Отправить статью по E-mail Методы подавления вибраций при роботизированной обработке
- Авторы: Шварц А.И.1, Миронов Д.Н.1, Вартанов М.В.1
-
Учреждения:
- Московский политехнический университет
- Выпуск: № 3 (2023)
- Страницы: 34-41
- Раздел: МАТЕРИАЛООБРАБАТЫВАЮЩИЕ СТАНКИ
- URL: https://journals.eco-vector.com/2499-9407/article/view/629029
- DOI: https://doi.org/10.22184/2499-9407.2023.32.3.34.41
- ID: 629029
Цитировать
Полный текст
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Доступ платный или только для подписчиков
Аннотация
Приведен обзор методов подавления вибраций при роботизированной обработке. Представлены исследования, проводимые в Московском политехническом университете в области роботизированной отделочной обработки.
Ключевые слова
Полный текст
Об авторах
А. И. Шварц
Московский политехнический университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: journal@electronics.ru
аспирант кафедры «Технологии и оборудование машиностроения»
Россия, МоскваД. Н. Миронов
Московский политехнический университет
Email: journal@electronics.ru
аспирант кафедры «Технологии и оборудование машиностроения»
Россия, МоскваМ. В. Вартанов
Московский политехнический университет
Email: journal@electronics.ru
доктор технических наук, профессор кафедры «Технологии и оборудование машиностроения»
Россия, МоскваСписок литературы
- Pandremenos J., Doukas C., Stavropoulos P., Chryssolouris G. Machining with robots: a critical review // 7th International Conference on Digital Enterprise Technology. Athens, Greece, 2011.
- Вартанов М.В., Зинина И. Н., Зотин Д. О. Технологические возможности роботизированной отделочной обработки деталей в условиях многономенклатурного производства // Вестник РГАТУ. 2017. № 1 (40). С. 190–193.
- Pan Z., Zhang H. Robotic machining from programming to process control: a complete solution by force control // Industrial Robot. 2015. Vol. 35, no. 5. PP. 400–409.
- Sörnmo O., Olofsson B., Schneider U., Robertsson A., Johansson R. Increasing the Milling Accuracy for Industrial Robots Using a Piezo-Actuated High Dynamic Micro Manipulator // 2012 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM). 2012.
- Krantz M., Andersson R. Robotized Polishing and Deburring with Force Feedback Control // Master Thesis, Master Degree program in Robotics – University West, Department of Engineering Science. Trollhättan, SWEDEN, 2010.
- Zaghbani I. Robotic High-Speed Machining of Aluminum Alloys // Proceedings of the 4th edition of the International Conference on High Speed Machining (ICHSM’2010). Harbin, China, 2011.
- Fan Chen, Huan Zhao, Dingwei Li, Lin Chen, Chao Tan, Han Ding. Contact force control and vibration suppression in robotic polishing with a smart end effector, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2019, рp. 391–403.
- Gienke O., Pan Z., Yuan L. et al. Mode coupling chatter prediction and avoidance in robotic machining process. // Int. J. Adv. Manuf. Technol. 104, 2103–2116 (2019).
- Schneider U., Drust M., Ansaloni M. et al. Improving robotic machining accuracy through experimental error investigation and modular compensation. // Int. J. Adv. Manuf. Technol. 85, 3–15 (2016).
- Segreto T., Karam S., Tet R. Signal processing and pattern recognition for surface roughness assessment in multiple sensor monitoring of robot-assisted polishing // Int. J. Adv. Manuf. Technol. 90, 1023–1033 (2017). https://doi.org/10.1007/s00170-016-9463-x
- Khalick Mohammad A. E., Hong J., Wang D. Polishing of uneven surfaces using industrial robots based on neural network and genetic algorithm. // Int. J. Adv. Manuf. Technol. 93, 1463–1471 (2017). https://doi.org/10.1007/s00170-017-0524-6
Дополнительные файлы
Доп. файлы
Действие
1.
JATS XML
2.
Рис. 1. Установка для финишной обработки лопаток ГТД с умным выходным звеном
Скачать (443KB)
3.
Рис. 2. Экспериментальная установка для проверки алгоритма подавления вибраций
Скачать (1MB)
4.
Рис. 3. Модель нейронной сети с генетическим алгоритмом
Скачать (259KB)
5.
Рис. 4. Состав экспериментальной установки: промышленный робот ABB IRB 140, инструментальный шпиндель, силомоментный датчик FTN-AXIA80 SI-200-8 / SI-500-20
Скачать (773KB)
6.
Рис. 5. Выводы с силомоментного датчика: а – скорость подачи 4 м / мин; скорость вращения шпинделя 1 500 об. / мин; глубина резания 0,1 мм; б – скорость подачи 5 м / мин, скорость вращения шпинделя 2 000 об. / мин, глубина резания 0,1 мм
Скачать (573KB)
7.
Рис. 6. Профилограмма поверхности (длина измерений – 10 мм): а – Ra 3,42 мкм; б – Ra 2,84 мкм
Скачать (427KB)
8.
Рис. 7. Профилограмма (длина измерений – 10 мм): Ra = 0,9 мкм (скорость подачи 8 м / мин, скорость вращения шпинделя 18 000 об./мин, глубина резания 0,02 мм)
Скачать (231KB)
