CN111843505A - 现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种现场机器人在位测量‑铣磨修复一体化系统，包括机械运动系统、电气控制系统、机器人铣磨加工系统、三维视觉测量与加工轨迹生成系统、加工过程在线监测与自适应调控系统。本发明通过模块化设计和轻量化设计解决了设备进场问题，通过环形导轨+移动小车+升降平台+机器人的方式实现了大型曲面封闭结构的待加工区域空间可达。通过三维视觉测量与加工轨迹生成系统实现了机器人自动测量与轨迹规划，通过加工过程在线监测与自适应调控系统实现加工过程实时三维可视化运动仿真、力/振动/主轴电流等信号实时监测与自适应调控，实现大型曲面封闭结构机器人自动化智能化加工。
Description
技术领域
本发明属于机器人加工领域，更具体地，涉及一种现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法与系统。
背景技术
三峡等大型发电水轮机叶片和转轮室在服役一段时间后，表面会出现蚀点、凹坑等缺陷，现有修复方法一般是在水轮机工作现场采用人工焊接或激光熔覆进行缺陷填充，然后通过人工打磨方式去除焊点余高完成修复。该方法人工劳动强度大、效率低、质量一致性差，且对操作人员的身体健康有一定危害，因此水轮机检修企业提出了机器人在位修复的迫切需求。然而，要实现水轮机现场机器人加工与测量，对加工设备设计、进场、安装调试、测量方法、加工工艺等均提出了很大挑战。近年来，虽然有制造厂商开发了针对水轮机叶片的机器人打磨装置，但是均针对小型水轮机叶片在车间环境下加工的场景，对于大型水轮机现场在位加工与测量工艺方法一直未有所突破。
在CN201711099909.7中公开了名称为“一种水轮机叶片自动打磨系统”的发明专利，该系统包括装夹平台、工业机器人、打磨控制系统和视觉图像系统，其中，装夹平台用作对待打磨的水轮机叶片进行定位装夹；工业机器人上装夹有打磨机构，工业机器人受打磨控制系统的控制、用作对装夹平台上所装夹的叶片进行打磨；打磨控制系统针对待打磨叶片的当前打磨面，用作规划对应的打磨路径，将规划好的打磨路径转化为工业机器人的打磨动作控制程序、输送给工业机器人；视觉图像系统用作检测打磨质量并反馈给打磨控制系统。该系统能够对精密铸造成型的反击式水轮机叶片表面进行自动、智能化的统一标准的打磨处理，有利于精准、可靠地提高叶片表面的打磨质量。但是该系统一般用于车间环境下水轮机叶片加工，叶片可装夹定位，不涉及在位测量和定位，且系统设计未考虑大型水轮机现场加工的工况，无法进行大型水轮机叶片和转轮室现场在位机器人测量与修复加工。
在CN202010178064.6中公开了一种名称为“一种水轮机转轮叶片复杂型面机器人打磨抛光方法”的发明专利。所述方法包括如下步骤：1)叶片装夹；2)装夹检查；3)数据分析；将扫描仪扫描的叶片数据进行分析，建立叶片实际点云模型；4)数控编程；根据叶片点云模型用磨削加工软件规划机器人打磨、抛光轨迹线路；5)打磨；6)抛光；7)叶片型线检查；8)叶片表面粗糙度检查。该方法利用计算机三维模拟技术及机器人打磨抛光技术，根据水轮机转轮运行时水在流道中的流动方向进行数控程序规划，控制机器人运动姿态，使砂带轮与叶片始终保持相切，打磨抛光线路始终与水流动方向平行，确保叶片打磨抛光质量较高，加工后的叶片能够导致机组发电效率更高。但是，该方法主要针对新加工的水轮机叶片在车间环境下打磨抛光加工，不涉及现场修复加工。
因此，现有技术主要针对大型机械结构的修复，但是都无法进行现场修复加工，尤其是水轮机叶片只能车间环境下打磨加工，无法完全实现大型水轮机现场在位测量-修复一体化加工。
发明内容
本发明针对现有技术中无法现场对大型机械结构进行修复和加工的缺陷，提出了一种现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法与系统。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，包括机械运动系统、电气控制系统、机器人铣磨加工系统、三维视觉测量与加工轨迹生成系统、加工过程在线监测与自适应调控系统；
机械运动系统包含环形导轨、垂直升降机、水平直线运行机构；环形导轨上设有RGV小车，RGV小车在环形轨道上沿着周向运动，并在垂直升降机和水平直线运动机构的作用下到达指定位置；机械运动系统安装在待修复现场；
电气控制系统包括多个单体控制柜，在待修复现场完成柜内接线；
