以推導出：V設定ε=?Kε?1ε,將V2.3本章小結本章就基于機器人運動學模型，首先闡述了恒力控制的基本原理及概念及魯棒控制的基本原理與特點，然后基于動力學模型及運動學函數和公式搭建了魯棒控制的模型。其次，針對機器人魯棒控制系統中的未知參數設計了自適應規律，得到了不考慮摩擦的魯棒自適應控制器,并將考慮的摩擦因素代入至之前的公式方程組中，推導得到了考慮的魯棒自適應控制器，然后搭建基于Matlab/Simulink的仿真模型。3基于魯棒自適應控制的仿真分析與實驗研究3.1基于Matlab/Simulink的仿真分析3.1.1不考慮摩擦的魯棒自適應控制的力跟蹤策略的仿真分析根據不考慮摩擦的魯棒自適應控制模型的理論分析，在Matlab/Simulink中搭建如圖所示的不考慮摩擦的魯棒自適應控制仿真系統圖3.1不考慮摩擦的機器人魯棒自適應控制模型示意圖根據實際具體情況，參考相關資料，建立了圖3.1所示的模型，選擇設定六關節機器人模型仿真參數等，其中未知參數真實值為β=[20.550.4]?,相應初始參數估計為機器人不考慮摩擦的魯棒自適應控制系統的有關參數取為：A=diag(555555),γ=20,ε=0.02對搭建的機器人不考慮摩擦的魯棒自適應控制模型進行周期為10s的模擬仿真，六關節機器人末端磨拋設備誤差設定為1.02mm。當設定期望機器人末端磨拋力為20N，環境剛度為10.0N/mm時，力跟蹤誤差仿真效果如圖所示。當系統環境位置發生變動時，六關節機器人的末端磨拋力跟蹤誤差在1s后圍繞0做正弦運動，磨拋力跟蹤效果較好。圖3.2不考慮摩擦的機器人魯棒自適應控制仿真結果圖從圖中可以看出，本節提出的不考慮摩擦的魯棒自適應控制算法有效，提高了六節機器人控制系統的控制效果，機器人末端磨拋力跟蹤誤差能較快收斂，具有良好的棒性，存在的不足之處是是未考慮機器人各個關節摩擦的影響，仍然受外在干擾因素響，只能收斂至預期值附近，難以準確跟蹤期望力。經過多次同參數定周期的不考慮摩擦的機器人魯棒自適應控制模型仿真的分析選擇合適的參數的情況下，不考慮摩擦的魯棒自適應控制能夠較好地對期望力實時做出動態響應，但其穩態精度較自適應控制策略沒有明顯提升，如圖3.2所示，其存在的不足之處一小節的研究中能夠得到很大改善。3.1.2考慮摩擦的魯棒自適應控制的力跟蹤策略的仿真分析根據不考慮摩擦的魯棒自適應控制模型的理論分析，在Matlab/Simulink中搭建如圖所示的不考慮摩擦的魯棒自適應控制仿真系統。圖3.3考慮摩擦的機器人魯棒自適應控制模型示意圖根據實際具體情況，參考相關資料，建立了圖3.3所示的模型，選擇設定六關節機器人模型仿真參數等，其中未知參數真實值為β=［20.580.3］T，相應初始參數估計為β=［0.40.80.3］K?(404040404040)，K?(606060606060)，Λ對搭建的機器人考慮摩擦的魯棒自適應控制模型進行周期為10s的模擬仿真，六關節機器人末端磨拋設備的運動誤差設定為1.02mm。當設定期望機器人末端磨拋力為20N，環境剛度為10.0N/mm時，機器人未端磨拋力跟蹤誤差仿真效果如圖所示。機器人未端磨拋力跟蹤誤差能夠在0.5s后迅速收斂逼近至0N，在2s后能保持穩定狀態，但難以完全與預期磨拋力吻合。圖3.4考慮摩擦的機器人魯棒自適應控制仿真結果圖從圖3.4中可以看出，本節提出的考慮摩擦的魯棒自適應控制策略在前一小節的基礎上有所改進，明顯減輕了摩擦因素對機器人系統的干擾，機器人跟蹤誤差能快收斂至預期值，參數數值振動得到有效改善。