面向工程現場維修的焊接機器人數字孿生技術

中圖分類號：TG441.7

Digital twin technology of welding robot for on-site maintenance

GAO Hui， HU Xiaohui， WANG Long， ZHOU Canfeng， JIAO Xiangdong （Research Center of Energy Engineering Advanced Joining Technology，Beijing Institute of Petrochemical Technology，Beijing1O2617，China）

Abstract： The engineering field environment of nuclear power，shield structure，ship and ocean engineering and other industries is characterised by complex，unstructured and severe conditions，which has anurgent demand for the use of robots to replace manual welding operations.In order to solve the problem of welding operations incomplex environments，this paper addresses the key technologies such as network communication，threedimensional modelling，pose update，collsion detection，data acquisition，and human-machine interaction. Based on digital twin technology，a teleoperation test platform for the welding robot has been established.This platform creates a real-time and reliable bi-directional data channel between the upper computer controling the virtual robot and the lower computer controlling the physical robot，thereby achieving precise synchronous control of the poses of both the virtual and physical robots.Atthe same time，a robot teleoperation MIG welding test is carried out as the potential application scene of shield machine cuter plate field repair for Q345 steel plate material in 2Gand 3G positions，and the welded seam with good appearance is obtained. The results show that the robotic digital twin and teleoperation technology has certain advantages in solving the high-quality welding under complex working conditions，and has a broad application prospect in the field of nuclear power，shield structure， ship and ocean engineering repair.

Key words： digital twin； welding robot； network communication; 3D modeling; posture update

0 前言

數字孿生在智能制造、數字化工廠、焊接機器人等領域的應用得到廣泛而快速發展，并且與虛擬現實、增強現實、人工智能等先進技術的結合日益緊密。數字孿生的本質是在信息世界對物理世界的等價映射，因此數字孿生更好的詮釋了信息物理系統（cyber-physi-calsystems，CPS），成為實現CPS的最佳技術。西門子公司率先開展工業4.0生產線數字孿生體建設，針對可編程邏輯控制器（programmablelogiccontroller，PLC）控制效果虛擬仿真[1，開發了FactoryIO軟件，提供以三維模型為基礎的工業控制應用場景，仿真PLC 編程的控制效果。Friederich等人[2]發展了數據驅動的用于智能制造系統的數字孿生體框架;Agapa-kie 等人[3]應用工業數據集分割算法，有效提高了數字孿生體的建模效率;Schroeder等人4采用web服務、增強現實技術進行了數字孿生體可視化研究；Ludera等人[5]基于AutomationML進行了多源異構信息的集成，實現生產線數字孿生行為模型的構建；Adel等人[6通過關節誤差離線補償提高了工業機器人的精度;Stefania等人[在汽車車體裝配中，對多臺點焊機器人進行了設計和運動規劃;Jacopo 等人[]對工業機器人的學習、感知和協作進行了研究;Benjamin等人[9]研究了數字孿生中的模型如何更逼真地映射現實生產設備，提出了形狀一模型一貼圖設計流程概念，實現了孿生模型與有限元仿真的輕量化融合；Ghosh等人[1]研究了基于傳感器信號的智能數字孿生機床，提出了數字孿生系統中機器學習算法，從歷史傳感器信號數據集中學習所需的知識，并建立了與傳感器信號無縫交互的數字孿生適應系統；王冠等人[1]采用數字孿生技術，進行了數字孿生的焊接成套裝備車間現場管理輔助系統設計；仇曉黎等人[12]以離散制造系統的螺線管裝配生產線為研究對象，從物理、行為、信息決策等方面探究生產線的數字孿生建模技術；李穎等人[13]利用TECNOMATIX系列軟件中的ProcessSimulate進行機器人點焊工位的數字化建模與運動定義，綜合利用TIAPortal和S7-PLCSIMAdvanced搭建虛擬仿真調試環境，實現由外部虛擬PLC控制加工工位的多機器人協同工作。

數字孿生焊接機器人按照應用場景的特點，可以分為兩類：第一類是焊接車間用數字孿生焊接機器人，第二類是工程現場用數字孿生焊接機器人，國內外機器人廠商的產品絕大多數是面向第一類應用。工程現場是復雜的非結構化環境，對機器人的感知、智能有更高的要求，而且如果是在一些嚴酷環境開展機器人作業，則通常需要采用遙操作方式，而數字李生是實現遙操作的有效技術手段。目前對于面向工程現場維修的焊接機器人數字孿生技術的研究很少。