机器人铣磨加工系统包括机器人、电主轴、浮动主轴、刀库、刀具、快换系统，在机械运动系统的控制下通过RGV小车将机器人运送至指定位置的指定高度；
三维视觉测量与加工轨迹生成系统的硬件包括三维视觉测量设备、工业PC机；
加工过程在线监测与自适应调控系统的硬件包括电流传感器、振动传感器、力传感器、数据采集网关；
机器人定位后，工业PC机通过与机器人和电气控制系统通讯获取此时机器人在现场的位置以及机器人本身位姿，然后自动生成三维测量轨迹；机器人连接经过手眼标定的三维视觉测量设备，按照生成的三维测量轨迹对待加工表面进行扫描，获取三维测量点云数据并上传给工业PC机，工业PC机利用曲面机器人加工测量与智能轨迹生成软件进行待加工特征识别并重构打磨区域目标型面，最终自动生成加工轨迹；机器人根据生成的加工轨迹采用先铣削后打磨的工艺方法对待修复对象进行修复；
加工过程在线监测与自适应调控系统用于对机器人加工切削力监测与力位混合控制，对机器人加工过程进行加工振动监测、加工刀具状态监测并进行自适应调控。
接上述技术方案，环形导轨包括环形支撑梁和环形轨道，环形轨道四周都设置有直线段部分，直线段根据待修复对象的尺寸加长或缩短。
接上述技术方案，垂直升降机为剪叉式升降机或者导轨式升降机；水平直线运行机构主要为同步带式直线模组、丝杆式直线模组或电机驱动齿轮齿条加导轨滑块的组合。
接上述技术方案，若待修复对象为水轮机叶片，则加工轨迹生成方法为：
采用等参数线法，令沿着叶片周向方向为参数u方向，沿着叶片径向为参数v方向，取等v非参数线作为刀触点曲线，针对每一条刀触点曲线，选u方向为刀具进给方向f，v方向为刀触点曲线偏置方向b，n为曲面局部法向量；
选择带抬刀的往复式走刀方式，让刀具姿态的调整在退刀时完成；
选择相对于驱动几何的驱动方法，设置前倾角为5°；
选取v＝0的等参数曲线作为第一条刀触点曲线；
根据弓高误差离散刀触点曲线，形成一系列刀触点；
计算每个刀触点的行距，将刀触点沿着行距方向偏置得到其余刀触点曲线上的刀触点；
计算刀触点处的刀轴矢量以及对应刀位点，得到水轮机叶片的机器人加工刀位文件，生成机器人加工轨迹；
根据生成的加工轨迹，利用机器人后置处理算法生成加工代码下发机器人进行加工。
接上述技术方案，机器人加工切削力监测与力位混合控制具体包括：
在机器人末端法兰上安装力传感器，利用虚功原理得到测量力/力矩与切削力之间的坐标转换关系；
建立测量力/力矩和切削力之间的解耦模型；
采用数据采集网关实时采集切削力数据并上传工业PC机进行处理；
工业PC机利用对切削力数据进行可视化监测，同时将实时切削力数据与设定的切削力阈值进行比较，生成反馈控制策略来调整机器人位姿，以保证加工过程中的切削力恒定，实现力位混合控制。
接上述技术方案，加工振动监测与自适应调控具体包括：
对待修复对象进行有限元建模或模态实验测试，分析系统模态振型并选取合适的振动传感器布置位置；
利用变分模态分解法对原始振动信号进行分解，提取到反映原始信号不同频段模态特征的信号子序列，计算各子序列的信息熵构建监测指标样本集；
采用主成分分析算法对样本集进行降维处理，除去样本中的弱影响以及不相关成分；
利用处理过的样本数据训练概率神经网络，使用softmax函数作为输出单元，通过采用交叉验证实验改善模型精度；
利用训练好的算法模型，进行新数据的模式识别，完成颤振的自动辨识，若发生颤振，则修正机器人末端移动速度和主轴转速，通过PC SDK通讯下发指令反馈控制机器人调整相应参数拟制颤振。
接上述技术方案，加工刀具状态监测与自适应调控具体包括：
基于待修复对象的机器人铣磨加工工况数据和有限元仿真数据驱动建立加工刀具状态识别代理模型，通过采集加工过程的主轴电流信号，计算实时刀具破损/磨损状态，若识别发生破损、断刀或刀具剧烈磨损，则发出报警信号并反馈控制机器人换刀。
接上述技术方案，机器人手眼标定具体为：
在三维视觉测量设备中的扫描仪可视范围内固定一个标准球，将线激光固定在机器人末端法兰对标准球进行变姿态测量；
根据标准球的球心坐标在机器人基坐标系下的坐标不变，构建视觉测量坐标系和机器人基坐标系的关系；根据矩阵变换关系可得：
其中，
bp表示标准球心在机器人基坐标系下的坐标；
Bi表示第i次测量时末端法兰坐标系相对于机器人基坐标系的变换矩阵；
X表示视觉测量坐标系相对于末端法兰坐标系的变换矩阵，即手眼标定矩阵；
由于标准球位置固定，其球心在机器人基坐标系下的坐标bp不变，故建立方程，
手眼矩阵X用四元数q＝[q0 q1 q2 q3]表示为，
