为满足研磨加工过程中产品小批量,低成本,高效率,高一致性,高表面质量的市场需求,以在激烈的市场竞争中获得一席之地,许多企业采用了先进的机器人研磨加工技术。但由于存在工件的尺寸与形状公差,工装夹具、研磨刀具以及机器人加工设备的定位误差与精度误差。经常会引起研磨过程变形与振动现象,使材料去除不均匀,产品的表面质量差,以至于无法进行正常的研磨作业,研磨刀具与被研磨工件之间的力控制问题是一个突出的技术难点。成为制约机器人研磨技术推广应用的瓶颈。为此,本文介绍了新研制的基于浮动平台的六自由度工业机器人恒力研磨系统,采用自适应智能控制算法,以解决机器人研磨过程中法向研磨力的控制问题。该研磨系统具有成本低,研磨效率高,可加工工件范围广,易于控制等优点。本项目获得了国家高档数控机床与基础制造装备科技重大专项项目(2015ZX04005006)、广东省科技计划项目(2014B090921004)、中山市科技重大专项项目(2016F2FC0006)资助。本论文研究了所用六自由度机器人的刚度模型,为机器人位姿设计提供了理论基础,并以此为依据建立了机器人的数学模型;分析了研磨过程中影响研磨力与材料去除的主要因素,建立了法向研磨力与切向研磨力的数学模型,确定了法向研磨力在控制过程中的主要地位;分析了所研制浮动平台的数学模型,提出了新研制的基于浮动平台机器人恒力研磨系统的数学模型。本论文设计了基于机器人研磨系统的神经网络卡尔曼滤波器,由基于残差理论的偏差及其变化量为输入的BP神经网络和以当前测得的法向研磨力为输入的卡尔曼滤波器并行构成神经网络卡尔曼滤波器,前者实时调节卡尔曼滤波器的系统参数,后者根据卡尔曼滤波原理得到法向研磨力的最优估计值。神经网络卡尔曼滤波器具有滤波精度高,实时性好等优点。本文设计了主动柔顺的自适应的智能控制算法,该算法融合了分档积分,微分先行,模糊控制,粒子群优化和免疫反馈等控制策略,具有响应速度快,稳态误差小,系统自适应能力强等优点;做了基于自适应智能控制算法与其他控制算法的机器人研磨对比实验,经自适应智能控制算法研磨的工件表面质量最好。本论文的成果有:已受理的实用新型专利两篇,已受理的发明专利两篇,已录用待发表的中文核心杂志《机械设计与制造》文章一篇。本文研究成果可以解决机器人研磨过程中力控制的难题,促进了自动化研磨的发展与加工效率的提高。