《如何将工业机器人与数控机床融合应用?》

  • 来源专题:数控机床与工业机器人
  • 编译者: 杨芳
  • 发布时间:2018-06-21
  • 机器人产业正迎来黄金发展机遇期,如何推动工业机器人产业和机床工具产业的融合发展,如何做到工业机器人与数控机床的互为集成应用,已成为当前现代装备制造业产业升级的重要话题。
      随着我国装备制造业转型升级,在市场需求和技术进步双重作用下,近几年来工业机器人与数控机床集成应用发展很快,应用的形式不断扩展,对当前机床智能化潮流带来新的促动,对我国机床工具行业的转型升级也必将起到有益的推动作用。
      鉴于机器人研制以及与机床集成应用的发展现状,相关企业应如何建立有效的组织联络机制,以加强沟通与合作,两个行业融合发展该建立怎样的技术规范与标准,以充分做到资源共享与优势互补,并形成产业发展的合力!
      机器人产业正迎来黄金发展机遇期,如何推动工业机器人产业和机床工具产业的融合发展,如何做到工业机器人与数控机床的互为集成应用,已成为当前现代装备制造业产业升级的重要话题。
      
      机床制造过程中许多岗位主要依赖工人的体力和技能,生产效率低、劳动强度大、缺少熟练技工人才,难以保障产品稳定性和一致性,促使机床行业越来越多地采用工业机器人及智能制造技术来改造传统工艺流程。以往,昂贵的进口机器人和生产线主要在汽车等少数行业使用,在机床行业等装备制造业领域应用比例偏低,很大程度上制约着国内机床行业自动化程度的提高。
      1 两大产业现状
      经过“十一五”、“十二五”两个五年计划,十年磨一剑,中国数控机床产业发展已进入中档规模产业化、高档小批量生产的阶段,产业整体水平基本具备国际竞争力。数控系统作为数控机床的控制大脑,国产数控系统厂家已经掌握了五轴联动、小线段插补、动态误差补偿等控制技术,也研制出高性能、大功率伺服驱动装置,自主研发促进技术创新与进步,也萌生了工业机器人产业的雏形,催长产业发展。
      当前,数控系统研制企业、机床整机企业、自动化应用集成商,甚至房地产资本大鳄们,都在尝试进入机器人领域,掀起了一股机器人产业投资热。让人担虑的是,政策过度引导带来的“圈地套惠”、产业过度投资带来的产能过剩、缺乏创新驱动带来的低端同质化竞争等,都将把机器人产业带入无序发展。值得思考的是,什么样的企业最适合研制工业机器人?
      
      如何提升机器人产业的整体质量?总的来说,具有数控系统的基础,控制系统、伺服电机、伺服控制系统都能够批量生产的企业具有一定优势。日本FUNAC公司的产业推进路线,就是一个成功的典型案例,值得借鉴与参考。
      国内已有几家数控系统企业纷纷进入工业机器人产业,走在最先的广州数控,自2006年起规划研制工业机器人产业,已走过8个年头。借助自身控制器、伺服驱动、伺服电机产品生产积累的经验,已完成工业机器人系列化的全自主开发,产品覆盖了3~200kg,功能包括搬运、机床上下料、焊接、码垛、涂胶、打磨抛光、切割、喷涂、分拣、装配等。
      随着用工成本上涨、技能人才缺少、高危环保、高强度作业等问题的凸显,工业机器人参与生产制造已被广泛认知和不断使用,成为社会关注的焦点。政府更是借此促进产业转型升级,企业用其开展技术改造,转变生产方式,提高作业效能。然而,中国的机器人保有量不大,民族品牌尚在培育中,综合竞争力有待提升。那么,机器人行业将以什么样的模式向前发展?笔者认为,现阶段更需要机器人整机企业、机器人关键部件供应商、机器人集成商产业链的协同发展。
      
      2 机器人与数控机床融合的集成方式
      在数控机床加工应用领域,本土机床上下料机器人与数控机床的融合应用已在先端发展之列。从行业应用层次来看,也发生较大改变:
      (1)工作岛:单对单联动机加、单对多联机加工。
      (2)柔性制造系统(FMS):基于网络控制的柔性机加线,应用PLC控制平台,通过工业以太网总线方式,将多台机器人、多台数控机床及其辅助设备进行联网组线,按节拍进行有序自动生产。
      (3)数字化车间:借助CADCAMCAPPSMES辅助生产工具、物流技术及传感技术,具备生产过程监控、在线故障实时反馈、加工工艺数据管理、刀具信息管理、设备维护数据管理、产品信息记录等功能,满足无人化加工需求,实现加工系统的生产计划、作业协调集成与优化运行。
      (4)智慧工厂:借助智能化车间布局和ERP信息化管理系统,将最大限度地给传统生产方式带来革新。信息管理系统的数据库可以通过网关与各种外部的信息系统进行接口,将车间接入ERP系统,查询车间生产状态,实现企业资源的高效配置;借助其短信平台、邮件平台,可以向管理员进行设备故障、生产进度等信息的实时汇报。
      