其中，eps01,eps02,eps03分别为视觉测量坐标系相对于末端法兰坐标系在X、Y、Z方向的偏移量。
本发明还提供了一种现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法，其采用上述技术方案的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统进行大型封闭式曲面结构现场的在位测量和铣磨修复。
本发明还提供了一种现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法，其采用上述技术方案的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统进行水轮机叶片及转轮室现场的在位测量和铣磨修复。
本发明通过模块化设计和轻量化设计解决了设备进场问题，通过环形导轨+移动小车+升降平台+机器人的方式实现了大型水轮机叶片、转轮室所有待加工区域空间可达。
进一步采用三维激光测量配合点云处理方法实现机器人定位与焊点等特征识别，采用力位混合控制加工配合加工载荷在线监测调控实现良好的加工一致性和高加工精度，最终实现大型水轮机叶片、转轮室、螺旋桨、封闭飞行器舱体等现场机器人在位测量-铣磨修复智能化加工。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统组成示意图；
图2是图1中I部分的放大示意图；
图3是图1中II部分的放大示意图；
图4是本发明涉及的电气控制系统架构图；
图5是本发明涉及的数据采集系统架构图；
图6是本发明涉及的曲面机器人加工测量与智能轨迹生成软件界面；
图7是本发明涉及的机器人加工在线监测与自适应控制软件；
图8是本发明实施例中焊点特征和打磨区域识别流程图；
图9是本发明涉及的水轮机叶片/转轮室内壁目标型面重构流程图；
图10是本发明涉及的最近点迭代计算示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法与系统包括机械运动系统、电气控制系统、三维视觉测量与加工轨迹生成系统、机器人铣磨加工系统、加工过程在线监测与自适应调控系统等。
如图1所示，本发明以水轮机叶片及转轮室现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统为例。本发明包含的机械运动系统功能上实现机器人打磨系统周向运动、垂直升降运动和水平直线运动，总体上采用模块化设计，单个零件重量均在15kg以内，可以单人搬运，方便进场和现场安装。
如图1-3所示，机械运动系统主要包含环形导轨小车系统、垂直升降系统、水平直线运行系统。整个机械运动系统都可以搬进转轮室。其中环形导轨小车系统具体包括安装法兰1、环形导轨支撑架2、环形导轨系统3、伺服电缸4、RGV小车5(Rail Guided Vehicle轨道穿梭小车)。环形导轨系统3中的环形支撑梁和环形轨道四周都设置有直线段部分，直线段可以根据水轮机的尺寸加长或缩短，以此来调节轨道的内圈尺寸和外圈尺寸来满足不同尺寸的水轮机打磨需要。环形导轨围绕转轮体的底部设置。垂直升降系统具体包含垂直升降平台6、伸缩电磁铁7，本方案中垂直升降平台6为剪叉式升降平台，也可以为导轨式升降平台等可实现垂直升降功能的系统。水平直线运行系统主要为水平直线模组8，本方案中的水平直线模组8为同步带式直线模组，也可以为丝杆式直线模组或电机驱动齿轮齿条加导轨滑块组合等可实现水平直线运动的系统。
本发明包含的电气控制系统功能上实现整体机器人测量-铣磨修复一体化系统的电气逻辑控制、各运动部件的运动控制等功能，采用模块化设计，结构上按功能模块拆分成若干控制柜体，方便进场。柜外接线全部采用航插或其他对接插头，方便现场装拆。电气控制系统主要包含运动控制器、PLC、以太网交换机、辅助轴1、辅助轴2、辅助轴3、打磨主轴、机器人、刀库、接近开关、各旋转轴编码器、伺服电缸、气缸、绕线机、空压机、除尘器等，电气控制系统架构图如图4所示。其中，运动控制器配合3个辅助轴、打磨主轴和机器人实现系统运动控制功能，PLC实现系统电气逻辑控制功能，以太网交换机实现运动控制器、PLC、机器人、打磨主轴、3个辅助轴之间的通讯交互。除尘器负责打磨过程中的粉尘收集，空压机负责提供系统所需的压缩空气，绕线机负责系统线缆收放，气缸负责系统导轨的辅助支撑。伺服电缸是传动部件，负责将辅助轴的旋转运动转换为直线运动以实现系统的平移和升降运动。各旋转轴编码器负责旋转轴位置反馈。接近开关安装于水平直线模组的四个角点处，用于判断水平直线模组与障碍物的距离，防止与障碍物碰撞。刀库实现系统换刀操作。