經過多次同參數定周期的考慮摩擦的機器人魯棒自適應控制系統仿真的分析，在適當的參數選擇情況下考慮摩擦的魯棒自適應控制能夠較好地對期望力實時跟蹤做出動態響應，且其穩態精度較高，相對傳統控制策略有明顯優越性3.2基于KUKA機器人的焊縫恒力磨拋加工實驗驗證3.2.1六關節KUKA機器人恒力控制磨拋加工系統六關節磨拋機器人恒力打磨工作平臺控制系統由庫卡六關節機器人、力信號采集系統、恒力磨拋控制系統、計算機和磨拋實驗工作臺等組成，其總體結構如圖所示：圖3.5系統介紹如圖3.5所示，庫卡六關節機器人：機器人為恒力磨拋平臺的主要執行機構，機器人系統接受力信號采集系統和恒力磨拋控制系統的數據，并執行相關指令與程序，基于考慮摩擦的魯棒自適應控制策略，調整機器人自身的運行軌跡和姿態，實現對鋼板焊縫的恒力磨拋。力信號采集系統：本系統用于實時采集機器人末端磨拋設備與工件之間的力信號數據。通過力傳感器實時測量儲存末端磨拋力，并將相關原始力信號數據傳遞給計算機。恒力磨拋控制系統：對計算機傳遞過來的相關參數信息進行轉化，對機器人的修正位姿進行處理，最后將處理好的修正位姿傳遞給磨拋機器人，控制磨拋機器人位姿變化。計算機：接收力信號采集系統傳遞的原始力信號數據，通過力信號修正程序進行處理，然后將力信號數據以及相關參數輸入至機器人考慮摩擦的魯棒自適應控制程序，經過計算得到機器人修正位置數據，最后將相關信息傳遞給恒力磨拋控制系統。磨拋實驗工作臺：將待磨拋的鋼板焊縫固定，防止機器人磨拋過程中鋼板焊縫脫離原定位置而造成不良后果。六關節恒力磨拋機器人控制系統的核心模塊為計算機，其主要對機器人考慮摩擦的魯棒自適應控制程序進行數據信息處理。通過安裝在磨拋機器人末端的力傳感器將末端實際磨拋力信號數據傳遞給計算機，計算機通過考慮摩擦的魯棒自適應控制程序將力信號數據轉換為機器人修正位置，再將機器人修正位置信息傳遞給機器人控制柜，從而控制機器人進行恒力磨拋工作。3.2.2六關節KUKA機器人恒力磨拋實驗結果與分析未拋光的S型結構件焊縫形貌如圖3.6所示，可以看出，焊縫的寬度在橫向方向上存在差異，但是選用的砂輪寬度大于焊縫最大的寬度，在加工過程中不會產生較大影響。但是沿Z方向上，焊縫的高度是不均勻的，各位置的高低由焊接時的狀態所決定，而不同的焊縫高度對磨拋時砂輪的受力產生影響，不均勻的磨拋力會使得拋光后的焊縫表面質量不符合加工要求。因此，基于本文的魯棒自適應恒力控制算法，對該焊縫進行磨拋加工。圖3.6結構件焊縫初始形貌基于本文的魯棒自適應恒力控制算法磨拋結構件焊縫的形貌如圖3.7所示。可以看出，通過本文的力控算法磨拋后的焊縫整體比較均勻，表面質量較好，平均力波動值在20%左右，平均表面粗糙度在0.82μm左右，平均殘余高度在0.132mm左右，符合加工需求。圖3.7結構件焊縫拋光后形貌3.3本章小結本章基于六關節磨拋機器人的動力學模型。首先，建立了磨拋機器人的魯棒控制模型，并建立了魯棒控制仿真系統。其次，針對機器人魯棒控制系統中未知參數的上限，設計了自適應律。獲得不考慮摩擦力的魯棒自適應控制器，進而考慮摩擦力因素對機器人磨拋的影響，設計了一種考慮摩擦力的自適應魯棒控制策略，并建立了基于MATLAB/Simulink的仿真模型，對單個控制策略進行仿真性能分析。由于各種控制方法的仿真對比，考慮摩擦力的魯棒自適應控制策略在響應速度和控制精度方面具有顯著優勢，并具有優異的力跟蹤性能。