哪些自動化技術(shù)助力航空航天制造領(lǐng)域發(fā)展?

時間:2017-04-10

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:隨著工業(yè)機器人在航空制造領(lǐng)域應(yīng)用的逐漸深入,一些不足也開始呈現(xiàn)出來

隨著工業(yè)機器人在航空制造領(lǐng)域應(yīng)用的逐漸深入,一些不足也開始呈現(xiàn)出來,例如作業(yè)規(guī)劃和干涉碰撞檢測的自動化程度低、定位標(biāo)定和離線編程等生產(chǎn)準(zhǔn)備時間長、對作業(yè)柔性和可拓展性考慮不足導(dǎo)致設(shè)備利用率不高等,在航空產(chǎn)品單件小批生產(chǎn)模式下有時無法體現(xiàn)出機器人的優(yōu)勢。

因此,未來航空制造領(lǐng)域的工業(yè)機器人需要更好地適應(yīng)單件、小批生產(chǎn)模式下多變的任務(wù)需求、復(fù)雜的場地環(huán)境,提高定位及運動精度,縮短離線編程和生產(chǎn)準(zhǔn)備時間,提高設(shè)備利用率等,真正發(fā)揮出機器人的優(yōu)勢和特點。下列技術(shù)將成為共性的關(guān)鍵使能技術(shù)。

高精度測量定位技術(shù)

工業(yè)機器人的重復(fù)定位精度高而絕對定位精度低,無法滿足飛機數(shù)字化裝配中絕對定位精度要求,因此需要高精度測量裝置引導(dǎo)機器人末端執(zhí)行器實現(xiàn)運動軌跡的伺服控制。目前來看,大范圍測量主要使用激光跟蹤儀和iGPS等,局部測量中單目視覺、雙目視覺、手眼視覺、激光測距傳感器等各有所長,在某些特殊場合下,聲覺、力覺傳感器也有用武之地??梢灶A(yù)見的是,多傳感器信息融合技術(shù)必將得到進一步發(fā)展。

末端精度補償技術(shù)

機器人末端精度受運動學(xué)插補、機器人負載、剛度、機械間隙、刀具磨損、熱效應(yīng)等多種因素的影響,因此除了采用高精度的測量儀器外,建立定位誤差模型和補償算法也是提高定位精度的重要手段。為此,需要對機器人的關(guān)節(jié)剛度、位置誤差、溫度引起的變形等進行參數(shù)辨識,獲得誤差模型或誤差矩陣,進而通過精度補償算法對末端執(zhí)行器的定位提供伺服修正。

智能規(guī)劃技術(shù)

機器人是自動化的載體,無論是鉆孔、噴涂、焊接、切割、裝配還是涂膠、點膠,最終都依靠機器人末端嚴格按照預(yù)定軌跡運動完成作業(yè),因此軌跡規(guī)劃的結(jié)果直接影響機器人的工作效能和效率,而軌跡規(guī)劃的效率和自動化程度則直接影響生產(chǎn)準(zhǔn)備時間。在對工藝深入了解的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)自動路徑規(guī)劃、機器人軌跡優(yōu)化、自動干涉校驗、工藝參數(shù)與過程優(yōu)化是一個重要的研究方向。

為了提高機器人的智能化程度,諸如專家系統(tǒng)、模糊系統(tǒng)、進化計算、群計算、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法將被大量引入,而圖像識別、語音識別、語音合成、自然語言理解等技術(shù)也會被廣泛應(yīng)用于增加、改良人機交互方式。此外,云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,資源共享、知識共享、數(shù)據(jù)挖掘等理念為提高機器人的分析、決策和協(xié)作能力提供了新的思路。

機器人控制技術(shù)

由于工業(yè)機器人是一個非線性、多變量的控制對象,結(jié)合位置、力矩、力、視覺等信息反饋,柔順控制、力位混合控制、視覺伺服控制等方法得到了大量應(yīng)用和研究,面對高速度、高精度、重載荷的作業(yè)需求,機器人的控制方法仍將是研究重點。

機器人本體結(jié)構(gòu)創(chuàng)新設(shè)計

由于航空產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的特殊性,傳統(tǒng)的工業(yè)機器人有時無法滿足需求,隨著機器人技術(shù)在航空制造領(lǐng)域的逐漸深入,對專用、特種、非標(biāo)機器人的需求越來越多,這意味著需要針對具體任務(wù)進行本體結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新設(shè)計,擴大機器人的應(yīng)用領(lǐng)域。

可重構(gòu)柔性加工單元技術(shù)

在飛機的制造和裝配中,工裝型架數(shù)量多、尺寸大、種類多,是一筆很大的開銷。未來的工裝將采用模塊化設(shè)計,通過移動各種動態(tài)模塊改變工裝格局,適應(yīng)不同尺寸和類型的產(chǎn)品??湛凸菊谘兄频摹盁o型架數(shù)字化裝配技術(shù)中心”就是該理念的產(chǎn)物,該中心是一個軟、硬件相結(jié)合的裝配工作站,融合了一體化數(shù)字工裝和各項裝配、調(diào)整、檢測技術(shù),可大大提高飛機裝配效率。