本发明包含的三维视觉测量与加工轨迹生成系统功能上主要实现对水轮机叶片和转轮室内壁等待修复表面轮廓的测量、待修复区域及特征识别、加工余量计算、加工轨迹生成等功能。硬件上采用线激光器或面阵结构光扫描仪等作为三维视觉测量设备进行测量，线激光器或面阵结构光一般体积较小，方便携带进场。软件采用自主开发的曲面机器人加工测量与智能轨迹生成软件，运行在工业PC上，实现测量点云数据自动提取与滤波、待修复区域及特征识别、目标型面拟合与加工余量计算、加工轨迹生成等功能。部分软件界面如图6、7所示。
本发明包含的机器人铣磨加工系统功能上主要实现加工指令的执行，包括铣削、打磨、换刀、除尘、冷却等。其中铣削功能通过机器人末端安装电主轴配合铣刀实现，打磨功能通过机器人末端安装浮动主轴(包含但不限于气浮动、机械浮动、主动力控浮动等具有浮动功能的主轴)配合打磨工具(旋转锉、百叶片、砂纸、抛光轮等)实现，换刀功能通过自动换刀机构(快换系统或主轴自带的换刀机构等)实现，除尘功能通过工业除尘器实现、冷却主要是给需要液冷的主轴提供冷却水，通过水冷机实现。
本发明包含的加工过程在线监测与自适应调控系统功能上主要实现加工过程三维可视化运动仿真、加工过程切削力监测与力位混合控制、电主轴电流监测与自适应调控、加工振动监测与自适应调控等功能，以提升加工效率和精度。硬件上包含力传感器、电流传感器、加速度传感器、数据采集网关，负责采集和传输数据。软件采用自主开发的机器人加工在线监测与自适应控制软件，运行在工业PC上，利用采集的数据进行分析，生成自适应调控策略(如调整机器人位姿、调整机器人末端移动速度等)下发机器人执行。数据采集系统架构如图5所示，部分软件界面如图6、图7所示。具体地，本发明数据采集系统的所采集的数据主要包括：
(1)采集PLC中报警信息、3个辅助轴位置数据、打磨主轴转速数据，用于驱动实现加工过程的辅助轴、打磨主轴三维可视化运动仿真。
(2)采集机器人各轴位姿信息，用于驱动加工过程的机器人运动仿真。
(3)通过线激光测量装置采集点云数据，传输给三维视觉测量与加工轨迹生成系统，实现待修复表面轮廓的测量、待修复区域及特征识别、加工余量计算等功能。
(4)通过2D视觉检测设备采集图像信息，用于可视化监控加工设备周围场景。
(5)通过加速度传感器采集加工过程中机器人振动信号，用于判断加工过程中是否发生颤振。
(6)通过主轴电流传感器采集打磨主轴输入电流信号，用于监测打磨主轴负载，判断是否发生负载突然变大或变小。
(7)通过六维力传感器采集加工过程的切削力信号，用于监测加工过程切削力变化，通过力位混合控制实现加工过程切削力恒定。
本发明水轮机叶片及转轮室现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法主要包括如下步骤：
(1)加工设备进场、安装：加工设备进场和安装主要包括机械运动系统进场安装、电气控制系统进场安装、机器人铣磨加工系统进场安装、三维视觉测量系统硬件进场安装、加工过程在线监测与自适应调控系统硬件进场安装。具体如下：
1)机械运动系统各部件由人工搬运进场，在水轮机转轮室内壁底部焊接安装法兰1，使其成为承受主要载荷的部件，解决了水轮机底部排架承载能力有限的问题。环形轨道支撑架2一端通过螺栓与安装法兰1连接，另一端与伺服电缸4连接，可以提高结构的刚性。环形轨道系统3固定在环形轨道支撑架2上，RGV小车5可以在环形轨道上沿着周向运动，能够将打磨机器人9运送至转轮室内壁和转轮体的周向各点，RGV小车5除具有一般的运行功能外，还自带防倾覆和轨道锁紧功能，以确保作业的安全性及机器人打磨的可靠性。通过安装在RGV小车5上的垂直升降平台6来实现沿着水轮机高度方向上的升降功能，能够将打磨机器人9运送至所需的打磨高度。为保证打磨精度，垂直升降平台6较一般式升降平台要具有足够的刚性，通过在铰点处采用滑动轴承、平台顶部和底部采用导轨滑块以及采用弹性模量和惯性矩较大的材料和构件、以及用焊接式外叉臂和内叉臂框架结构代替外叉臂和内叉臂单片结构等来提高垂直升降平台6的刚性。另外，通过固定在垂直升降平台6上的伸缩电磁铁7吸附在转轮室内壁以提高垂直升降平台6的刚性。通过安装在垂直升降平台6上的水平直线模组8来实现沿着转轮体和转轮室内壁之间的水平直线运动功能，能够将打磨机器人9运送至转轮体侧或转轮室内壁侧。通过上述功能部件可以将打磨机器人9运送至需要打磨的位置并固定，然后可以由打磨机器人9及其配套的控制系统来实现对打磨区域的自动打磨。
