CN112404965A - 大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法 - Google Patents

大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法 Download PDF

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CN112404965A CN202011161373.9A CN202011161373A CN112404965A CN 112404965 A CN112404965 A CN 112404965A CN 202011161373 A CN202011161373 A CN 202011161373A CN 112404965 A CN112404965 A CN 112404965A
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Abstract

本发明涉及一种大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法，包含以下步骤：构建基于实验测量的拧紧扭矩、侧向力与两筒段螺纹轴线偏差的样本数据集，用于构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型；根据样本数据集，采用回归随机森林方法构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型，实现对正偏差的在线实时计算；根据实时得到的对正偏差进行对正偏差在线自适应调整补偿，实现两筒段的拧紧装配。本发动通过在线感知及机器学习方法，克服大长径比筒段变形带来的对正偏差而拧紧困难的影响，避免在偏差状态下进行刚性大力矩拧紧而损坏螺纹可有效保证复杂拧紧过程的质量，并提高效率。

Description

大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法
技术领域
本发明属于机械装配拧紧领域，具体的说是提供一种大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法。
背景技术
螺纹连接是机械装配领域使用最多及最重要的一种连接方式，一般分为由多个小螺钉紧固连接或通过大型螺纹直接连接。弹药产品、火箭弹、多级火箭发动机等由于对重量要求严格，一般通过大型螺纹实现多个舱段间的直接连接。大型螺纹连接时要求被拧紧两端工件轴线重合才能自由拧紧，如果不重合会产生较大的附加拧紧力矩及内力，从而导致最终拧紧力矩不准确以及产生较大的内应力而使螺纹破坏。弹药产品、火箭弹、多级火箭发动机一般为大长径比细长筒件，筒段内装有推进剂等燃料，重量较大，易发生螺纹段与筒体之间不同轴偏差、筒体自身弯曲等变形，如图7所示。由于无规律的偏差及弯曲变形导致两筒段自动拧紧时很难将拧紧驱动旋转轴线、两筒段螺纹段中心轴线调整至重合。传统自动拧紧方式一般是在带有偏差状态下通过超大力矩使舱段发生变形而拧紧，容易导致内应力过大而使螺纹发生塑性变形，影响连接质量；或者通过专用工装进行标定调整使轴线尽量重合，但通过工装标定调整会带来大量附加工作，极大降低效率。
大型筒段螺纹连接是装备领域通用工艺，国内已有许多专家对螺纹拧紧技术及装置进行了大量研究，并发明了相关工具及装置等。如专利CN201911322025.2公开了一种利用螺纹副半自动拧紧装置，可以保证拧紧部件的拧紧精度,保证拧紧过程中产品的自动拧紧及拧紧装备与产品的自动分离，专利CN201880047287.X公开了一种与电动、液压和/或气动驱动的扭矩工具一起使用的装置,可用于拧紧或松开不可接近的螺纹紧固件，专利CN201880018326.3公开了一种利用马达驱动的螺丝刀单元拧紧螺纹连接的一种方法以及一种设备。上述专利都是针对小型螺栓及螺纹连接结构件的自动拧紧装置及方法，并未针对大长径比易变形筒段螺纹连接拧紧方法进行研究，未考虑其变形导致的对正偏差的自适应调整拧紧装配方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法，对于对接的第一筒段和第二筒段，通过机器学习进行两筒段的拧紧装配，包含以下步骤：
步骤1：构建基于实验测量的拧紧扭矩、侧向力与两筒段螺纹轴线偏差的样本数据集；
步骤2：根据样本数据集，采用回归随机森林方法构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型，实现对正偏差的在线实时计算；
