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Perdereau，V提出了一种混合机器人位置控制方案。随后，周等人提出了一种基于自适应阻抗控制的打磨机器人混合控制策略近设计了一个模糊力控制器，在除锈过程中模仿人类的行为。随后，赵等人提出了一种基于模糊比例积分微分(PID)的力/位扰动抑制控制策略。对于预期的15 N接触力，所提出的控制策略可以实现13.4%的力控制精度，并且0.0362 mm的材料去除深度可以达到1.2微米的精度.朱等提出了一种基于一维力传感器PID控制器的动态控制方法。抛光表面的粗糙度Ra %3C 0.4微米，材料去除深度更稳定，偏差保持在0.003 mm，40 N时的均方差为0.37 N
用现代设备改造传统的粉磨工业是实现低成本的动力之源和必要手段。这对推动打磨技术进步、提高劳动者素质、提高铸造企业效益、优化产业结构调整、促进制造业发展具有重要意义。同时，市场对具有快速响应、高精度和薄脆性的工艺也有很大的期望。
复杂工件打磨的技术挑战:快速响应、薄脆性和高精度
快速响应、高精度、薄脆性是市场在高体积、低成本基础上的进一步需求，也是目前实验室研究人员正在攻关的方面。
为了获得实际的材料去除量，主要的方法是采用离线或在线测量，建立数学预测模型。近年来，研究人员利用图像视觉对材料去除的估计进行了大量的研究。Joshi等人使用机器视觉方法来获取和识别抛光表面上的表面图像的纹理特征，并使用基于机器视觉参数的回归模型来评估表面粗糙度.王等采用二维卷积神经网络学习算法对材料去除方法进行监控，从视觉信号中提取颜色、纹理、形状等特征。这些特征构成二维特征矩阵作为输入参数，砂带打磨过程中的材料去除率作为输出参数。该方法可用于预测不同砂带规格和不同打磨参数的材料去除率，适用于典型工况下材料去除率的回归预测。
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