2)电气控制系统各单体控制柜在水轮机转轮室外完成柜内接线，然后由人工搬运进场，通过背板螺丝或挂钩安装在RCV小车上。控制柜外部接线全部采用航插或其他防呆插头进行连接，方便用户装拆。系统中涉及的压缩空气、冷却水、液压油等管路均采用行业专用管接头进行连接。
3)机器人铣磨加工系统主要包括机器人、电主轴、浮动主轴、刀库、刀具、快换系统、各部件安装法兰等。将机器人通过底座螺栓安装在机械运动系统的水平直线运行系统上对应的安装位置。刀库也通过螺栓安装在水平直线运行系统的指定位置。将快换系统机器人侧通过连接法兰安装在机器人末端法兰上，电主轴、浮动主轴等分别通过连接法兰安装在不同的快换系统的工具侧。将连接好的电主轴、浮动主轴、刀具放置在刀库的指定位置，以便进行自动换刀。
4)三维视觉测量与加工轨迹生成系统中的硬件主要是三维视觉测量设备、工业PC机、连接线缆，均可直接人工携带进场。将三维视觉测量设备通过法兰安装在快换系统的工具侧，通过网线连接三维测量设备与工业PC机即完成安装。
5)加工过程在线监测与自适应调控系统硬件主要包括电流传感器、振动传感器、力传感器、数据采集网关，均可人工携带进场。电流传感器按传感器要求安装在电主轴供电线上，振动传感器粘贴在机器人末端法兰上，力传感器通过法兰安装在机器人末端法兰和快换系统机器人侧之间。各传感器输出线连接到数据采集网关的对应输入接口，然后通过网线连接工业PC机和数据采集网关即完成安装。
(2)机器人定位：系统周向运动、垂直升降运动和水平直线运动均通过伺服电机驱动实现，可以实现机器人定位。
(3)机器人手眼标定：机器人手眼标定目的是获取视觉测量坐标系与机器人末端法兰坐标系的变换关系，以便后续将测量点云数据与加工轨迹在同一坐标系表达，是测量系统构建中重要的一环，直接影响测量精度。本实施例以线激光测量设备的手眼标定为例说明具体标定过程如下：
在扫描仪可视范围内固定一个标准球，将线激光固定在机器人末端法兰对标准球进行变姿态测量。根据标准球的球心坐标在机器人基坐标系下的坐标不变，可以构建视觉测量坐标系和机器人基坐标系的关系。根据矩阵变换关系可得：
其中，
bp表示标准球心在机器人基坐标系下的坐标；
Bi表示第i次测量时末端法兰坐标系相对于机器人基坐标系的变换矩阵，可从机器人示教器读取；
X表示视觉测量坐标系相对于末端法兰坐标系的变换矩阵，即手眼标定矩阵。
由于标准球位置固定，即其球心在机器人基坐标系下的坐标bp不变，故可以建立方程，
手眼矩阵X用四元数q＝[q0 q1 q2 q3]可表示为，
X具有7个未知数，因为每两个姿态可以确定3个等式方程，因此确定4个不同的姿态即可求解。
(4)三维视觉测量与待加工特征识别：机器人定位后，工业PC机通过与机器人和电气控制系统通讯获取此时机器人在水轮机转轮室的位置以及机器人本身位姿，然后自动生成三维测量轨迹。机器人连接经过手眼标定的三维测量设备，按照上述测量轨迹对待加工表面进行扫描，获取三维测量点云数据并上传给工业PC机。工业PC机利用曲面机器人加工测量与智能轨迹生成软件进行点云数据滤波、去噪和精简，然后根据曲率或法线特征差异进行待加工特征识别。本实施例以焊点识别为例说明待加工特征识别过程，具体如下：利用经过去噪和精简处理的点云数据，采用基于曲率差异的聚类方法(即对测量点及其邻近点的曲率进行比较，曲率偏差小于某一设定阈值的则认为属于同一聚类)对测量点云进行聚类分割提取，从而得到若干个焊点点云聚类和目标型面点云聚类，实现焊点特征识别。然后用最小多边形包络所有焊点边界，并将最小多边形各边向外等距偏移形成新的多边形，实现打磨区域识别和划分。为了提高识别算法的鲁棒性，分别采用高斯曲率和平均曲率两个特征来描述每个点处的曲率特征。识别算法流程如图8所示。
(5)水轮机叶片/转轮室内壁目标型面拟合与待加工余量计算
将水轮机叶片/转轮室目标型面点云进行双三次B样条插值拟合出的曲面作为目标型面，并构建局部加工坐标系，为后续加工轨迹生成做准备。
目标型面拟合具体步骤如下，
设有(r+1)×(s+1)个数据点Pk,l,k＝0,…,r,l＝0,…,s,需要拟合成3×3次且有(n+1)×(m+1)个控制点的非均匀B样条曲面，即：
式中Vi,j(i＝0,1,…m；j＝0,1,…,n)为控制点坐标，Ni,3(u)，Nj,3(v)定义在节点矢量U,V上的3次基函数。首先沿着某一方向U对数据点反求出控制点，根据所得的控制点求出节点矢量、基函数。然后对所得到的控制点沿着另外一个方向V再一次反求出控制点，所得的控制点就是我们所求的曲面控制点。最后利用这些控制点根据双三次B样条曲面定义便可以得到插值曲面的解析式。打磨区域目标型面重构流程图如图9所示。
