劉旭升 王 嬌 馬樂萍
(1.山西藥科職業(yè)學院,太原 030000;2.太原理工大學,太原 030024)
六自由度機械手主要通過計算機進行控制,液壓與氣壓都具有高精度以及高效率的先進數(shù)控加工設備,采用智能控制的機械手又被稱為工業(yè)機器人,被廣泛應用在了工廠中的流水線生產(chǎn)中,代替了人力很多繁重的工作,在現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著非常重要的作用,能夠極大的提高工作效率,機械手的研發(fā)對于工業(yè)的發(fā)展有積極的推動作用[1]。在本文的研究設計中對能夠簡化機械產(chǎn)品的設計開發(fā)產(chǎn)品的周期進行了研究,簡化周期能夠降低產(chǎn)品開發(fā)的設計成本,提高產(chǎn)品的可靠性,對六自由度機械手進行Proe建模,在計算機仿真環(huán)境下對產(chǎn)品進行仿真與運動軌跡的規(guī)劃。
機械手運動的方式有上下升降、伸縮以左右旋轉等,能夠獨立操作的運動方式稱為機械手的自由度。在機械手的設計中,自由度是一項關鍵的技術參數(shù),當自由度的運動方式越多,機械手的靈活度就越高,適用的范圍也就越廣,相對應的內(nèi)部設計結構也就越復雜。本文根據(jù)機械手的使用方向、設計成本以及技術難點等關鍵因素,選擇設計的機械手自由度為六個,末端執(zhí)行器能夠自由變化,完成物體的抓取、移動以及擺放等操作.
機械手系統(tǒng)由六部分組成,六自由度機械手的關節(jié)設計分別由不同的型號伺服電機與步動電機組成,構成了轉動和移動關節(jié),關節(jié)的轉角θz1、θz2范圍分別為0°~360°、45°~180°,移動范圍D1為0~220mm?,F(xiàn)有一個完全靜止的物體,三維坐標已經(jīng)確定,機械手需要對其進行抓取,在抓取時底座驅動機通過傳動齒輪實現(xiàn)減速,使機構驅動旋轉臂進行轉動;確定抓取的物體后,旋轉臂與機械手形成角度差,伸縮臂驅動電機驅動伸縮臂進行移動,確定抓取物體與機械手的方向差;伺服電機需要通過減速機構,帶動轉動臂進行旋轉并確定角度,執(zhí)行器根據(jù)電磁力完成后續(xù)物體抓取操作[2]。
利用Proe軟件對機械手進行建模后得到機械手的整體結構系統(tǒng),機械手的整體系統(tǒng)架構中包含了底座、旋轉的電機、減速的機構、中心的齒輪以及坐標軸的伸縮方向等。
在Proe建模軟件中建立機械手的每一個零件三維模型,進行裝配連接,然后進入到Proe模塊中進行運動仿真設計[3]。首先構建機械手的模型,如圖1所示,然后進行運動學的仿真分析,觀察末端執(zhí)行器的運動狀態(tài)以及速度的變化;其次,根據(jù)所得數(shù)據(jù)判斷機械手設計是否合理。在Matlab中,對機械手進行構建主要是采用的Link函數(shù),根據(jù)D-H的參數(shù)與各個關節(jié)對應的類型進行構造,
圖1 六自由度機械手模型
在對伺服電機進行設置時,要保持電機轉動方向與轉角方向一致,在軟件中主要通過“時間—位置”功能定義伺服電機系統(tǒng),使用Matlab算出每一個關節(jié)的軌跡范圍,并根據(jù)時間進行數(shù)據(jù)的輸入,定義機械手的最初位置。同時,根據(jù)運動仿真位置,設定關節(jié)轉角,進行運動分析,設置相應運動參數(shù),其中時間設置為15s。運動仿真結束后根據(jù)運動仿真的結果進行運動學的分析,保證兩者運動軌跡能夠保持基本一致,驗證機械手運動仿真的正確性。最后將Matlab與Proe相互結合,對機械手進行設計,利用Matlab強大的運算功能與Proe的三維建模功能,完善機械手運動仿真功能。
機械臂的末端執(zhí)行器需要根據(jù)不同軌跡規(guī)劃進行不同形式的插補工作,基于兩點之間的插補要求,機械手末端執(zhí)行器的運動軌跡設計要求非常嚴格。本設計采用坐標系設計法對運動軌跡進行規(guī)劃:首先,設定機械手的起點為A(400,0,-300),關節(jié)角度為 q1=(0,0,0,0,0,0)進行直線插補運動,移動到點B(-211.414,465.130,39.17),關節(jié)角度為q2(2,1,0.5,0.02,0.01);其次,進行直線插補程序編寫,所用函數(shù)為ctraj,建立相應直角坐標系,進行直線插補仿真運動,當仿真時間從間隔15s變?yōu)?.05s后,機械手開始移動。
六自由度工業(yè)機械手中有一種自動電焊機設備,通過移動自由度的方式進行焊接工作,完后再進行其他點的操作,如果焊點的位置已經(jīng)確定,但是順序不確定,機械手軌跡規(guī)劃就要重新選擇最短路徑,將所有要焊接的點通過最短路徑進行連接[4]。接下來利用智能優(yōu)化算法對軌跡規(guī)劃進行實驗,不用智能算法之間存在一定差異,具體實驗數(shù)據(jù)如表1所示。
表1 運動所得實驗數(shù)據(jù)
對比表1中的三種智能算法,可以得出蟻群算法的精度最好,模擬退火算法優(yōu)解概率最高,而禁忌搜索算法在各方面都不太完善。總之,通過不同智能算法對機械手軌跡規(guī)劃以及仿真運動進行分析,能夠選取出更加穩(wěn)定的設計方案,對工業(yè)實踐具有重要意義。
本文主要采用了Proe對六自由度機械手進行設計,對機械手進行仿真分析,以便能夠清晰地觀察執(zhí)行器在最尾端的運動狀態(tài),并且根據(jù)各部件移動及速度的變化情況,判斷機械手設計是否合理。在關節(jié)坐標系中對機械手進行運動軌跡的規(guī)劃,不管是直角坐標系還是關節(jié)坐標系,其軌跡規(guī)劃在插補的過程中都對機械手尾端沒有影響,運動軌跡平穩(wěn),速度變化十分連貫,沒有任何跳躍情況,滿足機械手軌跡規(guī)劃設計要求。