步骤3：根据实时得到的对正偏差进行对正偏差在线自适应调整补偿，实现两筒段的拧紧装配。
所述步骤1包含以下步骤：
准备训练数据集D＝{xi,yi|i＝1,2,...N}，N为样本容量，包括拧紧扭矩、横向力、纵向力、进给螺距、俯仰角度和偏航角度6类参数；其中，扭矩、横向力、纵向力、进给螺距为训练的输入变量
Figure BDA0002744335030000021
俯仰角度和偏航角度为训练的输出变量
Figure BDA0002744335030000022
步骤1.1：将第一筒段放置在第一筒段的支撑机构上，第二筒段放置在位置姿态调整机构上；
步骤1.2：调整第一筒段及第二筒段的螺纹中心轴线重合，并将第二筒段锁紧固定；
步骤1.3：通过用于拧紧第一筒段的拧紧机构与第一筒段上的第一拧紧工装连接，进行拧紧驱动控制，记录在两筒段完全对正即螺纹中心轴线重合情况下的第二筒段的扭矩大小、横向力以及纵向力的方向与大小数据，作为零点理想数据；
步骤1.4：在第二筒段的螺纹旋入1圈的基础上，调整第二筒段向俯仰及偏航两个方向偏转，偏转角度yi∈(θmin,θmax)，其中，θmin最小偏转角度，θmax最大偏转角度，以θstep为步进间隔进行调整，记录i次偏转状态下的偏转组合数据，在每种偏差设定状态下记录其对应的拧紧力矩大小、横向力以及纵向力的方向与大小数据，形成样本数据集D。
所述步骤2包含以下步骤：
步骤2.1：初始化回归随机森林方法参数，确定森林中决策树的棵数n；
步骤2.2：从样本数据集D中随机抽取设定数量的样本，作为每棵树的根节点样本；对输入训练样本集合D进行n次放回重复抽样得到样本集合Dk∈D，其中，k＝1,2,...n；
步骤2.3：针对某一训练样本Dk，第u个特征变量
Figure BDA0002744335030000023
和它的取值v，分别作为切分变量和切分点，递归地将每个区域划分为两个子区域Rleft(u,v)＝{x|xu≤v}和Rright(u,v)＝{x|xu＞v}，xu表示第u个特征变量集，并决定每个子区域上的输出值，构建决策二叉树；对特征空间的划分采用启发式方法，每次划分逐一考察当前集合中所有特征的所有取值，根据平方误差最小化准则选择最优的切分变量与切分点；
步骤2.4：所有n棵树都遍历完毕，否则返回步骤2.3；
步骤2.5：每一颗决策树输出的俯仰角度均值和偏航角度均值作为最终结果。
所述步骤2.3中，对特征空间的划分采用启发式方法，每次划分逐一考察当前集合中所有特征的所有取值，根据平方误差最小化准则选择最优的切分变量与切分点，包括以下步骤：
步骤2.3.1：对于每个二叉树，各个子节点不纯度的加权和G(u,v)，其计算公式如下：
Figure BDA0002744335030000031
其中，cleft,k和cright,k为划分后两个区域内固定的输出值，d为输出变量个数，k为输出变量索引；
步骤2.3.2：遍历变量u，对于固定的切分变量u扫描切分点v，选择使G(u,v)达到最小值的对(u,v)，决策二叉树中某一节点的训练过程等价于下面优化问题：
(u′,v′)＝argminu,vG(u,v)
即寻找G最小的切分变量和切分点组合(u′,v′)；
步骤2.3.3：用选定的(u′,v′)来划分区域并决定相应的输出值
Figure BDA0002744335030000035
Figure BDA0002744335030000032
其中，N表示相应子区域计算样本个数，m＝left,right代表划分的子区域；
步骤2.3.4：返回步骤2.3.1，直至满足设定的停止条件；
步骤2.3.5：将输入空间划分为M个区域，生成支持多输出的回归决策树
Figure BDA0002744335030000033
x∈Rm
Figure BDA0002744335030000034
其中，F(x)表示决策树，I为指示函数，x表示含有扭矩、横向力、纵向力、进给螺距的输入变量。
所述步骤3，包括以下步骤：
步骤3.1：将第一筒段放置在第一筒段支撑机构上，第二筒段放置在位置姿态调整机构上，并将第二筒段锁紧固定；
步骤3.2：在视觉测量装置的监测下，通过位置姿态调整机构调整第二筒段螺纹段与第一筒段螺纹段对正，满足设定的初始连接条件，使两个筒段的螺纹口对正；
步骤3.3：通过将拧紧机构与第一筒段上的第一调整工装连接，并进行拧紧驱动控制；
步骤3.4：力/力矩传感器实时测量拧紧力矩与包括横向力、纵向力的侧向分力；
步骤3.5：根据步骤3.4测得的扭矩值与侧向分力值，通过步骤2训练构建的对正偏差计算模型得到两个筒段的俯仰角度和偏航角度，进而得到两筒段包括俯仰角度差和偏航角度差的对正偏差的大小及方向；