以盾構機刀盤現場的機器人堆焊維修為潛在應用場景，開展焊接機器人數字孿生技術研究，構建了焊接機器人遙操作試驗平臺，解決了數字孿生技術中的網絡通信、三維建模、位姿更新、碰撞檢測、數據采集、人機交互等關鍵問題，實現了虛擬機器人與實體機器人位姿的精確同步，成功地模擬了盾構機刀盤現場堆焊維修的機器人遙操作MIG焊，開展的研究工作既具有創新性，也具有工程應用價值。

1盾構機刀盤現場維修與焊接機器人遙操作試驗平臺構建

盾構機在掘進過程中，刀盤刀具受到強烈的沖擊和摩擦，容易發生刀具斷裂、刀盤磨損等故障，現場維修有時需要進行焊接切割作業。北京地下直徑線項目泥水平衡盾構機刀具刀盤嚴重磨損，前面兩次維修委托給德國北海公司，維修費用高達數千萬元，影響工期長達6個月.項目牽頭單位中鐵隧道局集團有限公司組織北京石油化工學院等單位開發了高壓環境焊接切割技術，在氣墊艙內試驗的基礎上，焊工采用手工電弧焊、碳弧氣刨[14完成了泥水艙內刀具刀盤焊接維修任務，圖1是盾構機刀盤維修橫焊現場圖片。

針對現場作業環境開發的遙操作機器人，采用熔化極氣體保護焊、等離子弧切割等先進工藝替換現有技術，不僅能夠避免人員艙內作業風險，而且有利于維修質量和效率的大幅度提升。對于遙操作而言，虛擬機器人與實體機器人構成主從關系，在計算機硬件、軟件技術高度發達的當下，主機器人由原來的實體形式替換成為虛擬形式，這個虛擬形式就是從機器人的數字孿生體。

基于數字孿生技術的焊接機器人遙操作試驗平臺構成如圖2所示。作業端設備包括6軸焊接機器人、數字化逆變MIG焊接電源、回轉翻轉2軸變位機、焊接電流電壓傳感器、CCD等，操作端設備包括PC和NI數據采集卡等。建立6軸焊接機器人的數字孿生體，并使之與實體機器人之間具備雙向數據交互能力。6軸焊接機器人具備手控盒、監控系統人機界面虛擬機器人兩種操作模式，前者用于就近作業，后者用于遙操作作業，也就是通過網絡將對虛擬機器人的操作指令傳輸給實體機器人，實體機器人精確再現虛擬機器人的位姿。PC作為上位機與作為下位機的6軸實體機器人的計算機之間采用客戶機/服務器模式實現數據交互。

2 關鍵技術重建算法

2.1 網絡通信

焊接機器人網絡通信流程如圖3所示.虛擬機器人的PC機與實體機器人的計算機之間的網絡通信協議是TCP/IP傳輸控制協議/網際協議，采用客戶機/服務器C/S模式實現兩臺計算機之間的數據共享。服務器在接收連接請求后，客戶端會給服務器發送請求，比如請求得到機器人每個關節的運動速度、運動位置等信息。在文中焊接機器人遙操作試驗平臺中，通信的信息內容可以分為三大類：機器人運行狀態信息、機器人運動信息和控制機器人的指令。機器人運行狀態的信息包括機器人的PMAC運動控制卡狀態、機器人的運行模式、機器人所執行的任務名稱和機器人所發出的錯誤信息。例如，查詢機器人的PMAC卡狀態的信息，它所傳送的char型數組中的第0個元素為 0xc0 ，代表了該數據是由客戶端傳來的信息。

焊接機器人遙操作試驗平臺利用Windows中的WinsockAPI，使用流式套接字來實現通信。WinsockAPI包含一些接收和發送網絡數據的庫函數，可以用于TCP/IP協議，在Windows平臺下的應用程序可以調用這些庫函數，從而實現所需的功能。使用Socket進行數據通信的過程是：服務器端首先建立Socket套接字，綁定IP與端口信息，然后開始監聽準備接收數據。在調用Accept函數之后，運行此流程的線程將進入阻塞狀態，直到有客戶端連接到此服務器，在服務器與客戶端連接后開始進行數據通信。

