随着科技改革创新的不断深化,工业生产设备逐渐向自动化与智能化方向发展,自动化技术在工业生产中的应用愈发广泛。在自动化生产的过程中,机械手是工业生产设备的重要装置,其性能的优劣不仅影响着产品质量,还关乎着企业生产效率。近些年,在食品包装自动化生产线中采用的机械手运用视觉算法进行运动轨迹指导,完成食物上料以及对包装好后的产品进行生产线下料处理,从而极大地降低生产成本,提高生产效率。
1自动化生产线机械手设计
1.1总体设计方案
在本次自动化生产线机械手设计中,主要分析某食品包装生产线上下料机械的功能需求。首先完成物料补给的上料过程,然后进行下料点定位,最后释放物料,完成下料过程。具体如图1所示。
图2机械手二指张角手爪工作图
1.2结构设计
本文设计的机械手是一种复杂的机械结构,其主要部件包括底座、大臂、小臂和手腕,具体包括同步带、同步带轮、关节芯轴、齿轮、步进小臂以及拉伸式电磁铁等运动部件,如图3所示。
2机械手运动学分析
在完成机械手结构分析后,进一步对其展开运动学分析,主要运用逆向运动学算法,即通过坐标系的空间变换求解,具体流程如下:首先,求解相邻关节之间的空间齐次变换矩阵:然后,依次将矩阵相乘得到坐标系B相对于世界坐标系的位置变换矩阵,即可得到机械手模型正运动学的解,通过确定每个关节的转角就可确定关节3的坐标系相对于世界坐标系的位置和姿态:最后,根据坐标系进行逆运动学算法的求解,通过已知的位置信息确定机械手各个关节的转角。
由于大臂、小臂和手腕的相对位置关系已经确定,即可将已知的手腕位姿信息转换为小臂的位姿信息。首先,将坐标变换矩阵相乘,得到小臂在世界坐标系中的表达式,其中包含3个关节转角变量:其次,将其与已知的小臂位置信息建立等式,求解未知变量的关节转角。其中定义坐标系B在坐标系A中的旋转矩阵为:
坐标系B与坐标系A中的平移矢量表示为:
为了便于运算,通常将旋转矩阵和平移矢量组合为一个齐次变换矩阵:
将式(1)中的成员变量转换为关节变量(其中c和s分别为cos和sin的简写,以下相同,不再赘述):
相邻两个关节之间的D-H关系如图4所示,其中各个参数的定义如下:连杆长度ai=沿Xi轴从Zi移动到Zi＋1的距离,连杆转角ai=绕Xi轴从Zi旋转到Zi＋1的角度,连杆偏距di=沿Zi轴从Xi-1移动到Xi的距离,关节角9i=绕Zi轴从Xi-1旋转到Xi的角度。
根据图4中的坐标系分布和上述参数定义规则,可以得到表1所示机械手的D-H参数。
D-H参数的标定:由于存在装配误差与零件加工误差,机械手实际D-H参数与理论D-H参数存在差异,实际的D-H参数如表2所示。
根据表1中的数据以及公式(4),可以求出每一个连杆变换矩阵:
坐标系B相对于世界坐标系的矩阵变换为:
通过Matlab进行计算,程序编写如下:
symst1t2t3t4t5t6a2a3d3d4%定义6个角度和4个关节变量
T03=T01*T12*T23;%总变换矩阵
通过运算,可以得到EQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up3(T关于变量l1~l3的数学关系,即机械手模型的正运动学算法。其中l1~l3对应于连杆参数表中的91~93。已知EQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up3(T,可以通过迭代求解位置依次求解各个关节的转动角度9。已知坐标系B在世界坐标系下的位置信息:
将式(8)代入式(7)进行迭代运算求解出各个关节角度,其求解思路为在方程两边同时乘上矩阵的逆进行变量分解,使得等式两边的矩阵某一相同位置元素相等且只含有一个关节转动变量,联立等式求取变量值。将已经求解的变量值代入矩阵重复上述步骤,直到求解出全部关节变量。
3.1建立与导入三维模型
运用solidworks软件完成零件的三维实体建模,并进行总体组成装配,为后文仿真分析奠定基础,如图5所示。
图5机械手三维模型
本文对机械手关键部件的材料进行了选择,为使机械手能够承载一定的载荷,传递力矩的关节芯轴和齿轮必须具有良好的耐磨性,故选用密度小、耐腐蚀及硬度高的铝合金(1060)作为机械手的臂架、手臂和手腕部件的材料。
3.2修改各运动关节的质量和惯性矩属性
本次设计中每个零件的材料都与solidworks中定义的材料不同,因此必须重置机械手模型的重力和惯性矩属性。首先右键单击要修改的零件,选择"修改":然后单击"出现",在出现的"定义质量依据"对话框中选择"用户输入":最后在操作区中计算机械手的质量和惯性矩,修改实体的质量特性,并修改Modify体的dabi、xiaobi和shouwan各自的质量惯性矩参数,如图6所示。
图6修改实体对话框
3.3构建运动仿真模型
在本文研究的机械手模型中,所提到的关节除底部和地板外都是旋转关节。为验证机器人的可行性,需要对模型进行运动仿真,并且仿真平台是solidworks软件的运动分析模块。实验中使用了逆运动学算法,由于上下物料头的坐标系已知,可获得每个关节的旋转角度。接着,替换在逆运动学算法中定义的多个上下物料头坐标系的信息,以获得一系列关节角度值,再将该系列角度值输入到运动分析系统中,得到整个机器人模型仿真过程,如图7所示。
图7机械手运动仿真图
结合后续的动力学仿真曲线分析结果、有限元分析结果,可以进一步对设计结构进行优化,提升机械手结构整体的可靠性。
4结语
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