步骤3.6：对位置姿态调整机构按计算偏差值实时调整第二筒段位置姿态补偿其轴线对正偏差；
步骤3.7：通过拧紧机构持续进行螺纹旋转拧紧控制，并重复步骤3.4，如果测得的第二筒段拧紧力矩及侧向力与步骤1.3中测得的零点理想数据相比超差不大于设定值则继续拧紧，否则重复步骤3.5、步骤3.6，直至拧紧到位。
一种大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配系统，其特征在于，包括支撑机构、位置姿态调整机构、拧紧机构、视觉测量装置和基座；所述支撑机构、位置姿态调整机构和拧紧机构均设于所述基座上，且均可沿着基座长度方向的轴向移动，第一筒段两端分别通过支撑机构支撑，所述位置姿态调整机构上设有具有垂直升降、横向移动、轴向移动、俯仰被动旋转以及水平偏航被动旋转自由度的压环，第二筒段两端分别通过对应侧位置姿态调整机构上的压环固定支撑，拧紧机构设于第一筒段远离第二筒段一端，且所述拧紧机构上设有测量拧紧过程扭矩及力的测量传感器，视觉测量装置设于第一筒段和第二筒段的连接处。
还包括控制器，所述控制器用于构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型，并根据样本数据集，采用回归随机森林方法构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型，实现对正偏差的在线实时计算，根据实时得到的对正偏差，通过位置姿态调整机构、拧紧机构进行对正偏差在线自适应调整补偿，实现两筒段的拧紧装配。
附图说明
图1为本发明方法采用装置的结构示意图，
图2为图1中装置的局部放大图，
图3为图1中的拧紧机构示意图，
图4为图1中的支撑机构示意图，
图5为图1中的位置姿态调整机构示意图，
图6为本发明方法流程示意图，
图7为大长径比易变形筒段螺纹对正偏差形式示意图，
图8为回归随机森林训练示意图，
图9为n个回归决策二叉树的训练流程图，
图10为对正偏差在线自适应调整补偿及高灵巧拧紧流程图。
其中，01为支撑机构，02为位置姿态调整机构，03为拧紧机构，04为测量传感器，05为视觉测量装置，06为第一筒段，07为第二筒段，08为基座导轨，09为基座，10为第一调整工装，11为第二调整工装，12为标尺，13为支撑滚轮，14为滚轮安装座，15为支撑机构移动座，16为支撑机构驱动电机，17为支撑机构齿轮，18为支撑机构滑块，19为拧紧机构滑块，20为拧紧机构齿轮，21为压环，22为锁紧螺栓螺母组件，23为弧形支撑基座，24为铰轴，25为偏航旋转基座，26为偏航转动轴承，27为俯仰旋转基座，28为俯仰转轴，29为轴向滑台，30为轴向滑块滑轨组件，31为轴向驱动装置，32为横向滑台，33为横向滑块滑轨组件，34为横向驱动装置，35为垂向运动滑台，36为垂向滑块滑轨组件，37为垂向驱动装置，38为垂向驱动电机，39为调整机构移动座，40为调整机构驱动电机，41为调整机构齿轮，42为调整机构滑块，43为拧紧机构驱动电机，44为拧紧机构移动座，45为拧紧连接工装，46为标准拧紧机，47为齿轮传动箱。
本发明的优点与积极效果为：
1.本发动通过在线感知及机器学习方法，克服大长径比筒段变形带来的对正偏差而拧紧困难的影响，实现类人的灵巧自适应调整拧紧，避免在偏差状态下进行刚性大力矩拧紧而损坏螺纹，或者依靠专用工装与测量手段保证对正精度带来的复杂繁琐操作导致效率极低，可有效保证复杂拧紧过程的质量，并提高效率。
2.采用回归随机森林方法构建对正调整模型训练速度快，能够处理多维度数据，并且无需做特征选择，在训练过程中，能够检测到特征间的互相影响，在训练结束后，能够给出特征的重要性；对泛化误差采用的是无偏估计，模型泛化能力强，如果部分特征遗失，仍可维持较高准确度。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。
本发明着重针对大长径比易变形筒段螺纹的连接提供一种基于人工智能的高灵巧拧紧装配方法，实现其由变形导致的对正偏差的自适应补偿调整，达到高效高质量拧紧。
机器学习等人工智能技术给大长径比易变形筒段螺纹高效高质量拧紧提供了新的技术手段。因为拧紧时筒件变形导致的对正偏差会导致拧紧装置拧紧力矩变大，且受到较大的侧向力，对正偏差的方向和大小与拧紧力矩的大小、侧向力的方向及大小有内在联系和规律性，通过机器学习等人工智能技术提取拧紧力矩、侧向力与筒段螺纹对正偏差的对应关系与规律，并构建其计算模型；通过力/力矩在线检测传感器感知拧紧力矩及侧向力，对正偏差计算模型根据力矩偏差及侧向力数据在线计算两变形筒段的对正偏差；采用拧紧及对正调整装置根据对正偏差计算值实时进行舱段对正补偿调整，克服大长径比筒段变形带来的对正偏差而拧紧困难的影响，实现类人的灵巧自适应调整拧紧，避免在偏差状态下进行刚性大力矩拧紧而损坏螺纹，或者依靠专用工装与测量手段保证对正精度带来的复杂繁琐操作导致效率极低，可有效保证复杂拧紧过程的质量，并提高效率。
