Path correction of an industrial robot used for friction stir welding
Correction de trajectoires d'un robot manipulateur utilisé pour le soudage par friction malaxage
Résumé
Friction Stir Welding (FSW) is a recent process used for welding metallic parts in aerospace, automotive, and railway industries. Serial industrial robots may be used as FSW welding machines, but because of their lack of stiffness, they undergo elastic deformation under the effect of stresses produced by the process. This causes a welding tool path deviation both in position and orientation, which induces defects in the weld seam. In this work, two path correction methods were developed. The first method is based on the prediction of the position and orientation deviations in the cartesian space from robot models and stiffness model of the links and the joints. The knowledge of tool deviations enabled the synthesis of a path programming approach adapted for robotic FSW. Unlike linear interpolation methods often used, this approach is based on approximations of the adapted path by Bézier or B-splines curves. Experimental validations on a Kuka KR500-2MT robot welding complex paths showed an average residual deviation of 0.3 mm and weld seams without defects. The path accuracy achieved makes it possible to consider an industrial exploitation of the developed solution. The second proposed correction method uses position feedback with a 2D laser profile sensor in the feedback loop for real-time measurement of deviations. Two controllers were designed to correct the deviations. In spite of the external disturbances related to the constraints of the process, experimental results obtained on straight and curvilinear welding paths showed the stability of the feedback loop and a mean residual deviation of 0.1 mm was achieved. The interests and difficulties of deploying this second method were also highlighted.
Le procédé de soudage par friction malaxage ou Friction Stir Welding (FSW), est un procédé récent utilisé pour le soudage de pièces métalliques avec différentes applications dans les industries aéronautique, automobile, spatiale et ferroviaire. Les robots industriels sériels peuvent être utilisés comme moyen de soudage FSW mais, à cause de leur rigidité, ils se déforment sous l’effet des forces générées par le procédé. Ceci entraîne une déviation de trajectoire de l’outil de soudage en position et en orientation qui induit des défauts dans le cordon de soudure. Dans ce travail, deux méthodes de correction de déviations ont été développées. La première méthode est basée sur l’estimation des déviations en position et en orientation dans l’espace cartésien à partir des modèles du robot et de déformation élasto-statique des corps et transmissions. Les déviations estimées permettent de développer une approche de programmation de trajectoires adaptées au soudage FSW robotisé. Contrairement aux méthodes d’interpolation linéaire généralement envisagées, cette approche utilise des approximations de trajectoires par des courbes de Bézier ou B-splines. Les validations expérimentales pour des trajectoires complexes, avec un robot Kuka KR500-2MT, ont permis d’obtenir une déviation résiduelle moyenne de l’ordre de 0,3 mm et des cordons de soudure sans défauts. Cette précision de trajectoire atteinte pour le FSW permet de considérer une exploitation industrielle de la solution développée. La deuxième méthode de correction des déviations utilise un asservissement de position en temps réel avec un capteur de profil laser 2D dans la boucle de retour. Deux synthèses de lois de commande ont été explorées pour cet asservissement. Malgré les perturbations externes liées aux contraintes du procédé, les résultats expérimentaux sur des trajectoires de soudage rectilignes et curvilignes montrent une bonne stabilité de l’asservissement et conduisent à une déviation résiduelle moyenne de l’ordre de 0,1 mm. Les intérêts et les difficultés de la mise en œuvre de cette deuxième méthode ont également été mis en exergue.
Domaines
Autre [cs.OH]
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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