2.2 三維建模

虛擬機器人的位姿更新、碰撞檢測等主要功能在游戲引擎Unity3D中實現。Unity3D建模能力偏弱，考慮到平臺對機器人模型有較高的精度要求，選擇使用SolidWorks完成建模任務，然后將文件導入到3dsMax中，利用3dsMax更改模型的坐標軸等信息，最后導出FBX格式的文件，供Unity3D使用。在Unity3D場景中加載3dsMax所導出的FBX文件，將加載后的文件作為prefab進行使用和管理。prefab是Unity3D的一種資源類型，該資源類型能夠在程序運行中動態的創建、銷毀和克隆，從而可以減少資源加載時的消耗，方便管理場景中的物體。如圖4所示，在Unity3D的Project目錄中可以看到模型文件，這些模型文件可以被加載到場景中，之后可以通過代碼控制它們的位移、旋轉、縮放與顏色等屬性。

在實體機器人的運動過程中，各個關節存在層級關系。例如，當機器人腰部運動時，腰部以上的手臂、手腕等部分都隨之運動，但是基座靜止。虛擬機器人也模仿實體機器人的這個特點，子物體繼承父物體的位置，父物體不會繼承子物體的位置。為了使整個場景更具有真實感，為場景添加了光源。

2.3 位姿更新

平臺要求虛擬機器人、實體機器人二者精確同步，需要采用通信數據控制機器人的行為、更新圖形用戶界面的內容。平臺機器人運動監控程序使用Unity3D支持的C#語言，IDE選用了MicrosoftVisualStudio，程序中的人機界面使用界面開發插件NGUI進行設計。在通信過程中，客戶端將數據臨時存儲于字符數組中，Unity3D將該客戶端作為一個DLL文件，通過引用該DLL，讀取該字符數組中的內容。監控程序保持虛擬機器人與實體機器人同步運動，其方法是根據通信獲得的數據，逐幀更新虛擬機器人。Unity3D中虛擬機器人逐幀更新的關鍵函數是FixedUpdate，該函數在固定的時間間隔內運行，用于存放更新虛擬機器人的相關方法.Unity3D場景中的物體均附加有一個Transform類，用于描述物體的位移、旋轉和縮放，該類中有局部坐標、全局坐標、全局坐標的軸向旋轉角和局部坐標的軸向旋轉角等成員變量，此外還有旋轉、移動等成員方法可以使用。本程序中使用Transform類中的Rotate函數將模型旋轉，Rotate函數接受3個float型的參數，分別為圍繞局部坐標中 x，y，z 軸的旋轉量，返回值為void。

2.4 碰撞檢測

平臺機器人運動監控程序基于Unity3D引擎編寫，其中的碰撞檢測算法使用的是AABB（axis-ali-genedboundingbox）軸對齊包圍盒的方式，該包圍盒的盒體與世界坐標軸平行，并且六面體中的每一個面都與一個坐標軸相垂直，具有構造簡單、檢測效率高的特點。如圖5所示，機器人焊槍在距離環境物體很近時，即將發生碰撞的部分變為了黃色，其余沒有碰撞風險的部分則不改變顏色。

2.5 數據采集

Qt軟件開發平臺擁有代碼開源、優秀的跨平臺能力、豐富的API，以及窗口設計工具.采用Qt的元對象系統、信號與槽機制、QtDesigner以及用于圖表繪制的qwt類庫，完成了數據采集系統的程序實現。程序具備焊接電壓電流采集與繪制波形圖、攝像機控制、攝像機畫面捕捉、數據存儲等功能。

2.6 人機交互

平臺人機交互界面主要設置了5項功能。首先是與PMAC運動控制卡的通信狀態，代表與實際機器人的通信是否成功；工作信息分為兩個內容，其一是負責將機器人執行的任務名稱顯示在界面上，其二是顯示機器人當前是再現模還是示教模式；關節運動速度顯示將機器人的每一個關節的瞬時移動速度顯示出來；虛擬攝像機控制負責觀察三維場景中的機器人及其周圍環境，虛擬攝像機有2臺，一臺在場景中自由移動，另一臺附著在機器人焊槍工裝上；最后是控制實際機器人的急停與恢復功能，程序中采用兩個按鈕進行控制。人機界面設計使用Unity3D中的NGUI插件，界面中的大多數功能都需要和實體機器人控制程序進行通信，顯示的數據來源于通信后存儲的數據。

3 試驗驗證

3.1盾構機刀盤現場焊接維修的特點

盾構機刀盤屬于非常復雜的大型焊接結構，當在隧道內進行刀盤面板維修時，主要涉及橫焊焊縫和立焊焊縫，如圖6所示。

3.2盾構機刀盤模擬維修機器人遙操作焊接試驗

焊接機器人系統、數字孿生體、焊接電流電壓與視頻界面分別如圖7、圖8、圖9所示。焊接試驗所使用的焊接電源是芬蘭肯比公司FastMigKMS450，變位機的翻轉范圍為 0～95^° 。