如图1～5所示，本发明的装置包括支撑机构01、位置姿态调整机构02、拧紧机构03、视觉测量装置05和基座08，如图1所示，所述支撑机构01、位置姿态调整机构02和拧紧机构03均设于所述基座08上，且均可沿着基座08长度方向的轴向移动，第一筒段06两端分别通过支撑机构01支撑，所述位置姿态调整机构02上设有具有垂直升降、横向移动、轴向移动、俯仰被动旋转以及水平偏航被动旋转自由度的压环21，第二筒段07两端分别通过对应侧位置姿态调整机构02上的压环21固定支撑，拧紧机构03设于第一筒段06远离第二筒段07一端，且所述拧紧机构03上设有测量拧紧过程扭矩及力的测量传感器04，视觉测量装置05设于第一筒段06和第二筒段07的连接处。
如图3所示，所述拧紧机构03包括拧紧机构移动座44、拧紧连接工装45、标准拧紧机46、齿轮传动箱47和测量传感器04，其中所述拧紧机构移动座44可移动地设于所述基座08上，所述拧紧连接工装45、齿轮传动箱47和标准拧紧机46均设于拧紧机构移动座44上端且依次相连，如图2所示，所述拧紧连接工装45两侧与第一筒段06端部两侧拧紧销轴连接，如图3所示，测量传感器04安装在拧紧连接工装45与齿轮传动箱47之间。拧紧机构03工作时，所述标准拧紧机46依次通过所述齿轮传动箱47和拧紧连接工装45传递力矩实现第一筒段06的拧紧动作，测量传感器04则实现拧紧过程扭矩及力的在线测量。本实施例中，所述标准拧紧机46为博士公司生产的VUK3D316拧紧机，所述测量传感器04为德国ME公司生产的六分量力传感器，型号为K6D175，力的测量量程为50KN，力矩测量量程为5KNm。
如图4所示，所述支撑机构01包括支撑机构移动座15和滚轮安装座14，其中支撑机构移动座15可移动地设于所述基座08上，滚轮安装座14设于支撑机构移动座15上端，所述滚轮安装座15呈两侧对称的半弧形，且所述滚轮安装座15每一侧均设有两个支撑滚轮13。
如图5所示，所述位置姿态调整机构02包括调整机构移动座39、垂向驱动装置37、垂向运动滑台35、横向驱动装置34、横向滑台32、轴向驱动装置31、轴向滑台29、俯仰旋转基座27、偏航旋转基座25和压环21，其中调整机构移动座39可移动地设于所述基座08上，垂向运动滑台35和垂向驱动装置37均设于所述调整机构移动座39上，且所述垂向运动滑台35通过所述垂向驱动装置37驱动升降，所述横向滑台32和横向驱动装置34均设于所述垂向运动滑台35上端，且横向滑台32通过所述横向驱动装置34驱动沿着垂直于基座08长度方向的横向滑动，轴向滑台29和轴向驱动装置31设于横向滑台32上，且轴向滑台29通过所述轴向驱动装置31驱动沿着平行于基座08长度方向的轴向滑动，俯仰旋转基座27可俯仰转动地设于所述轴向滑台29上，偏航旋转基座25可水平转动地设于所述俯仰旋转基座27上，压环21设于所述偏航旋转基座25上。
如图5所示，所述垂向驱动装置37包括垂向驱动电机38和垂向驱动电缸，垂向驱动电缸一端通过垂向驱动电机38驱动，另一端与所述垂向运动滑台35固连，所述垂向运动滑台35套装于所述调整机构移动座39上且两侧内侧通过垂向滑块滑轨组件36与所述调整机构移动座39滑动连接。
如图5所示，所述横向驱动装置34包括横向驱动电机、丝杠和丝母，其中丝杠通过所述横向驱动电机驱动旋转，丝母套装于所述丝杠上并与所述横向滑台32固连，所述横向滑台32通过所述丝母带动横向移动，所述横向滑台32通过横向滑块滑轨组件33与所述垂向运动滑台35上端滑动连接。
如图5所示，本实施例中，所述轴向驱动装置31为轴向驱动气缸，另外所述轴向滑台29通过轴向滑块滑轨组件30与所述横向滑台32滑动连接。
如图5所示，所述俯仰旋转基座27两侧设有俯仰转轴28分别安装于所述轴向滑台29两侧对应的轴承座上，且所述俯仰旋转基座27绕着所述俯仰转轴28被动俯仰转动。
如图5所示，所述偏航旋转基座25下侧通过偏航转动轴承26与所述俯仰旋转基座27转动连接，且所述偏航旋转基座25绕着所述偏航转动轴承26的中心轴线被动水平转动。
