CN111222771A - 一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统及方法，该系统包括数据驱动的工艺创成与智能推演CAPP系统、锻件多阶段成型检测与质量分析评价系统、锻件多阶段成型动态反馈补偿控制系统、“工艺‑能耗/效率”动态均衡调度优化系统、锻造协同管理平台、以及智能生产线集成系统。本发明中的多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统，可实现锻件全流程工艺、生产、质量、管控的协同与追溯，工艺设计效率提高至少50％，加工效率提高30％，不合格率降低30％，为一种可推广的智能热加工产线集成解决方案。
Description
技术领域
本发明属于智能制造技术领域，涉及一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统及方法。
背景技术
目前技术方案中有自动化锻造生产线，整个锻造过程的所有位移工作均可由机械完成，大大降低了工人劳动强度，提高了锻件生产效率，同时，能够保证工人的安全。但是，该生产线仅仅实现了自动化，整个生产过程能效分析、动态调度、质量检测、反馈溯源等功能都不具备，且复杂锻件工艺设计仍存在周期长、效率低等问题。由于自动化设施针对性较强且智能化不足，该技术方案中的自动化锻造生产线局限性较强，不适于在行业内推广。
目前技术方案中一种应用于智能制造领域的锻件质量追溯系统，包括智能制造平台与锻造车间管理系统、初整车间管理系统、再加工车间管理系统及包装车间管理系统通讯链接；锻造车间管理系统包括多个安装于锻造设备内的设备参数收集装置；锻造车间管理系统通过设备参数收集装置获得锻件的生产数据；锻造车间管理系统还连接有二维码打印装置；锻造过程结束后，锻造车间管理系统驱动二维码打印装置打印二维码；所述二维码包含了锻件的生产数据信息。该技术可精确追溯每个产品的生产线以及生产参数，如果锻件出现质量问题，可以精确查找源头，及时对症的解决问题。但是该发明仅仅局限于锻造过程中的质量环节，不涉及整条生产线的全流程管控。
发明内容
本发明中基于复杂锻件成型机理与知识融合的智能CAPP系统可解决多品种变批量复杂锻件工艺设计周期长、成型质量不稳定、能耗高、效率低等问题；
本发明中的“工艺-能耗/效率”动态均衡调度优化系统，可深度挖掘加热与成型过程中的“工艺-能耗/效率”关系，实现生产过程高维度、多尺度动态均衡调度；
本发明中的锻件多阶段成型检测与质量分析评价系统，可实现锻件变形过程中的实时热态物体三维尺寸检测、内部缺陷检测以及多因素耦合的复杂锻件多阶段成型动态反馈补偿，构建锻件质量评价标准。
本发明中的多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统，可实现锻件工艺设计、生产、质量、管控的全流程协同与追溯，并在行业内推广。
本发明的技术解决方案是：
第一方面，一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统，该系统包括：
数据驱动的工艺创成与智能推演CAPP系统，深入挖掘机理与数据融合的成型过程演变规律，建立材料、设备、工艺规则和产品模型等数据库，进行锻件工艺创新重构及工艺优化，再进行工艺实例的特征匹配，通过基于帕累托归档进化策略PAES等优化算法，推演工艺过程并优化工艺参数，进行工艺仿真验证；
锻件多阶段成型检测与质量分析评价系统，采用传感器、工业相机以及嵌入压力机的数据采集、转换和转化等模块，实现锻造过程的大数据采集与处理，同时实现多噪声下热态锻件的三维尺寸动态检测，采用超声检测设备实现锻件内部缺陷的超声无损检测，通过锻件多阶段成型过程感知与质量评估，综合判定质量稳定性，实现成型过程与质量的智能评价；
锻件多阶段成型动态反馈补偿控制系统，通过采集锻件在成型过程中材料组织、形状尺寸、内部缺陷等参数数据，耦合关联的工艺参数演变规律，建立成型过程演变模型及工艺参数反馈调度规则库，面向实际锻造的多阶段成型过程，实现锻造过程工序内和工序间的动态反馈补偿；