采用最近点迭代(ICP)算法实现水轮机叶片/转轮室加工余量迭代求解，为后续打磨轨迹规划和参数设置提供输入数据，待加工余量等于测量点(焊点)到其在目标型面上对应最近点之间的距离，因此算法关键在于获取测量点在目标型面上对应的最近点。最近点的获取过程如图10所示。
p为目标型面外的测量点，q为测量点p在目标型面上的对应点，过q点作目标型面的切平面，将pq向切平面投影得到p'q。此外，根据曲面基本性质，p'q还可以根据下面公式计算，
由矢量相等条件，可以求出上面公式中Δu和Δv。令q1＝r(u+Δu,v+Δv)作为测量点p在目标型面上的对应点，重复上述工作k次，如果前后两次得到的对应点qk-1与qk之间的距离小于设定阈值，点qk即为测量点p在目标型面上对应的最近点，如果大于设定阈值，则继续下一次迭代。测量点pi,j(xi,j，yi,j，zi,j)对应的待加工余量等于该点到其在目标型面上对应最近点qi,j(x′i,j，y′i,j，z′i,j)的距离di,j，假定沿外法矢ni,j的正方向位于设计曲面上方为正，反之为负。
(6)水轮机叶片/转轮室内壁机器人加工轨迹生成：根据上述计算出的待加工余量，采用自主开发的曲面机器人加工测量与智能轨迹生成软件自动生成加工轨迹。软件内部主要算法步骤如下：考虑到水轮机叶片在工作时，受力方向沿叶片周向，因此加工轨迹的方向也需要跟工作状态受力方向尽量保持一致。采用等参数线法，令沿着叶片周向方向为参数u方向，沿着叶片径向为参数v方向，取等v非参数线作为刀触点曲线，针对每一条刀触点曲线，选u方向为刀具进给方向f，v方向为刀触点曲线偏置方向b，n为曲面局部法向量。为获得较高的加工效率，并避免在刀具姿态调整时切削，选择带抬刀的往复式走刀方式，让刀具姿态的调整在退刀时完成。选择相对于驱动几何的驱动方法，设置前倾角为5°左右，这样可以保证刀具在较大切削量下平稳地切削。具体步骤如下，
Step1，选取v＝0的等参数曲线作为第一条刀触点曲线。
Step2，根据弓高误差离散刀触点曲线，形成一系列刀触点。
Step3，计算每个刀触点的的行距，将刀触点沿着行距方向偏置得到其余刀触点曲线上的刀触点。
Step4,计算刀触点处的刀轴矢量以及对应刀位点，得到水轮机叶片/转轮室内壁曲面机器人加工刀位文件，实现机器人加工轨迹生成。
Step5，根据生成的加工轨迹，利用机器人后置处理算法生成加工代码下发机器人进行加工。
(7)执行加工：根据待加工特征不同，选用电主轴铣削或浮动主轴打磨工艺来进行水轮机转轮室修复加工。针对水轮机叶片/转轮室内壁的焊点、焊缝特征，本发明采用先铣削后打磨的工艺方法。具体包括：先用机器人连接电主轴安装铣刀进行铣削，去除大部分待加工余量。铣削后剩余约0.2mm的余量利用机器人连接浮动主轴安装百叶片或砂纸等打磨工具进行去除。其中电主轴和浮动主轴的切换通过快换装置来实现。
(8)加工过程在线监测与自适应调控：水轮机机器人铣磨加工过程中由于系统定位误差、测量误差等因素可能导致加工余量不均匀，导致加工一致性差、加工振动、切削负载过大、刀具破损等情况发生。为了避免上述情况发生或在上述情况发生后及时采取调控措施，本发明采用加工过程实时在线监测与自适应调控方法，对加工过程的切削力、振动、电主轴电流进行实时监测，并生成相应策略进行调控。具体过程如下：
1)机器人加工切削力监测与力位混合控制：在机器人末端法兰上安装力传感器，由于切削力所在的坐标系和传感器检测到的力向量所在的坐标系不一致，因此利用虚功原理得到测量力/力矩与切削力之间的坐标转换关系。建立测量力/力矩和切削力之间的解耦模型，实现打磨力的精确测量，采用数据采集网关实时采集切削力数据并上传工业PC机进行处理。工业PC机利用自主开发的机器人加工在线监测与自适应控制软件对切削力数据进行可视化监测，同时将实时切削力数据与设定的切削力阈值进行比较，生成反馈控制策略(调整机器人位姿)，下发指令调整机器人实时位姿，以保证加工过程中的切削力恒定，实现力位混合控制。
2)加工振动监测与自适应调控