      3 工业机器人与数控机床融合发展的途径
      1.加工制造方面
      机器人参与机床结构件加工制造以实现自动化,专用机床服务于机器人专用减速机的精密加工,提升加工工艺质量及批量生产效率等等,具有很大的融合发展空间。借助双方企业的战略合作,机器人企业可借助机床厂家的制造与工艺技术能力实现以下目标:
      (1)面向机器人的本体铸件、减速机结构件,共同研究形成批量精密制造技术,提高机器人批量化生产能力和工艺水平,攻克可靠性、一致性技术,实现高效、稳定、精密的节拍生产。
      (2)面向机器人工装、夹具,机加生产线的集成能力,借助各大机床厂的广大终端客户渠道资源,委托推广应用机器人。
      (3)研发面向机床单机及生产线上下料和零部件搬运、铲刮、倒角、抛磨、焊接、喷涂(粉)等自动化、柔性化生产急需的工业机器人,机床企业与工业机器人企业共同研制,实现整机零部件的自动加工,推动机床生产制造技术水平提升。
      (4)工业机器人机械本体的关键零部件,如转盘、大臂、箱体、支撑套、小臂、腕体等,尺寸精度和形位公差均要求较高,对机械加工设备、工装夹具、量检具等都有很高的要求;机器人减速器的摆线齿壳、行星针轮、偏心轴及行星架等关键零件的结构优化和加工,目前国内的加工设备、装配工艺、精度检测等还难以达到。但立足使用国产数控机床及工具设备完成相关加工,则有助于提高我国高端精密机械零部件设计及加工水平,促进国产数控装置与国产数控机床的应用和发展。
      
      2.在集成应用方面
      机床上下料机器人实现机加柔性生产线将是便捷有效的推广方式。国内数控机床保有量约200万台,机器人企业首推应用机床上下料柔性机加生产线,将会有很大的市场需求,并且也有利于助推机床制造、机器人等机械零部件走向自动化、数字化、网络化的生产方式,可实现过程智能控制、信息化管理,能提高生产效率与产品质量,提高工艺管理水平,直至推动装备制造业的整体水平提升。例如,广州数控与大连机床、宝鸡机床等机床厂家形成战略合作关系,共同研发机器人专用加工机床、加工工艺技术应用、机器人机加自动柔性生产应用等项目,促进了双方互相融入各自产业应用。
      国产机器人和机床工具行业与国际先进水平存在差距,尤其作为新兴产业的工业机器人,起步晚于国内机床产业,无论制造工艺水平、控制系统,还是集成应用经验;无论技术标准成熟度,还是专业人才拥有程度,都制约当前的发展速度,尚需在摸索中寻求进步。但我们相信,两者的深度融合,对于提高中国装备制造业的综合竞争力具有重大意义。