如图5所示，所述压环21包括上侧呈半圆形的压接部和下侧呈半圆形的弧形支撑基座23，所述压接部一端通过铰轴24与所述弧形支撑基座23一端铰接，所述压接部另一端通过锁紧螺栓螺母组件22与所述弧形支撑基座23另一端锁紧连接，当所述锁紧螺丝螺母组件22打开时，所述压接部翻开，筒段可放入压环21中。
如图3～5所示，所述拧紧机构移动座44一侧设有拧紧机构驱动电机43，所述拧紧机构驱动电机43输出轴上设有拧紧机构齿轮20，所述拧紧机构移动座44下端设有拧紧机构滑块19，所述支撑机构移动座15一侧设有支撑机构驱动电机16，所述支撑机构驱动电机16输出轴上设有支撑机构齿轮17，所述支撑机构移动座15下端设有支撑机构滑块18，所述调整机构移动座39一侧设有调整机构驱动电机40，所述调整机构驱动电机40输出轴上设有调整机构齿轮41，所述调整机构移动座39下端设有调整机构滑块42，如图1所示，所述基座08上设有基座导轨09和齿条，所述拧紧机构齿轮20、支撑机构齿轮17、调整机构齿轮41均与所述齿条啮合，所述拧紧机构滑块19、支撑机构滑块18、调整机构滑块42均与所述基座导轨09配合，从而实现所述拧紧机构03、支撑机构01和位置姿态调整机构02在基座08上移动。
所述第一筒段06和第二筒段07为同型号，如图2所示，本发明先通过第一调整工装10和第二调整工装11分别与第一筒段06上的螺纹和第二筒段07上的螺纹对应连接，所述第一调整工装10和第二调整工装11为外径相同且为本领域公知技术，将标尺12放置在两个调整工装上，并通过两个位置姿态调整机构02调整第二筒段07的位置姿态，保证标尺12与两侧工装无缝隙，此时则表明螺纹中心轴线重合，然后将第一调整工装10和第二调整工装11卸下，所述拧紧机构03与第一筒段06端部相连并对第一筒段06进行拧紧动作。
本发明提供一种大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法，包括拧紧及对正调整装置、拧紧力/力矩在线检测传感器及人工智能自适应对正调整控制算法。其中拧紧及对正调整装置如图2所示，主要由筒段拧紧机构、筒段1支撑机构、筒段2位置姿态调整及固定机构组成；拧紧力/力矩传感器安装在拧紧机构后方，可实现拧紧扭矩及与轴线垂直平面内附加侧向力的实时检测，力/力矩传感器为德国ME公司的六分量力传感器，型号为K6D175，力的测量量程为50KN，力矩测量量程为5KNm。其中，大长径为长径比大于15的筒段工件，易变形表示材质为薄壁钢，尤其是厚度在5毫米以下的薄壁钢。
如图10所示，具体实现步骤如下：
步骤1：构建基于实验测量的拧紧扭矩、附加侧向力与两筒段螺纹轴线偏差的样本数据集，为构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型提供数据基础。准备训练数据集D＝{xi,yi|i＝1,2,...N}，N为样本容量，包括拧紧扭矩，横向力，纵向力，进给螺距，俯仰和偏航偏转角度等6类参数，其中，扭矩，横向力，纵向力，进给螺距为训练的输入变量
Figure BDA0002744335030000071
俯仰角度和偏航角度为训练的输出变量
Figure BDA0002744335030000072
步骤1.1：将筒段06放置在图2的两支撑机构01上，由01上4个支撑滚轮13进行支撑，在拧紧旋转时提供滚动支撑。
筒段08由两套位置姿态调整机构02实现其空间位置姿态的调整及旋转方向的固定，满足拧紧过程的中两筒段轴线的对正调整及旋转方向的固定。位置姿态调整机构02具有轴向、横向及垂向3个带有驱动的主动运动自由度，偏航及俯仰两个无驱动的被动转动自由度，前后两套调整机构配合实现筒段08的位置姿态调整，调整时3个主动驱动的移动自由度进行前后、上下及左右相对运动，2个转运自由度被动适应偏差，满足姿态调整要求。
步骤1.2：通过专用工装10、11分别与筒段上的螺纹连接，工装10、11外径相同，通过将标尺12放置在两调整工装上，通过两套调整装置02调整筒段07位置姿态，保证标尺与两侧工装无缝隙，则表明螺纹中心轴线重合，如图3所示；调整至两筒段轴线重合后，将专用工装10、11拧下。
步骤1.3：通过将图2的筒段拧紧机构03上的连接装置45与筒段06上的拧紧工装14连接，并控制拧紧机构03上的标准拧紧机46进行拧紧运动，筒段拧紧机构详细结构如图9所示；拧紧过程中支撑机构01、拧紧机构03沿导轨08跟随螺纹旋入距离进行移动；在拧紧过程中通过力矩/力测量装置04测量及记录在两筒段完全对正情况下的扭矩大小、侧向力方向与大小数据，作为零点理想数据。
步骤1.4：在螺纹旋入1圈的基础上，通过两套调整机构02调整筒段07向俯仰及偏航两个方向偏转，以各方向最小为0°，最大为2°，0.1°为步进间隔进行调整，共200组偏转组合数据，在每种偏差设定状态下记录其对应的拧紧力矩大小、侧向附加力方向及大小数据，形成样本数据集D，如下表所示。
