航空件智能加工系統的研究與開發

王芝橋 張興剛 孫元 于鶴霖

摘要：航空產業始終是國家戰略產業之一，具有關系國家安全和國民經濟命脈的戰略性地位，其發展水平是衡量一個國家國防實力和經濟實力強弱的重要指標。智能制造技術是中國制造2025發展規劃要求，是機械制造的發展方向。本文主要研究航空件智能加工系統，研制智能機器人，結合機床加工系統，組建自動化智能航空件加工系統。構建智能加工系統的基本結構和框架，闡述各組成部分功能與作用，對其他加工系統智能化改造發揮示范作用。

關鍵詞：航空件；雙臂機器人；運動學；智能加工；在線檢測

中圖分類號：TP242文獻標識碼：A

1.引言

我國的航空制造企業，在數字化、信息化等方面已取得了長足的進步。但設備綜合利用率不足世界水平的一半，生產效率更低，制造過程無法形成閉環的管控。航空零部件生產件具有多品種小批量、多道工序的特點，需要制造設備具有較高的柔性[1]。目前，環形零件主要采用加工中心來加工，人工輔助上下料，上下料時間較長，影響加工效率；刀具進給及加工工藝通過經驗來制定，加工質量不一致，成品率待提高；加工車間雖然擁有幾十臺國際先進的加工中心，具有國際先進的加工能力，但加工中心功能與型號差別較大，每臺設備需要專人管理與編程；成品檢測為離線檢測，檢測速度慢，影響生產效率。

針對上述問題，本文對航空環形件智能制造技術進行研究，組織相應的技術攻關，研發航空件智能制造成套裝備和新型自動化裝備，實現航空環形件制造過程的智能化，提升航空零部件制造的產品質量和制造效率，為實現我國的航空制造業的智能化做出貢獻。

2.智能系統組成

本文研制的航空環形件智能制造系統主要包括以下組成部分：加工機床本體、智能機器人系統、智能工裝夾具系統和信息與控制系統。加工機床本體是航空件制造的直接執行機構；智能機器人系統主要由智能雙臂機器人構成，它能快速高效精準的給機床上下物料；智能工裝夾具系統能實現精準定位和抓取；信息與控制系統能實現在線智能檢測。

3.智能加工系統的關鍵技術

3.1智能雙臂機器人技術研究

在本文研究的智能加工系統中，智能雙臂機器人技術是其核心技術。智能雙臂機器人是仿照人手臂的自由度構成和分配而設計的一種機械臂系統，其具備操作空間大、靈活性高以及協同能力強等特點而被廣大學者研究。一般地，單臂機器人只適合于剛性工件的操作，并受制于環境，隨著現代工業的發展和科學技術的進步，對于許多任務而言單臂操作是不夠的。相對單臂機器人，智能雙臂機器人在智能性、系統柔順性以及適應任務的復雜性上有其獨特的優勢，它是工業機械臂智能化發展的方向[2-3]。

3.1.1雙臂機器人組成結構

本文研究的智能雙臂機器人采用SolidWorks進行建模，其模型如圖1所示。機械手臂擁有5個自由度，分為基座、腰身、大臂（連桿3）、中臂（連桿4）、小臂（連桿5）、和爪手等結構，以及能夠旋轉的腰關節、肩關節、肘關節和腕關節。其中，大臂（連桿3）能且只能垂直上下移動。

圖1 雙臂機器人模型

3.1.2雙臂機器人運動學分析

為描述機械抓手在空間的相對位置和姿態，可以在每個關節上建立一個坐標系，利用坐標系之間的轉換關系來描述末端抓手的位置。一般采用齊次變換矩陣D-H參數法建立坐標系并推導機械臂的運動方程[4]。

D-H參數法是Denavit和Hartenberg于1955年提出的通過坐標系變換來描述相鄰連桿之間平動和轉動關系的一種矩陣方法，是機構運動學分析最常見、最簡單易行的分析方法。D-H法的四個基本參數包括：關節轉角θ表示相鄰X軸之間的夾角，關節距離d表示相鄰X軸之間的距離，桿長a表示相鄰Z軸之間的最小距離，扭轉角α表示相鄰Z軸之間的夾角[5]。本文以雙臂機器人右臂為例，建立坐標系如圖2所示。

圖2 雙臂機器人右臂坐標系

由圖2所建坐標系可得對應的D-H參數如表1所示。

表1 D-H參數

連桿n-1坐標系相對連桿n坐標系的齊次變換矩陣為：

（1）

由（1）式知，我們可以從基座開始變換到腰關節，然后從腰關節變換到肩部，再由肩部變換到肩關節，以此類推，最后變換到末端的執行器。末端執行器的坐標系相對于基坐的坐標系的變換矩陣如（2）式所示。

