工业机器人磨抛柔性加工单元磨削参数识别方法优化试验

为解决工业机器人磨抛柔性加工单元因砂带磨损导致工件磨削量减少、被加工工件表面质量一致性差的问题,提出建立基于砂带磨削参数识别方法,以此作为判断砂带磨损程度依据,并进行相应的补偿。在分析砂带磨削参数的理论基础上,设计基于磨削力、磨削深度、砂带粗糙度、砂带厚度、磨削量5种不同的磨削参数识别方法,并通过试验测试,分析优化出砂带磨削参数识别方法,即通过调整磨削参数,补偿因砂带磨损而减少的工件磨削量,可有效保证加工表面一致性。

赋能柔性加工 助力智能制造

2023年疫情结束后,市场也在逐步复苏。随着市场需求的深层变局,面对新的机遇与挑战,HAINBUCH作为工装夹具的领头羊,坚持为客户提供高精度、高效率、快速更换以及个性化夹具的初心,不断进行技术革新和升级,致力于在柔性自动化加工领域大放异彩。工装夹具行业是制造业的基础。

柔性加工生产线设备保养研究

柔性加工生产线是一种高效、灵活的生产方式,可以快速地调整生产线的产出物及产量,以满足市场的需求变化。然而,由于生产线设备的长期使用和高强度运行,设备的磨损、故障和损坏也会增加。为了保证设备的正常运行,提高生产线的生产效率,需要对设备进行定期的保养和维修。本文以我司引进的柔性加工线为例。

具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题改进遗传算法

为克服传统遗传算法在求解具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题时易出现早熟收敛、冗余迭代等缺陷,提出了改进遗传算法。该算法采用基于工件搬运顺序的染色体编码,并根据调度问题特征,设计构造型启发式算法来生成初始种群,避免了大量不可行染色体的产生,提高了后续操作的优化质量。同时,在交叉变异操作中引入局部邻域搜索,通过对子代邻域的局部寻优提高了算法的收敛速度。最后,分别应用该算法和传统遗传算法求解六个基准案例,实验结果验证了该算法的有效性。

随机工时下柔性加工车间的鲁棒优化调度方法

为了提高柔性加工车间调度方案的可行性、保障生产过程的稳定性,提出一种鲁棒优化调度方法。引入两个不确定参数来描述随机工时的波动程度和约束条件的允许违背程度,提出随机变量服从概率分布时一般线性规划问题的鲁棒优化方法。采用该方法将含随机工时而难以求解的随机型柔性加工车间调度模型转化为确定型鲁棒对等模型。基于该模型,将随机工时融入适应度函数中,结合遗传进化的全局优化和邻域搜索的空间拓展能力研制出鲁棒调度算法,同步实现工件排序和机器分配的双重决策。案例测试表明,所提方法可以在较短计算时间内、以较小性能损失、将近95%的置信度获得当前最优解。

点焊柔性加工系统多智能体的协调控制

介绍了一个应用多智能体系统来实现点焊机器人柔性加工系统的协调控制。系统由一台有多智能体软件系统运行的工业计算机、一台点焊机器人、三个自动夹具、点焊电源系统以及水冷系统等周边设备构成。针对点焊柔性加工系统的特点,构造了具有任务管理智能体、通信管理智能体以及与物理设备相对应的多个节点智能体的多智能体控制系统。该多智能体系统采用黑板结构,通过集中式的网络结构以及协商的合作协调机制在系统中进行资源分配,规划生产任务,监视资源运行,以便充分利用系统资源。最后对该点焊柔性加工系统进行了图形仿真试验。

柔性加工单元故障诊断的模糊Petri网模型

针对故障诊断专家系统中专家知识的模糊性和不确定性，给出用模糊Ｐｅｔｒｉ网（ＦＰＮ）模型表示模糊产生式规则（ＦＰＲ）知识的方法、知识的存储、模糊推理机制及算法的实现。同时，以ＪＣＳ—０２０（ＦＡＮＵＣ）加工中心主轴伺服故障诊断为例，说明该方法在故障诊断专家系统（ＦＤＥＳ）中应用的可行性与有效性。

薄壁件多点柔性加工的模态分析与振动控制

针对薄壁件多点柔性数控加工中的振动问题进行了研究，建立了薄壁件多点柔性工装系统的有限元模型，据此分析不同厚度、支撑间距情况下固有频率和振型的规律。提出了根据振型叠加曲线确定辅助支撑，抑制振动变形的方法。研究表明：厚度和间距增大时，系统的固有频率增大，1-4阶振型表现为弯曲变形＋扭曲变形。增加2对辅助支撑，既可抑制弯曲变形，又可抑制扭转变形。研究结果为更有效解决柔性工装的优化设计和控制问题提供了必要依据。

薄壁件多点柔性加工变形的有限元分析

针对开发薄壁件多点柔性工装系统的需求,研究了薄壁件多点柔性数控加工中的变形问题。通过建立工件加工的有限元模型,利用ANSYS对变形进行静态非线性分析,得到了不同受力、不同间距情况下最大变形量随工件厚度变化的规律,以及不同受力、不同工件厚度情况下最大变形量随支撑间距变化的规律,同时还得到了不同厚度、不同间距情况下最大变形量随切削力变化的规律。分析结果表明:工件厚度变化时,最大变形量近似呈指数规律变化;支撑距离和切削力变化时,最大变形量近似呈线性规律变化。研究结果为更有效解决柔性工装的优化设计和控制问题提供了必要依据。