表1样本数据集
Figure BDA0002744335030000081
步骤2：采用回归随机森林方法构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型，实现对正偏差的在线实时计算，为对正调整补偿机构精确控制提供决策依据。如图8所示。
步骤2.1：初始化回归随机森林方法参数，确定森林中决策树的棵数n＝15；
步骤2.2：从训练集中随机抽取一定数量的样本，作为每棵树的根节点样本；对输入训练样本集合D进行15次放回重复抽样得到15个子样本集合Dk∈D，其中，k＝1,2,...15，每组子样本集合数量为100；
步骤2.3：针对某一训练样本Dk，第1个特征变量x1和它们的取值v开始，选择最优切分变量和切分点，递归地将每个区域划分为两个子区域R1(u,v)＝{x|xu≤v}和R2(u,v)＝{x|xu＞v}，并决定每个子区域上的输出值，构建决策二叉树；对特征空间的划分采用启发式方法，每次划分逐一考察当前集合中所有特征的所有取值，根据平方误差最小化准则选择最优的切分变量与切分点；
步骤2.3.1：选择最优切分变量u与切分点v，各个子节点不纯度的加权和G(u,v)，其计算公式如下：
Figure BDA0002744335030000091
其中，cleft,k和cright,k为划分后两个区域内固定的输出值，d为输出变量个数，k为输出变量索引；
步骤2.3.2：遍历变量u，对于固定的切分变量u扫描切分点v，选择使上式达到最小值的对(u,v)；以扭矩为例，取切分变量u＝“扭矩”，选择9个切分点，如下表所示，
表2选定的切分变量u＝“扭矩”的所有切分点
v 4 9 17 27 42 69 108 174 277
当切分点v＝4，此时Rright＝[6.32,12.18,21.36,33.48,51.64,86.39,130.32,218.36,336.49]，Rleft＝[2.21]，由于此问题的输出变量为“俯仰角度”和“偏航角度”，即
Figure BDA0002744335030000094
所以k＝2，这两个区域的输出值分别为
cleft,1＝0，
Figure BDA0002744335030000092
cleft,2＝0.1，
Figure BDA0002744335030000093
以此类推，得到切分变量u＝“扭矩”的所有切分点输出列表，如下
表3切分变量u＝“扭矩”的所有切分点输出
v 4 9 17 27 42 69 108 174 277
c<sub>left,1</sub> 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
c<sub>left,2</sub> 0.1 0.15 0.23 0.33 0.42 0.52 0.61 0.71 0.81
c<sub>right,1</sub> 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8
c<sub>right,2</sub> 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8
把cleft,1，cleft,2，cright,1和cright,2代入步骤2.3.1的计算公式G(u,v)中，得到各个切分点对应的切分值，如下表所示
表4切分变量u＝“扭矩”的所有切分点的切分值
v 4 9 17 27 42 69 108 174 277
G(u,v) 4.80 3.39 2.37 1.75 1.53 1.71 2.29 3.27 4.65
显然v＝42时，G(u,v)最小。所以切分变量u＝“扭矩”的第一个待选切分变值为1.53。
步骤2.3.3：用选定的(“扭矩”，42)来划分区域并决定相应的输出值，cleft,1，cleft,2，cright,1和cright,2，左右两个区域分别为，Rleft＝[2.21,6.32,12.18,21.36,33.48]，Rright＝[51.64,86.39,130.32,218.36,336.49]；
步骤2.3.4：以此类推，返回步骤2.3.1，遍历所有的切分变量和切分值，选出所有节点的最优切分变量和切分值；
步骤2.3.5：将输入空间划分为M个区域，生成支持多输出的回归决策树
Figure BDA0002744335030000101
x∈Rm
其中，I为指示函数，
Figure BDA0002744335030000102