水轮机叶片/转轮室内壁机器人加工过程中，受加工余量不均、系统动力学特性影响可能发生恶性的加工振动，行业内称之为加工颤振(以下称加工颤振)，造成加工系统失稳，会导致加工误差增大甚至引起严重后果。因此，有必要对加工颤振进行实时监测，发生颤振后通过反馈控制加工参数来及时拟制颤振，保证加工过程稳定。具体过程如下：对水轮机转轮室机器人铣磨加工系统进行有限元建模或模态实验测试，分析系统模态振型并选取合适的振动传感器布置位置。利用变分模态分解法对原始振动信号进行分解，提取到反映原始信号不同频段模态特征的信号子序列，计算各子序列的信息熵构建监测指标样本集。采用主成分分析算法对样本集进行降维处理，除去样本中的弱影响以及不相关成分。利用处理过的样本数据训练概率神经网络，使用softmax函数作为输出单元，通过采用交叉验证实验改善模型精度。最后利用训练好的算法模型，进行新数据的模式识别，完成颤振的自动辨识。若发生颤振，则修正机器人末端移动速度和主轴转速，通过PC SDK通讯下发指令反馈控制机器人调整相应参数拟制颤振。
3)加工刀具状态监测与自适应调控：刀具破损/磨损会严重影响加工精度，因此需要在打磨加工过程中实时监测刀具状态，若发生剧烈破损/磨损则及时换刀，降低刀具破损/磨损对加工精度的影响。具体过程如下：基于水轮机叶片/转轮室内壁机器人铣磨加工工况数据和有限元仿真数据驱动建立加工刀具状态识别代理模型，通过采集加工过程的主轴电流信号，计算实时刀具破损/磨损状态，若识别发生破损、断刀或刀具剧烈磨损，则发出报警信号并反馈控制机器人换刀，从而降低刀具破损/磨损对打磨精度的影响。
采用本发明的工艺方法进行水轮机叶片/转轮室内壁焊点等特征铣磨修复加工，可以实现铣磨加工精度不低于0.3mm，材料去除率不低于600mm3/min，能够满足水轮机转轮室修复精度和效率要求。
综上，本发明通过模块化设计和轻量化设计解决了设备进场问题，通过环形导轨+移动小车+升降平台+机器人的方式实现了大型曲面尤其是封闭式结构所有待加工区域空间可达，采用三维激光测量配合点云处理方法实现机器人定位与焊点等待加工特征识别，采用力位混合控制加工配合加工载荷在线监测调控实现良好的加工一致性和高加工精度，最终实现如大型水轮机叶片、转轮室等现场机器人在位测量-铣磨修复智能化加工，弥补了现有技术和设备无法完全实现大型水轮机现场在位测量-修复一体化加工不足。
当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，其特征在于，包括机械运动系统、电气控制系统、机器人铣磨加工系统、三维视觉测量与加工轨迹生成系统、加工过程在线监测与自适应调控系统；
机械运动系统包含环形导轨、垂直升降机、水平直线运行机构；环形导轨上设有RGV小车，RGV小车在环形轨道上沿着周向运动，并在垂直升降机和水平直线运动机构的作用下到达指定位置；机械运动系统安装在待修复现场；
电气控制系统包括多个单体控制柜，在待修复现场完成柜内接线；
机器人铣磨加工系统包括机器人、电主轴、浮动主轴、刀库、刀具、快换系统，在机械运动系统的控制下通过RGV小车将机器人运送至指定位置的指定高度；
三维视觉测量与加工轨迹生成系统的硬件包括三维视觉测量设备、工业PC机；
加工过程在线监测与自适应调控系统的硬件包括电流传感器、振动传感器、力传感器、数据采集网关；
机器人定位后，工业PC机通过与机器人和电气控制系统通讯获取此时机器人在现场的位置以及机器人本身位姿，然后自动生成三维测量轨迹；机器人连接经过手眼标定的三维视觉测量设备，按照生成的三维测量轨迹对待加工表面进行扫描，获取三维测量点云数据并上传给工业PC机，工业PC机利用曲面机器人加工测量与智能轨迹生成软件进行待加工特征识别并重构打磨区域目标型面，最终自动生成加工轨迹；机器人根据生成的加工轨迹采用先铣削后打磨的工艺方法对待修复对象进行修复；
加工过程在线监测与自适应调控系统用于对机器人加工切削力监测与力位混合控制，对机器人加工过程进行加工振动监测、加工刀具状态监测并进行自适应调控。
2.根据权利要求1所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，其特征在于，环形导轨包括环形支撑梁和环形轨道，环形轨道四周都设置有直线段部分，直线段根据待修复对象的尺寸加长或缩短。
3.根据权利要求1所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，其特征在于，垂直升降机为剪叉式升降机或者导轨式升降机；水平直线运行机构主要为同步带式直线模组、丝杆式直线模组或电机驱动齿轮齿条加导轨滑块的组合。
4.根据权利要求1所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，其特征在于，若待修复对象为水轮机叶片，则加工轨迹生成方法为：