數(shù)字化制造體系支持技術(shù)

在以基于模型定義(ModelBasedDefinition,MBD)為核心的數(shù)字化工藝設(shè)計和產(chǎn)品制造模式下,由三維設(shè)計數(shù)模分別派生出的三維工藝數(shù)模、工裝數(shù)模和檢驗數(shù)模成為機器人作業(yè)規(guī)劃和離線編程的依據(jù),因此基于三維數(shù)模的作業(yè)規(guī)劃、基于輕量化模型的裝配過程可視化、基于MBD的數(shù)字化檢測和基于MBD的集成數(shù)據(jù)管理功能不可或缺。此外,未來的機器人離線編程和控制系統(tǒng)需要更加開放,包括支持標(biāo)準(zhǔn)三維數(shù)據(jù)格式、提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)訪問接口、與制造信息化系統(tǒng)互聯(lián)等。

伴隨著這些關(guān)鍵技術(shù)的突破和進步,未來的航空制造機器人將向智能化、柔性化、靈巧化、協(xié)作化的方向發(fā)展,以適應(yīng)航空制造業(yè)日新月異的發(fā)展和不斷涌現(xiàn)的新需求:

1、智能化?,F(xiàn)有工業(yè)機器人需要通過人工示教或離線編程才能執(zhí)行作業(yè)。提高定位標(biāo)定、作業(yè)規(guī)劃和碰撞檢測的智能程度,以縮短生產(chǎn)準(zhǔn)備時間,是未來工業(yè)機器人的一個重要發(fā)展方向,人們甚至希望未來的機器人能夠?qū)ψ陨淼男袨檫M行實時規(guī)劃和控制,獨立自主地完成工作,而不是僅僅局限于動作重復(fù)。

2、柔性化。傳統(tǒng)工業(yè)機器人追求速度和精度,其重量大、體積大、功耗大、剛性大,但在某些特殊場合下,具有關(guān)節(jié)力反饋能力和關(guān)節(jié)柔性的輕質(zhì)機器人因其自重小、低功耗、較高負載/自重比和具備柔順控制能力等特點更具優(yōu)勢。

3、靈巧化。航空制造經(jīng)常需要在復(fù)雜、隱蔽的產(chǎn)品空間內(nèi)部進行作業(yè),比如飛機壁板內(nèi)部的監(jiān)測、標(biāo)準(zhǔn)件緊固及密封,以及進氣道的測量、安裝、噴涂、檢驗等,關(guān)節(jié)式冗余自由度機器人因其工作空間大、靈活性高等特點而呈現(xiàn)出良好前景。

在行走機構(gòu)方面,工業(yè)機器人大多采用軌道結(jié)構(gòu),占用工作空間和地面大,廠房投入和維護成本高。在輪式或履帶式移動平臺上安裝工業(yè)機器人,從而達到圍繞零件移動制造的目的不失為一種更經(jīng)濟的辦法。利用真空吸附裝置等實現(xiàn)工件表面攀附的爬行機器人也值得關(guān)注。

4、協(xié)作化。雙臂或多臂機器人越來越受到國內(nèi)外眾多科研機構(gòu)的高度重視,ABB、KUKA、YASKAWA等國際知名機器人制造商紛紛開展了相關(guān)產(chǎn)品的研制,目前已經(jīng)有利用雙臂協(xié)調(diào)機器人進行航空復(fù)合材料自動鋪放的報道。

另外,盡管機器人技術(shù)的發(fā)展日新月異,但畢竟不可能完全取代人,將機器人集成到生產(chǎn)中,使機器人與人并肩工作,消除人機之間的防護隔離,將人從簡單枯燥的工作中解放出來,進而從事更有附加值的工作,一直是人們心目中最理想和最具吸引力的航空制造模式。2012年底,德國、奧地利、西班牙等國家在歐盟第七框架計劃“未來工廠”項目的資助下聯(lián)合發(fā)起VALERI計劃,其目的就是實現(xiàn)機器人先進識別和人機協(xié)同操作??湛鸵苍谄滹w機組裝的未來探索(FUTURASSY)項目中做出了大膽嘗試,將日本川田工業(yè)株式會社研制的人型雙臂機器人應(yīng)用于A380方向舵組裝工作站,與普通人類員工一起進行鉚接工作。

結(jié)束語

我國航空制造業(yè)正處于高速發(fā)展階段,新材料、新工藝的不斷出現(xiàn)和高質(zhì)量、低成本、柔性化制造的需求使得企業(yè)迫切需要技術(shù)和設(shè)備升級改造,因此非常期待工業(yè)機器人技術(shù)的進一步發(fā)展,同時機器人技術(shù)與基礎(chǔ)理論研究的進步也為工業(yè)機器人在航空制造業(yè)得到青睞提供了機遇??梢灶A(yù)見的是,在我國大力發(fā)展航空技術(shù)的時代背景下,工業(yè)機器人必將在航空制造領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

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