（2）

（2）式中 是姿態矩陣， 是位置矩陣。

結合表1中的D-H參數，經過MATLAB編程計算[6]后可知位置矩陣P的各值如下：

（3）

式中： ，以此類推。

為了校核結果的正確性，將圖2所示坐標系的關節變量，即θ1= 0°，θ2=0°，θ3=90°，θ4=0°，θ5=0°代入位置矩陣P，可以求出位置矢量為：

（4）

（4）式所表示的位置關系與圖2坐標系所示位置一致，說明其運動方程是正確的。

3.2在線智能檢測技術研究

在線智能檢測技術研究主要包括：在線質量檢測系統的研究、基于力傳感器的機器人保護系統設計、智能質量檢測的高精度標定方法研究、工件加工質量檢測系統研究和振動與溫度在線檢測系統設計。

基于工業云技術的智能制造監控軟件設計，本文研究的面向智能制造的監控軟件系統，架構于工業云基礎平臺之上，其主要功能包括：

①遠程監控裝備狀態

包括裝備的開關機、加工狀態、程序/菜單信息等。

②實時獲知加工信息

實現生產線實時看板、多設備監控、關鍵工藝參數監控等。

③裝備系統故障智能分析

為故障分析和定位提供大數據基礎，并構建模型用于智能分析，提供指導性的診斷意見。

④生產瓶頸快速定位

基于生產狀態大數據，對裝備和生產線的整體加工過程進行統計，提供各種分析圖表，便于快速定位生產效率上的瓶頸。

⑤工業云系統的架構，大體上分三個層次：感知層、云服務層和應用層。如下圖所示：

1）感知層

感知層基于開放的工業通信協議，比如Profibus、CAN、Foundation Fieldbus等，與生產線中的裝備、控制系統以及儀器儀表等連接，實時采集現場數據，經過初步的加工處理后，由云數據接入代理模塊上傳給工業云數據服務平臺。

云數據接入代理與工業云數據服務平臺之間，可通過互聯網遠程傳遞數據，不受生產線空間或地理位置的限制，可將多個生產現場的數據集中到云服務器統一管理。

2）云服務層

云服務層由兩部分組成：云服務基礎支撐平臺和工業云服務平臺。

云服務基礎支撐平臺為工業云服務平臺整體提供基礎設施和資源，包括：用于高速計算處理的服務器和工作站、用于海量數據存儲的大型商用數據庫軟件、用于快速數據采集和發布的網絡基礎設施及軟件中間件模塊等。

工業云服務平臺，針對裝備制造行業對生產狀態監控、效率分析以及故障診斷預警等各方面的需求，開發面向特定行業領域的服務功能模塊，以滿足不同行業或企業的實際需求，并向企業的MES管理系統開放數據接口。

同時，基于云平臺中大數據的優勢，可從更高一層次的行政管理角度，對多個生產線或多個企業的生產經營狀況進行整體分析，為宏觀管理、分析和調控提供數據支撐。

3）應用層

應用層基于B/S架構，向用戶提供完善的數據分析能力，包括裝備利用率、故障分布等統計圖表，可準確地分析出生產瓶頸、預測裝備故障趨勢。

同時，為方便用戶靈活地了解系統運行情況，工業云監控平臺向用戶提供基于移動終端的軟件和服務，用戶通過手機、平板電腦等設施，可隨時隨地接入云平臺系統，了解掌握生產線上的實時數據、生產狀態和統計分析信息等。

4.結論

本文采用SolidWorks對智能雙臂機器人進行建模，并采用D-H參數法建立其運動學模型，通過運動學分析，獲得了末端執行器的位姿矩陣，并且通過計算和仿真驗證了該位姿矩陣的正確性。

本文研究的面向智能制造的監控軟件系統，架構于工業云基礎平臺之上，能實現遠程監控裝備狀態、實時獲知加工信息、裝備系統故障智能分析和生產瓶頸快速定位。

本文通過闡述智能航空件加工系統各組成部分的功能與作用，對其他加工系統智能化改造發揮示范作用，通過研制智雙臂能機器人，結合機床加工系統，組建自動化智能航空件加工系統，為航空環形件制造過程的智能化以及航空件智能制造成套裝備的研發提供理論基礎。

參考文獻：

[1]孟光.航天航空智能制造技術與裝備發展戰略研究[M].上海：上海科學技術出版社，2017.10

[2]周驥平，顏景平，陳文家.雙臂機器人研究的現狀與思考[J].機器人，2001，20（32）：175-176

[3]張濤.機器人引論[M].北京：機械工業出版社，2010.4：23-28

[4]寇彥蕓，萬熠，趙修林.地震救援雙臂機器人結構設計與運動學分析[J].機械設計與制造，2016，10：143-145

[5]孫野，殷鳳龍，王香麗.六自由度機械臂運動學及工作空間分析[J].機床與液壓，2015，43（3）：77-78

[6]戴鳳智，張鴻濤，康奇家.用MATLAB玩轉機器人[M].北京：化學工業出版社，2017.2

作者簡介

1.王芝橋，男，學士。航空發動機產品制造。

2.張興剛，男，碩士。研究領域為雙臂機器人智能應用技術。

基金項目：沈陽市科技計劃項目，項目編號：F16-024-0-00.