焊接柔性加工单元中熔池的实时控制

机器人焊接过程中熔池实时控制系统是焊接柔性加工单元 (WFMC)中保证良好焊接质量的一个重要子系统。文中建立了WFMC中焊接质量实时控制子系统并实现了该子系统与WFMC中央监控计算机的实时可靠通讯。在获得了焊接熔池特征参数的基础上 ,建立了焊接过程熔池正面参数和焊缝背面参数的神经网络模型。模型根据熔池正面参数可实时预测焊缝背面宽度。并设计了神经元自学习比例求和微分(PSD)控制器 ,通过调整脉冲峰值电流 ,实现了机器人脉冲钨极气体保护焊 (GTAW )过程中通过正面熔池传感对焊接焊缝背面宽度的实时控制。

汽车前梁总成机器人点焊柔性加工单元

介绍了一套用于汽车前梁总成点焊作业的机器人点焊柔性加工单元。该系统以点焊机器人为主,辅以2个由伺服电机驱动的工位转台,转台由系统总控单元中的PLC来控制。最后详细讨论了针对该系统的机器人程序设计,并给出结论。

具有柔性加工路径的作业车间智能优化调度

用遗传算法研究了具有柔性加工路径的作业车间的智能优化调度问题 ,提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法 ,将加工计划与生产调度同时考虑 ,避免了加工计划和生产调度相脱节的弊端。最后给出了此调度算法的仿真结果 ,证明该算法是可行的 。

混流柔性加工单元自动导引小车的调度优化

多品种混流柔性加工单元中的自动导引运输车(AGV)数量和运行路径直接影响单元的运行效率.在考虑产品加工工时、批量需求、设备物理位置等约束下,以最小化搬运任务时间为优化目标,基于改进Memetic算法,通过编码和搜索机制的调整,对不同AGV数量以及不同设备加工任务分配方案条件下的调度策略进行协同优化求解,有效避免了迭代过程中易出现非法解的状况,从而获得了AGV最优调度路径.最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性.

FMS柔性加工设备状态监测和预测技术研究

通过对FMS柔性加工设备的故障机理分析，针对目前柔性加工设备状态监测与故障诊断中存在的问题，从硬件报警、软件报警和传感信号三方面，具体分析了BQ-FMS立式加工中心可利用的监测信息和工况变化处理策略，利用域值判断、神经网络等方法，研究了传感信号的监测顺序及检测方法，提出了多方位监测信息融合的思想，并利用灰色理论和神经网络方法对信号进行预测，应用专家系统技术建立了自动诊断系统。经长春FMS实验中心的实验表明，该方法快速可靠。

焊接柔性加工单元用数控变位机的研制

依据现有进口弧焊机器人的技术特点和工作要求 ,研制了 1台与之配套的数控焊接变位机 ,该机工作台可进行回转和倾斜两个运动 ,可使工件置于最佳的位置进行焊接 .这两个运动均采用交流伺服电机驱动、谐波减速器减速和工控机加模糊控制的方法进行控制 ,运动速度可在大范围内均匀调节 ,能满足不同焊接速度的需求 .

柔性加工单元的状态监测与故障诊断研究

解决目前柔性加工单元状态监测与故障诊断系统实时性差，策略过于简单，易误判漏判的缺陷。方法从分析故障机理入手，利用与ＣＮＣ／ＰＬＣ并行通讯获取机床工况信息和神经网络预测模型检测信号，利用专家系统进行故障信息融合。结果提出了柔性加工单元监控诊断系统的总体框架及具体信号检测点，检测方法，故障简易、精确诊断的实现策略。结论基于长春ＦＭＳ实验中心立式加工中心的分析与初步实验仿真表明：该方案方法快速、可靠、有效。

板料柔性加工系统的优化排样原理及实现

介绍了板料柔性加工系统优化排样的特点，详细讨论了应用于板料柔性加工系统的排样原理和方法。较好解决了夹钳活动区内排样和多种零件混合排样的难题，并在实际应用中取得了较好的效果。

柔性加工设备机电系统的动力学模型与辨识

在剖析柔性加工设备机电系统结构、信息传递链等基础上，建立柔性加工设备机电系统较精确的动力学模型，并研制相应硬件，实现实时在线模型参数辨识，排除变工况与加工过程的时变性对状态监测与故障诊断的影响，为实现柔性加工环境下多变工况加工过程的实时状态监测、故障诊断与故障预警打下基础。

柔性加工单元模块化设计建模技术

通过对柔性加工单元模块数据信息的分析和归纳，构造了用于柔性加工单元模块化设计系统的产品定义模型，并在此基础上利用面向对象技术建立了柔性加工单元模块数据库的数据模型──模块模型。

虚拟柔性加工单元数据库管理系统的设计

分析了虚拟柔性加工单元信息管理系统的需求 ,设计了虚拟单元信息管理系统的功能结构 .根据系统开发使用的关系数据库管理系统 ,建立了柔性加工单元扩展实体 -联系数据库模型和关系数据库 .