“工艺-能耗/效率”动态均衡调度优化系统，通过嵌入压力机的传感器实现锻造能耗趋势及利用水平的全面监控，基于大数据、深度学习算法，对产线综合效率进行在线分析与预测，实现锻造过程多尺度动态均衡调度优化，完成生产线设备、材料等的在线调配；
锻造协同管理平台，采用统一的开发标准和可扩展的协同管理平台框架，集成智能CAPP、在线检测与补偿反馈、智能调度、产线协同运行与反馈溯源等功能；
智能生产线集成系统，通过智能生产线异构制造资源协议解析，实现数据获取、物料跟踪、异构资源分布式协同控制、多元异构传感器协同测量、异构多元数据通讯与发布等智能生产线的集成。
第二方面，一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成方法，该方法通过第一方面的多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统实施。
本发明与现有技术相比的优点在于：
本发明中的智能CAPP系统，是一种“材料-结构-工艺-过程”的锻造过程工艺创成优化新方法，可解决多品种变批量复杂锻件工艺设计周期长、成型质量不稳定、能耗高、效率低等问题；本发明中的“工艺-能耗/效率”动态均衡调度优化系统，可实现生产过程高维度、多尺度动态均衡调度；本发明中的锻件质量检测与分析评价系统，可实现锻件变形过程中的实时热态物体三维尺寸检测、内部缺陷检测以及多因素耦合的复杂锻件多阶段成型动态反馈补偿，构建锻件质量评价标准，开创了“结构-工艺-质量-生产”的锻造过程深度自适应调控新模式；本发明中的多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统，集成了大型伺服压力机、机械手、物流系统、快速换模解决方案，形成多品种复杂锻件加热和成型过程的调度控制的新原理和新方法，可实现锻件全流程工艺、生产、质量、管控的协同与追溯，工艺设计效率提高至少50％，加工效率提高30％，不合格率降低30％，形成了一种可推广的智能热加工产线集成解决方案。
具体实施方式
本发明的目的在于提供一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统，该系统包括：
数据驱动的工艺创成与智能推演CAPP系统，深入挖掘机理与数据融合的成型过程演变规律，建立材料、设备、工艺规则和产品模型等数据库，进行锻件工艺创新重构及工艺优化，再进行工艺实例的特征匹配，通过基于帕累托归档进化策略PAES等优化算法，推演工艺过程并优化工艺参数，进行工艺仿真验证；
锻件多阶段成型检测与质量分析评价系统，采用传感器、工业相机以及嵌入压力机的数据采集、转换和转化等模块，实现锻造过程的大数据采集与处理，同时实现多噪声下热态锻件的三维尺寸动态检测，采用超声检测设备实现锻件内部缺陷的超声无损检测，通过锻件多阶段成型过程感知与质量评估，综合判定质量稳定性，实现成型过程与质量的智能评价；
锻件多阶段成型动态反馈补偿控制系统，通过采集锻件在成型过程中材料组织、形状尺寸、内部缺陷等参数数据，耦合关联的工艺参数演变规律，建立成型过程演变模型及工艺参数反馈调度规则库，面向实际锻造的多阶段成型过程，实现锻造过程工序内和工序间的动态反馈补偿；
“工艺-能耗/效率”动态均衡调度优化系统，通过嵌入压力机的传感器实现锻造能耗趋势及利用水平的全面监控，基于大数据、深度学习算法，对产线综合效率进行在线分析与预测，实现锻造过程多尺度动态均衡调度优化，完成生产线设备、材料等的在线调配；
锻造协同管理平台，采用统一的开发标准和可扩展的协同管理平台框架，集成智能CAPP、在线检测与补偿反馈、智能调度、产线协同运行与反馈溯源等功能；
智能生产线集成系统，通过智能生产线异构制造资源协议解析，实现数据获取、物料跟踪、异构资源分布式协同控制、多元异构传感器协同测量、异构多元数据通讯与发布等智能生产线的集成。