庫卡六關節機器人執行恒力磨拋任務，通過力信號采集系統實時獲取磨拋力數據，并傳輸至計算機。計算機利用魯棒自適應控制程序處理數據，計算出修正位置，再傳遞給控制柜以調整機器人姿態。磨拋實驗工作臺固定鋼板焊縫。整個系統核心在于計算機，實現機器人的精確控制，確保恒力磨拋的穩定性和效率KUKA機器人恒力磨拋加工系統采用KUKA高精度機器人作為執行機構，通過恒力控制技術實現對工件的精確磨拋。系統可自動適應不同形狀和尺寸的工件，提高加工效率和質量。未拋光的S型結構件焊縫存在寬度與高度不均勻問題，直接影響磨拋效果。然而，采用魯棒自適應恒力控制算法進行磨拋加工后，焊縫表面質量顯著提升，平均力波動、表面粗糙度和殘余高度均達到加工要求，驗證了算法的有效性。4結論與展望第一章就基于魯棒自適應控制的工業機器人恒力焊縫磨拋的研究背景及意義進行了詳細闡述，其應用潛力巨大有極高的研究開發價值。其次還分析了國內外基于魯棒自適應控制的恒力焊縫磨拋技術的研究現狀，就近年來相關技術進展進行了了解與分析。最后就基于魯棒自適應的恒力焊縫磨拋中的關鍵技術問題進行了概述，就各個技術因素的優化及工藝方法的設計，精度穩度的提高進行了論述和比較。第二章就基于機器人運動學模型，首先闡述了恒力控制的基本原理及概念及魯棒控制的基本原理與特點，然后基于動力學模型及運動學函數和公式搭建了魯棒控制的模型。其次，針對機器人魯棒控制系統中的未知參數設計了自適應規律，得到了不考慮摩擦的魯棒自適應控制器,并將考慮的摩擦因素代入至之前的公式方程組中，推導得到了考慮的魯棒自適應控制器，然后搭建基于Matlab/Simulink的仿真模型。第三章基于六關節磨拋機器人的動力學模型。首先，建立了磨拋機器人的魯棒控制模型，并建立了魯棒控制仿真系統。其次，針對機器人魯棒控制系統中未知參數的上限，設計了自適應律。獲得不考慮摩擦力的魯棒自適應控制器，進而考慮摩擦力因素對機器人磨拋的影響，設計了一種考慮摩擦力的自適應魯棒控制策略，并建立了基于MATLAB/Simulink的仿真模型，對單個控制策略進行仿真性能分析。由于各種控制方法的仿真對比，考慮摩擦力的魯棒自適應控制策略在響應速度和控制精度方面具有顯著優勢，并具有優異的力跟蹤性能。庫卡六關節機器人執行恒力磨拋任務，通過力信號采集系統實時獲取磨拋力數據，并傳輸至計算機。計算機利用魯棒自適應控制程序處理數據，計算出修正位置，再傳遞給控制柜以調整機器人姿態。磨拋實驗工作臺固定鋼板焊縫。整個系統核心在于計算機，實現機器人的精確控制，確保恒力磨拋的穩定性和效率。KUKA機器人恒力磨拋加工系統采用KUKA高精度機器人作為執行機構，通過恒力控制技術實現對工件的精確磨拋。系統可自動適應不同形狀和尺寸的工件，提高加工效率和質量。未拋光的S型結構件焊縫存在寬度與高度不均勻問題，直接影響磨拋效果。然而，采用魯棒自適應恒力控制算法進行磨拋加工后，焊縫表面質量顯著提升，平均力波動、表面粗糙度和殘余高度均達到加工要求，驗證了算法的有效性。基于魯棒自適應控制的工業機器人恒力焊縫磨拋技術，展現出在復雜環境下的優越性能和穩定性。通過引入先進的控制算法，實現了對焊接過程中力的精確調控，顯著提高了焊縫質量。未來研究可進一步拓展該技術的應用領域，優化控制策略以適應更多樣化的工作場景，同時探索與其他智能制造技術的融合，推動工業機器人向更高層次的自動化、智能化發展。

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