采用等参数线法，令沿着叶片周向方向为参数u方向，沿着叶片径向为参数v方向，取等v非参数线作为刀触点曲线，针对每一条刀触点曲线，选u方向为刀具进给方向f，v方向为刀触点曲线偏置方向b，n为曲面局部法向量；
选择带抬刀的往复式走刀方式，让刀具姿态的调整在退刀时完成；
选择相对于驱动几何的驱动方法，设置前倾角为5°；
选取v＝0的等参数曲线作为第一条刀触点曲线；
根据弓高误差离散刀触点曲线，形成一系列刀触点；
计算每个刀触点的行距，将刀触点沿着行距方向偏置得到其余刀触点曲线上的刀触点；
计算刀触点处的刀轴矢量以及对应刀位点，得到水轮机叶片的机器人加工刀位文件，生成机器人加工轨迹；
根据生成的加工轨迹，利用机器人后置处理算法生成加工代码下发机器人进行加工。
5.根据权利要求1所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，其特征在于，机器人加工切削力监测与力位混合控制具体包括：
在机器人末端法兰上安装力传感器，利用虚功原理得到测量力/力矩与切削力之间的坐标转换关系；
建立测量力/力矩和切削力之间的解耦模型；
采用数据采集网关实时采集切削力数据并上传工业PC机进行处理；
工业PC机利用对切削力数据进行可视化监测，同时将实时切削力数据与设定的切削力阈值进行比较，生成反馈控制策略来调整机器人位姿，以保证加工过程中的切削力恒定，实现力位混合控制。
6.根据权利要求1所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，其特征在于，加工振动监测与自适应调控具体包括：
对待修复对象进行有限元建模或模态实验测试，分析系统模态振型并选取合适的振动传感器布置位置；
利用变分模态分解法对原始振动信号进行分解，提取到反映原始信号不同频段模态特征的信号子序列，计算各子序列的信息熵构建监测指标样本集；
采用主成分分析算法对样本集进行降维处理，除去样本中的弱影响以及不相关成分；
利用处理过的样本数据训练概率神经网络，使用softmax函数作为输出单元，通过采用交叉验证实验改善模型精度；
利用训练好的算法模型，进行新数据的模式识别，完成颤振的自动辨识，若发生颤振，则修正机器人末端移动速度和主轴转速，通过PC SDK通讯下发指令反馈控制机器人调整相应参数拟制颤振。
7.根据权利要求1所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，其特征在于，加工刀具状态监测与自适应调控具体包括：
基于待修复对象的机器人铣磨加工工况数据和有限元仿真数据驱动建立加工刀具状态识别代理模型，通过采集加工过程的主轴电流信号，计算实时刀具破损/磨损状态，若识别发生破损、断刀或刀具剧烈磨损，则发出报警信号并反馈控制机器人换刀。
8.根据权利要求1所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统，其特征在于，机器人手眼标定具体为：
在三维视觉测量设备中的扫描仪可视范围内固定一个标准球，将线激光固定在机器人末端法兰对标准球进行变姿态测量；
根据标准球的球心坐标在机器人基坐标系下的坐标不变，构建视觉测量坐标系和机器人基坐标系的关系；根据矩阵变换关系可得：
其中，
bp表示标准球心在机器人基坐标系下的坐标；
Bi表示第i次测量时末端法兰坐标系相对于机器人基坐标系的变换矩阵；
X表示视觉测量坐标系相对于末端法兰坐标系的变换矩阵，即手眼标定矩阵；
由于标准球位置固定，其球心在机器人基坐标系下的坐标bp不变，故建立方程，
手眼矩阵X用四元数q＝[q0 q1 q2 q3]表示为，
其中，eps01,eps02,eps03分别为视觉测量坐标系相对于末端法兰坐标系在X、Y、Z方向的偏移量。
9.一种现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法，其特征在于，采用如权利要求1-8任一项所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统进行大型封闭式曲面结构现场的在位测量和铣磨修复。
10.一种现场机器人在位测量-铣磨修复一体化工艺方法，其特征在于，采用如权利要求1-8任一项所述的现场机器人在位测量-铣磨修复一体化系统进行水轮机叶片及转轮室现场的在位测量和铣磨修复。
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