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    •  智能机床最早出现在赖特(P·K·Wright)与伯恩(D·A·Bourne)1998年出版的智能制造研究领域的首本专著《智能制造》(Manufacturing Intelligence)中。由于对先进制造业具有重要作用,智能技术引起各个国家的重视。美国推出了智能加工平台计划(SMPI);欧洲实施 “Next Generation Production System”研究;德国推出了“Industry 4.0”计划;中国中长期科技发展对“数字化智能化制造技术”提出了迫切需求,并制定了相应的“十三五”发展规划;在2006年美国芝加哥国际制造技术展览会(IMTS2006)上,日本Mazak公司推出的首次命名为“Intelligent Machine”的智能机床和日本Okuma公司推出的命名为“thinc”的智能数控系统,开启了数控机床智能化时代。 本文从传感器出发,将数控机床的智能技术按层次划分为智能传感器、智能功能、智能部件、智能系统等部分,对智能技术进行了总结,指出不足,揭示了发展方向,并对未来进行了展望。   智能传感器由机床、刀具、工件组成的数控机床制造系统在加工过程中,随着材料的切除,伴随着多种复杂的物理现象,隐含着丰富的信息。在这种动态、非线性、时变、非确定性环境中,数控机床自身的感知技术是实现智能化的基本条件。 数控机床要实现智能,需要各种传感器收集外部环境和内部状态信息,近似人类五官感知环境变化的功能,如表1所示。对人来讲,眼睛是五官中最重要的感觉器官,能获得90%以上的环境信息,但视觉传感器在数控机床中的应用还比较少。随着自动化和智能化水平的提高,视觉功能在数控机床中将发挥越来越重要的作用。表1数控机床可用传感器   随着MEMS(微机电系统)技术、嵌入技术、智能材料与结构等技术的发展,传感器趋向小型化。MEMS微传感器、薄膜传感器以及光纤传感器等微型传感器的成熟应用,为传感器嵌入数控机床奠定了基础。 由于制造过程中存在不可预测或不能预料的复杂现象和奇怪问题,以及所监测到的信息存在时效性、精确性、完整性等问题,因此,要求传感器具有分析、推理、学等智能,这要求传感器要有高性能智能处理器来充当“大脑”。美国高通公司正在研制能够模拟人脑工作的人工智能系统微处理器。将来可通过半导体集成技术,将高性能人工智能系统微处理器与传感器、信号处理电路、I/O接口等集成在同一芯片上,形成大规模集成电路式智能传感器,不但具有检测、识别、记忆、分析等功能,而且具有自学甚至思维能力。相信随着计算机技术、信号处理技术、MEMS技术、高新材料技术、无线通信技术等不断进步,智能传感器将会在数控机床智能感知方面带来全新变革。   智能功能数控机床向高速、高效、高精化发展,要求数控机床具有热补偿、振动监测、磨损监测、状态监测与故障诊断等智能功能。融合几个或几种智能传感器,采用人工智能方法,通过识别、分析、判断及推理,实现数控机床的智能功能,为智能部件的实现打下基础。 数控机床的误差包括几何误差、热(变形)误差、力(变形)误差、装配误差等。研究表明,几何误差、热误差占到机床总误差的50%以上,是影响机床加工精度的关键因素,如图1所示。其中,几何误差是制造、装配过程中造成的与机床结构本身有关的误差,随时间变化不大,属于静态误差,误差预测模型相对简单,可以通过系统的补偿功能得到有效控制,而热误差随时间变化很大,属于动态误差,误差预测模型复杂,是国际研究的难点和热点。   数控机床在加工过程中的热源包括轴承、滚珠丝杠、电机、齿轮箱、导轨、刀具等。这些部件的升温会引起主轴延伸、坐标变化、刀具伸长等变化,造成机床误差增大。由于温度敏感点多、分布广,温度测试点位置优化设计很重要,主要方法有遗传算法、神经网络、模糊聚类、粗糙集、信息论、灰色系统等[6]。在确定了温度测点的基础上,常用神经网络、遗传算法、模糊逻辑、灰色系统、支持向量机等来进行误差预测与补偿。   在航空航天领域,随着钛合金、镍合金、高强度钢等难加工材料的广泛应用,以及高速切削条件下,切削量的不断增大,刀具、工件间很容易发生振动,严重影响工件的加工精度和表面质量。由于切削力是切削过程的原始特征信号,最能反映加工过程的动态特性,因此可以借助切削力监测与预报进行振动监测。借助测力仪、力传感器、进给电机的电流等,利用粒子群算法、模糊理论、遗传算法、灰色理论等对切削力进行建模和预测。考虑到引起机床振动的原因主要有主轴、丝杠、轴承等部件,也可以采集这些部件的振动、切削力、声发射等信号,利用神经网络、模糊逻辑、支持向量机等智能方法直接进行振动监测。   刀具安装在主轴前端,与加工工件接触,直接切削工件表面,对加工质量的影响是最直接和关键的。刀具磨损、破损等异常现象影响加工精度和工作安全。鉴于直接测量法需要离线检测的缺陷,常采集电流、切削力、振动、功率、温度等一种或多种间接信号,采用RBF神经网络、模糊神经网络、小波神经网络、支持向量机等智能算法对刀具磨损状态进行智能监测。 随着自动化程度的提高,数控机床集成越来越多的功能,复杂程度不断提高。为了高效运行,对数控机床的内部状态进行监测与性能评价、对故障进行预警与诊断十分必要。由于故障模式再现性不强,样本采集困难,因此BP神经网络等要求样本多的智能方法不适合这种场合。状态监测与故障诊断常采用SOM神经网络、模糊逻辑、支持向量机、专家系统和多Agent等智能方法。 研究人员不断探索和研究智能功能的新方法或多种方法的混合,但大部分集中在实验室环境下,缺少实时性高、在线功能强的方法,尚需深入发展简洁、快速、适应性强的智能方法。   智能部件数控机床机械部分主要包括支撑结构件、主传动件、进给传动件、刀具等部分,涉及到床身、立柱、主轴、刀具、丝杠与导轨以及旋转轴等部件。这些部件可以集成智能传感器的一种或几种智能功能构成数控机床智能部件。   主轴是主传动部件,作为核心部件,直接关系到工件加工精度。由于主轴转速较高,特别是电主轴,发热、磨损、振动对加工质量影响很大,因此,越来越多的智能传感器被集成到主轴中,实现对工作状态的监控、预警以及补偿等功能。日本山崎马扎克研制的“智能主轴”,装有温度、振动、位移及距离等多种传感器,不但具有温度、振动、夹具寿命监控和防护功能,而且能够根据温度、振动状态,智能协调加工参数。瑞士Step-Tec、IBAG等制造的电主轴,装有温度、加速度、轴向位移等多种传感器,如图3所示,能够进行热补偿、振动监测等。