步骤2.4：所有n棵树都遍历完毕，否则返回步骤2.3；
步骤2.5：将每一颗决策树输出的均值作为最终结果。
步骤3：进行对正偏差在线自适应调整补偿及高灵巧拧紧，如图6所示。
步骤3.1：将同型号的筒段06及筒段07放置在拧紧及对正调整装置上，将筒段06放置在图2的两个支撑机构01上，筒段07放置在图2的两套位置姿态调整装置及固定机构02上，并将筒段07锁紧固定；
步骤3.2：在视觉测量装置05的监测下，通过调整机构02调整筒段2螺纹段与筒段1螺纹段对正，满足初始拧紧连接条件(只是螺纹口对正，轴线是否对正不可知)；
步骤3.3：通过将图2的筒段拧紧机构03上的连接装置45与筒段06上的拧紧工装14连接，并控制拧紧机构03上的标准拧紧机46进行拧紧运动；
步骤3.4：通过图2中力矩/力测量装置04测量及记录在两筒段实时测量拧紧力矩与附加侧向分力；
步骤3.5：通过步骤2训练构建的对正偏差计算模型根据步骤3.4测得的扭矩值与侧向分力值计算两舱段对正偏差的大小及方向；
步骤3.6：图2中的两套位置姿态调整机构02按计算偏差值实时调整筒段07位置姿态补偿其轴线对正偏差；
步骤3.7：持续进行螺纹旋转拧紧控制，并重复步骤3.4，如果测得的拧紧力矩及侧向力与步骤1.3中测得的理想数据相比超差不大于5％则继续拧紧，如果测得的力矩及侧向力与步骤1.3中测得的理想数据相比超差大于5％则重复步骤3.5、步骤3.6，直至拧紧到位。

Claims (6)

1.大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法，其特征在于，对于对接的第一筒段和第二筒段，通过机器学习进行两筒段的拧紧装配，包含以下步骤：
步骤1：构建基于实验测量的拧紧扭矩、侧向力与两筒段螺纹轴线偏差的样本数据集；
步骤2：根据样本数据集，采用回归随机森林方法构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型，实现对正偏差的在线实时计算；
步骤3：根据实时得到的对正偏差进行对正偏差在线自适应调整补偿，实现两筒段的拧紧装配。
2.根据权利要求1所述的大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法，其特征在于，所述步骤1包含以下步骤：
准备训练数据集D＝{xi,yi|i＝1,2,...N}，N为样本容量，包括拧紧扭矩、横向力、纵向力、进给螺距、俯仰角度和偏航角度6类参数；其中，扭矩、横向力、纵向力、进给螺距为训练的输入变量
Figure FDA0002744335020000011
俯仰角度和偏航角度为训练的输出变量
Figure FDA0002744335020000012
步骤1.1：将第一筒段放置在第一筒段的支撑机构(01)上，第二筒段放置在位置姿态调整机构(02)上；
步骤1.2：调整第一筒段及第二筒段的螺纹中心轴线重合，并将第二筒段锁紧固定；
步骤1.3：通过用于拧紧第一筒段的拧紧机构(03)与第一筒段上的第一拧紧工装(10)连接，进行拧紧驱动控制，记录在两筒段完全对正即螺纹中心轴线重合情况下的第二筒段的扭矩大小、横向力以及纵向力的方向与大小数据，作为零点理想数据；
步骤1.4：在第二筒段的螺纹旋入1圈的基础上，调整第二筒段向俯仰及偏航两个方向偏转，偏转角度yi∈(θmin,θmax)，其中，θmin最小偏转角度，θmax最大偏转角度，以θstep为步进间隔进行调整，记录i次偏转状态下的偏转组合数据，在每种偏差设定状态下记录其对应的拧紧力矩大小、横向力以及纵向力的方向与大小数据，形成样本数据集D。
3.根据权利要求1所述的大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法，其特征在于，所述步骤2包含以下步骤：
步骤2.1：初始化回归随机森林方法参数，确定森林中决策树的棵数n；
步骤2.2：从样本数据集D中随机抽取设定数量的样本，作为每棵树的根节点样本；对输入训练样本集合D进行n次放回重复抽样得到样本集合Dk∈D，其中，k＝1,2,...n；
步骤2.3：针对某一训练样本Dk，第u个特征变量
Figure FDA0002744335020000013
和它的取值v，分别作为切分变量和切分点，递归地将每个区域划分为两个子区域Rleft(u,v)＝{x|xu≤v}和Rright(u,v)＝{x|xu＞v}，xu表示第u个特征变量集，并决定每个子区域上的输出值，构建决策二叉树；对特征空间的划分采用启发式方法，每次划分逐一考察当前集合中所有特征的所有取值，根据平方误差最小化准则选择最优的切分变量与切分点；
