摘要：针对高速动车组制造过程中抛光打磨问题，本文在机器人位置控制的基础上引入力控制，设计多轴机器人力反馈控制系统。面向控制器封闭的机器人，研究阻抗控制算法，搭建完整的机器人MATLAB控制仿真平台，分析阻抗参数对于力控制效果的影响，增强工业机器人在打磨抛光的应用功能，以达到提高产品质量，减轻工人劳动强度，降低生产成本的目的。
关键词：动车组；打磨抛光；阻抗控制；仿真
1 引言
截至2019年底，中国高速铁路运营里程突破3.5万公里，占到全球高铁网的70%，随着区域经济的飞速发展和城市群的出现[1]，为了满足本地和同城化通勤需求，地铁和城际动车组的需求量逐年增加。
除地铁外，目前大部分动车组车辆的车体为高强度铝合金材质，易被氧化和腐蚀[2]，通常采用涂装工艺来提高车体的耐久性和装饰性，主要的工序就是打腻子以此来填嵌车体表面缺陷。腻子通常需要多遍刮涂和打磨，因此打磨抛光也成为了车体制造过程中非常重要的一道工序。目前，车体制造过程中的打磨抛光工作主要靠人工完成，存在劳动强度大、作业环境恶劣、生产效率低等问题[3]。而自动打磨抛光技术在制造过程中应用程度并不高，智能化水平有待提高[4]。
本文以传统的位置控制型机器人为研究对象，引入阻抗控制方法，设计了一套完整的基于力传感器的反馈控制系统，搭建仿真实验平台，为实现打磨抛光功能的实际应用提供理论支撑和解决方案。
2 系统方案
在传统位置控制型工业机器人上引入力觉，通过高精度力传感器采集机器人末端与作业面的接触力，以此控制机器人运动[5]，通过实时采集的机器人末端作业工具与车体之间的接触力来指导机器人运动，达到以期望的恒定作业接触力实现打磨抛光功能，系统的主要配置如图1所示。
.png)
图1 机器人打磨抛光系统
3 仿真实验
将阻抗控制引入到位置控制型机器人，阻抗控制参数的取值将直接影响到系统的控制效果[6]，本文将搭建仿真模型，分析阻抗控制参数对于车体打磨抛光效果的影响。
.png)
在MATLAB/SIMULINK仿真环境中搭建单自由度阻抗控制仿真结构如图2所示。
.png)
图2 单自由度仿真结构图
在模型中直接将输入端连接到输出端，对应机器人实际运动过程中，末端位置的输出可以完全跟踪位置指令的输入，本文采用的工业机器人精度较高，故这种假设是合理的。
阻抗控制器封装的内部结构如图3所示。
.png)
图3 阻抗控制器
3.1 目标惯性对控制性能的影响
图4Md变化时接触力变化曲线
随着目标惯性M
d取值的不断增大，机器人末端在与车体接触时震荡现象明显，且接触力出现超调，这种力超调是非常危险的，会对机器人和车体造成损坏，且调节时间也越来越大。
3.2. 目标阻尼对控制性能的影响
.png)
图5 B
d变化时接触力变化曲线
随着B
d阻尼的不断增大，系统的震荡得到抑制，超调量不断减小，使得响应曲线变得平滑，但是随着取值的增大，系统的调节时间变长。
3.3 目标刚度对控制性能的影响
.png)
图6K
d 变化时接触力变化曲线
目标刚度的变化对系统响应速度的影响较小，但是接触力的稳态误差随着K
d的增大而增加，机器人末端与车体的接触力无法跟踪到设置的期望值，达不到良好的打磨抛光效果。
3.4 参数调整原则
从仿真实验结果来看，M
d主要影响稳定时接触力的大小和系统是否振荡，B
d对系统的超调量和调节时间影响明显，K
d对系统的稳态值影响较大，决定了机器人末端与环境接触时呈现刚性还是柔性。
在实验过程中，M
d由实际物理系统中惯性量系数来决定一般取为定值。B
d参数取值从大递减以达到合适的调节时间，并且避免出现强烈的震荡现象，为了实现恒力效果，K
d的取值一般为0。
4 结论
本文在高速动车组制造过程中对于打磨抛光需求越来越大的前提下，在原有打磨机器人的基础上引入力觉控制，搭建了阻抗控制模型，给出了阻抗参数调整原则。实验证明，在不改变机器人原有控制器结构的基础上，可以实现较好的恒力跟踪效果，为把人从繁重的打磨作业中解脱出来，实现自动高效稳定生产，提供了理论支撑和解决方案。
参考文献
[1]齐延辉, 赵长龙. 城际动车组发展趋势研究[J]. 机车电传动, 2019(6).
[2]李志宏. 面向动车组车身打磨抛光的柔性打磨头设计及其路径规划[D]. 2019.
[3]尹保亮, 任科生. 机器人自动打磨系统在机车大型构件的应用[J]. 工业设计, 2017.
[4]孔袁莉, 付宏文, 苏达, et al. 打磨抛光机器人控制系统设计与开发[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2019, 000(005):119-121.
[5]余波,李嘉龙,彭楷烽.基于力/位混合控制的机器人打磨[J].机械工程与自动化,2019(04):181-183.
[6]谢心如. 六自由度机械臂阻抗控制方法研究[D]. 2016.