焊接試驗材料使用的是盾構機刀盤普遍使用的Q345鋼板，鋼板厚度 5mm ，長度 160mm 、寬度100mm，鋼板安裝在處于垂直位置的變位機上。焊材為AWSA5.18ER70S-6，保護氣體為 80%Ar+20%CO₂ 混合氣體。采用的焊接速度為 40mm/s ，焊接電流為169A，電弧電壓為 25.5V 。機器人遙操作MIG焊試驗如圖10所示，獲得的焊件如圖11所示，焊縫外觀成形良好。

4結論

（1）基于數字孿生技術，搭建了由焊接機器人系統、遙操作監控系統構成的焊接機器人遙操作試驗平臺。（2）解決了網絡通信、三維建模、位姿更新、碰撞檢測、數據采集、人機交互等關鍵問題，實現了虛擬機器人與實體機器人位姿的精確同步。（3）在提出盾構機維修機器人換人設想的基礎之上，創造性地進行了機器人遙操作MIG焊試驗，獲得的外觀成形良好的焊縫。（4）針對盾構機刀盤維修的焊接機器人數字孿生技術，可以在核電、船舶與海洋工程等復雜的現場環境維修中借鑒、推廣和應用。

參考文獻

[1]Vachálek J，BartalskyL，Rovny O，etal. The digital twin of an industrial production line within the industry 4，0 concept [C]//2O17 21st International Conference on Process Control（PC），2017：258-262.

[2] FriederichJ，FrancisDP，Lazarova-Molnars，etal.A framework for data drivendigital twins of smart manufacturingsystems[J].Computers in Industry，2O22，136： 103586.

[3] Agapakie，Brilakis I. CLOI-NET：class segmentation of industrial facilities point cloud datasets[J].Advanced EngineeringInformatics，2020，45：101121.

[4] SchroederG，Steinmetz C，Pereira CE，et al.Visualizing the digital twin using web services and augmented reality U」//IIUCCCuIgs UI uIe I+Un IEE auunaiGomer ence on Industrial Informatics.Washington，D C，USA： IEEE，2016：522-527.

[5]Ludera，Schmidtn，Rosendahl R，et al. Integrating different information type within Automation ML[C]//Proceedings of 2014 IEEE Emerging Technology and Factory Automation. Washington，D C，USA：IEEE，2014：1-5.

[6]Adel Olabi，Mohamed Damak，Richard Bearee，et al. Improving the accuracy of industrial robots by offline compensation of joints errors[C]//2O12 IEEE International Conference on Industrial Technology.Piscataway，N J，USA： IEEE，2012：492-497.

[7]Stefania Pellegrinelli，Nicola Pedrocchi，Lorenzo Molinari Tosati，et al. Multi-robot spot-welding cells for car-body assembly：Design and motion planning[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing，2017，44：97 -116.

[8]Jacopo Aleotti，Matteo Saveriano，Riccardo Monica. Learning，perception，and collaboration for fobots in industrial environments[J].Frontiers in Robotics and AI，2022，9： 888971.

[9] BenjaminSchleicha，NabilAnwerb，LucMathieub，etal. Shaping the digital twin for design and production engineering[J].Cirp Annals-Manufacturing Technology，2017，66 （1）：141-144.

[10]Ghosh AK，Ullah A MMS，Teti R，et al.Developing sensor signal-based digital twins for intelligent machine tools [J]．Journal of Industrial Information Integration，2021， 24：100242.

［11］王冠，宋微，劉暢，等．基于數字孿生的焊接成套裝備 車間現場管理輔助系統設計[J]．制造業自動化，2023， 45（11） ： 91 -95.

［12］仇曉黎，朱睿，幸研，等．螺線管裝配生產線數字孿生 建模技術[J]．計算機集成制造系統，2022，28（6）： 1696 -1703.

[13］李穎，高嵐，朱志松，等．面向智能制造場景的機器人 數字孿生建模與控制［J]．系統仿真學報，2024，36 （7）：1536 -1545.

［14］周燦豐，焦向東，何峰，等．盾構刀盤高壓焊接維修工 藝研究［J]．焊接技術，2015，44（9）：36-39. 高輝簡介：博士，副教授；主要研究方向為焊接工藝及其自動 化；Email：gaohui@bipt.edu.cn.

通信

作者簡介：周燦豐，博士，教授；Email：canfeng @ bipt.edu. cn.