根据本发明的第二方面，提供了一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成方法，该方法包括：
采用数据驱动的工艺创成与智能推演CAPP系统，深入挖掘机理与数据融合的成型过程演变规律，建立材料、设备、工艺规则和产品模型等数据库，进行锻件工艺创新重构及工艺优化，再进行工艺实例的特征匹配，通过基于帕累托归档进化策略PAES等优化算法，推演工艺过程并优化工艺参数，进行工艺仿真验证。
通过锻件多阶段成型检测与质量分析评价系统，采用传感器、工业相机以及嵌入压力机的数据采集、转换和转化等模块，实现锻造过程的大数据采集与处理，同时实现多噪声下热态锻件的三维尺寸动态检测，采用超声检测设备实现锻件内部缺陷的超声无损检测，通过锻件多阶段成型过程感知与质量评估，综合判定质量稳定性，实现成型过程与质量的智能评价。
采用锻件多阶段成型动态反馈补偿控制系统，通过采集锻件在成型过程中材料组织、形状尺寸、内部缺陷等参数数据，耦合关联的工艺参数演变规律，建立成型过程演变模型及工艺参数反馈调度规则库，面向实际锻造的多阶段成型过程，实现锻造过程工序内和工序间的动态反馈补偿。
采用“工艺-能耗/效率”动态均衡调度优化系统，通过嵌入压力机的传感器实现锻造能耗趋势及利用水平的全面监控，基于大数据、深度学习算法，对产线综合效率进行在线分析与预测，实现锻造过程多尺度动态均衡调度优化，完成生产线设备、材料等的在线调配。
通过锻造协同管理平台，采用统一的开发标准和可扩展的协同管理平台框架，集成智能CAPP、在线检测与补偿反馈、智能调度、产线协同运行与反馈溯源等功能。
采用智能生产线集成系统，通过智能生产线异构制造资源协议解析，实现数据获取、物料跟踪、异构资源分布式协同控制、多元异构传感器协同测量、异构多元数据通讯与发布等智能生产线的集成。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。
Claims (2)
1.一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统，其特征在于，该系统包括：
数据驱动的工艺创成与智能推演CAPP系统，深入挖掘机理与数据融合的成型过程演变规律，建立材料、设备、工艺规则和产品模型数据库，进行锻件工艺创新重构及工艺优化，再进行工艺实例的特征匹配，通过基于帕累托归档进化策略PAES优化算法，推演工艺过程并优化工艺参数，进行工艺仿真验证；
锻件多阶段成型检测与质量分析评价系统，采用传感器、工业相机以及嵌入压力机的数据采集、转换和转化模块，实现锻造过程的大数据采集与处理，同时实现多噪声下热态锻件的三维尺寸动态检测，采用超声检测设备实现锻件内部缺陷的超声无损检测，通过锻件多阶段成型过程感知与质量评估，综合判定质量稳定性，实现成型过程与质量的智能评价；
锻件多阶段成型动态反馈补偿控制系统，通过采集锻件在成型过程中材料组织、形状尺寸、内部缺陷参数数据，耦合关联的工艺参数演变规律，建立成型过程演变模型及工艺参数反馈调度规则库，面向实际锻造的多阶段成型过程，实现锻造过程工序内和工序间的动态反馈补偿；
“工艺-能耗/效率”动态均衡调度优化系统，通过嵌入压力机的传感器实现锻造能耗趋势及利用水平的全面监控，基于大数据、深度学习算法，对产线综合效率进行在线分析与预测，实现锻造过程多尺度动态均衡调度优化，完成生产线设备、材料的在线调配；
锻造协同管理平台，采用统一的开发标准和可扩展的协同管理平台框架，集成智能CAPP、在线检测与补偿反馈、智能调度、产线协同运行与反馈溯源功能；
智能生产线集成系统，通过智能生产线异构制造资源协议解析，实现数据获取、物料跟踪、异构资源分布式协同控制、多元异构传感器协同测量、异构多元数据通讯与发布的集成。
2.一种多品种复杂锻件智能生产线管控与集成方法，该方法通过权利要求1所述的多品种复杂锻件智能生产线管控与集成系统实施。
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