步骤2.4：所有n棵树都遍历完毕，否则返回步骤2.3；
步骤2.5：每一颗决策树输出的俯仰角度均值和偏航角度均值作为最终结果。
4.根据权利要求3所述的大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法，其特征在于，所述步骤2.3中，对特征空间的划分采用启发式方法，每次划分逐一考察当前集合中所有特征的所有取值，根据平方误差最小化准则选择最优的切分变量与切分点，包括以下步骤：
步骤2.3.1：对于每个二叉树，各个子节点不纯度的加权和G(u,v)，其计算公式如下：
Figure FDA0002744335020000021
其中，cleft,k和cright,k为划分后两个区域内固定的输出值，d为输出变量个数，k为输出变量索引；
步骤2.3.2：遍历变量u，对于固定的切分变量u扫描切分点v，选择使G(u,v)达到最小值的对(u,v)，决策二叉树中某一节点的训练过程等价于下面优化问题：
(u′,v′)＝argminu,vG(u,v)
即寻找G最小的切分变量和切分点组合(u′,v′)；
步骤2.3.3：用选定的(u′,v′)来划分区域并决定相应的输出值
Figure FDA0002744335020000022
Figure FDA0002744335020000023
其中，N表示相应子区域计算样本个数，m＝left,right代表划分的子区域；
步骤2.3.4：返回步骤2.3.1，直至满足设定的停止条件；
步骤2.3.5：将输入空间划分为M个区域，生成支持多输出的回归决策树
Figure FDA0002744335020000024
Figure FDA0002744335020000025
其中，F(x)表示决策树，I为指示函数，x表示含有扭矩、横向力、纵向力、进给螺距的输入变量。
5.根据权利要求1所述的大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配方法，其特征在于，所述步骤3，包括以下步骤：
步骤3.1：将第一筒段放置在第一筒段支撑机构(01)上，第二筒段放置在位置姿态调整机构(02)上，并将第二筒段锁紧固定；
步骤3.2：在视觉测量装置(05)的监测下，通过位置姿态调整机构(02)调整第二筒段螺纹段与第一筒段螺纹段对正，满足设定的初始连接条件，使两个筒段的螺纹口对正；
步骤3.3：通过将拧紧机构(03)与第一筒段上的第一调整工装(10)连接，并进行拧紧驱动控制；
步骤3.4：力/力矩传感器实时测量拧紧力矩与包括横向力、纵向力的侧向分力；
步骤3.5：根据步骤3.4测得的扭矩值与侧向分力值，通过步骤2训练构建的对正偏差计算模型得到两个筒段的俯仰角度和偏航角度，进而得到两筒段包括俯仰角度差和偏航角度差的对正偏差的大小及方向；
步骤3.6：对位置姿态调整机构(02)按计算偏差值实时调整第二筒段位置姿态补偿其轴线对正偏差；
步骤3.7：通过拧紧机构(03)持续进行螺纹旋转拧紧控制，并重复步骤3.4，如果测得的第二筒段拧紧力矩及侧向力与步骤1.3中测得的零点理想数据相比超差不大于设定值则继续拧紧，否则重复步骤3.5、步骤3.6，直至拧紧到位。
6.大长径比易变形筒段螺纹高灵巧拧紧装配系统，其特征在于，包括支撑机构(01)、位置姿态调整机构(02)、拧紧机构(03)、视觉测量装置(05)和基座(08)；所述支撑机构(01)、位置姿态调整机构(02)和拧紧机构(03)均设于所述基座(08)上，且均可沿着基座(08)长度方向的轴向移动，第一筒段(06)两端分别通过支撑机构(01)支撑，所述位置姿态调整机构(02)上设有具有垂直升降、横向移动、轴向移动、俯仰被动旋转以及水平偏航被动旋转自由度的压环(21)，第二筒段(07)两端分别通过对应侧位置姿态调整机构(02)上的压环(21)固定支撑，拧紧机构(03)设于第一筒段(06)远离第二筒段(07)一端，且所述拧紧机构(03)上设有测量拧紧过程扭矩及力的测量传感器(04)，视觉测量装置(05)设于第一筒段(06)和第二筒段(07)的连接处还包括控制器，所述控制器用于构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型，并根据样本数据集，采用回归随机森林方法构建筒段螺纹轴线对正偏差机器学习计算模型，实现对正偏差的在线实时计算，根据实时得到的对正偏差，通过位置姿态调整机构(02)、拧紧机构(03)进行对正偏差在线自适应调整补偿，实现两筒段的拧紧装配。
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