机床与液压

作者：彭宇，杨晓京，廖昭洋

单位：昆明理工大学机电工程学院；广东省科学院智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室；昆明理工大学机电工程学院；广东省科学院智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室

关键词：模态参数预测;少样本学习;机器人加工;颤振抑制

基金：国家自然科学基金项目 （52505548）；广东省基础与应用基础研究基金项目（2025A1515011849）；广东省科学院打造综合产业技术创新中心行动资金项目(2022GDASZH-2022010108)；广东省科学院青年人才专项(2023GDASQNRC-0322)；广东省科学院发展专项资金项目(2024GDASZH-2024010102)

机器人铣削加工常发生振动或颤振，从而导致加工精度下降，这些动态不稳定性主要受刚度、姿态等因素的影响。传统的防颤振策略基于频率响应函数优化工艺参数，但在应对复杂大规模加工任务时效果有限。针对该问题，提出一种少样本数据驱动的机器人模态预测与颤振抑制方法。通过整合生成对抗网络和高斯过程回归，准确预测机器人姿态相关的模态参数。基于此，结合稳定性叶瓣图和全离散化方法，构建机器人的稳定性准则。提出一种利用河马算法的冗余姿态优化策略，用于增强刀具的路径规划。通过仿真与实验进行验证。结果表明：姿态优化算法可以有效降低达到稳定所需转速；在5 400、6 000 r/min主轴转速下，经姿态优化后的加工表面平均粗糙度约下降2 μm，铣削后的表面质量得到有效改善，验证了姿态优化策略的有效性。

来源：2026年第3期

《机床与液压》期刊编辑部

查看机床与液压杂志2026年第3期