張康康，劉 波，劉曉鵬

（中北大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，太原 030051）

0 引言

汽車生產(chǎn)作為一種規(guī)?；闹圃飚a(chǎn)業(yè)，銷量不斷上升，某種車型的年產(chǎn)量基本能夠達(dá)到幾萬輛甚至幾十萬輛[1]，為了保證裝配時(shí)的互換性和使用過程的安全舒適性，關(guān)鍵零部件在制造完成后都要求對(duì)其關(guān)鍵幾何參數(shù)做100%的檢測(cè)，這就對(duì)檢測(cè)工件的精度與功能提出了更嚴(yán)格的要求。由于傳統(tǒng)的檢測(cè)方式，如使用手動(dòng)檢具及三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x等難以滿足規(guī)模化、自動(dòng)化生產(chǎn)的要求，自動(dòng)化檢具開始逐漸應(yīng)用到汽車部件的檢測(cè)中。但自動(dòng)化檢具由于其本身的制造誤差以及汽車部件檢測(cè)時(shí)裝夾變形和振動(dòng)等因素的影響，造成其檢測(cè)精度難以滿足要求。本文針對(duì)某企業(yè)某車型后扭力梁自動(dòng)化檢具存在的上述問題，在介紹后扭力梁及其自動(dòng)化檢具的基礎(chǔ)上，研究了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)后扭力梁自動(dòng)化檢具的檢測(cè)誤差進(jìn)行補(bǔ)償?shù)姆椒ā?/p>

1 后扭力梁及其自動(dòng)檢具

作為一種半獨(dú)立式懸架，扭力梁式懸架因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和占用空間小等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于小型車輛上[2]。車輛的兩個(gè)車輪之間通過一根扭力梁來進(jìn)行連接，當(dāng)兩側(cè)的輪胎發(fā)生上下位移的時(shí)候，扭力梁通過扭轉(zhuǎn)來控制晃動(dòng)以更好地控制汽車行駛，且通過輪胎的角度變化量減小的作用也減少了對(duì)輪胎的磨損和消耗。

后扭力梁是一種焊接結(jié)構(gòu)件，由組成后扭力梁的各個(gè)薄壁沖壓件在焊接生產(chǎn)線上以焊接的方式連接而成，為了保證其裝配時(shí)的互換性，在焊接總成后要對(duì)其主要的尺寸參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)。某車企某型號(hào)的后扭力梁簡(jiǎn)圖如圖1所示，包括左右套管空間中心距、左右凸緣面中心距、套管中心與凸緣中心在X方向的距離、左右前束角和后傾角。

圖1 后扭力梁主要檢測(cè)參數(shù)

目前，汽車焊裝總成結(jié)構(gòu)件的檢測(cè)主要包括以下三種方法：

1）安裝有特制檢測(cè)用量規(guī)的手動(dòng)專用檢驗(yàn)設(shè)備。這種設(shè)備結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單，但需要人工插拔檢測(cè)用的量規(guī)，因此檢測(cè)效率低且只能進(jìn)行定性檢測(cè)[3]，不容易監(jiān)測(cè)到生產(chǎn)過程中幾何參數(shù)的變化，達(dá)不到控制質(zhì)量的目的。

2）三坐標(biāo)測(cè)量裝置是一種精密測(cè)量?jī)x器，便攜關(guān)節(jié)臂式或龍門式三坐標(biāo)測(cè)量裝置進(jìn)行精確檢測(cè)，具有較好的通用性[4]，但是設(shè)備價(jià)格較高，需要專門的人員和環(huán)境，且單次測(cè)量時(shí)間長(zhǎng)，難以滿足大規(guī)模生產(chǎn)的要求。

3）自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備，簡(jiǎn)稱自動(dòng)檢具。這種設(shè)備主要包括定位及裝夾裝置、檢測(cè)用的傳感器和用于控制和信息處理的控制系統(tǒng)。檢測(cè)時(shí)將工件放置在檢具上，定位裝置進(jìn)行定位，裝夾裝置進(jìn)行夾緊，然后傳感器檢測(cè)工件的相關(guān)參數(shù)送到控制系統(tǒng)進(jìn)行處理，經(jīng)過計(jì)算得到需要測(cè)量的幾何參數(shù)。目前，自動(dòng)檢具已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了快速、高精度和自動(dòng)化測(cè)量，在提高檢測(cè)效率的同時(shí)節(jié)約了檢測(cè)時(shí)間和成本[5,6]。

由于自動(dòng)檢具具有較高的檢測(cè)效率及檢測(cè)精度，且能夠?qū)崿F(xiàn)參數(shù)的定量檢測(cè)和檢測(cè)過程的可視化，滿足了大規(guī)模、自動(dòng)化生產(chǎn)的要求，開始在汽車部件生產(chǎn)中得到應(yīng)用。

對(duì)后扭力梁幾何參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)的自動(dòng)檢具的三維模型如圖2所示。圖中只給出了機(jī)械部分，其還包括了由工控機(jī)和PLC組成的電氣控制部分。檢具工作過程如下：頂升機(jī)構(gòu)對(duì)工件進(jìn)行粗定位，之后左右對(duì)稱的套管檢測(cè)單元的四個(gè)氣缸動(dòng)作，并且在對(duì)中機(jī)構(gòu)的作用下完成工件的主定位工作，最后輪轂盤檢測(cè)單元的兩個(gè)氣缸將沿導(dǎo)軌其送進(jìn)，前端的彈頂銷穿過輪轂盤的定位孔，工件離開頂升機(jī)構(gòu)，處于懸空狀態(tài)，則定位夾緊工件的工作完成。工件定位夾緊后，與套管檢測(cè)單元和輪轂盤檢測(cè)單元相關(guān)聯(lián)的13個(gè)傳感器也運(yùn)動(dòng)到位，靜置一段時(shí)間后傳感器同時(shí)采集當(dāng)前數(shù)值然后通過數(shù)值計(jì)算得到測(cè)量結(jié)果。

圖2 檢具整體結(jié)構(gòu)

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的，通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式進(jìn)行信息處理，具有自適應(yīng)、自組織和實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，在模式識(shí)別、誤差補(bǔ)償、自動(dòng)控制等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[7～9]。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是普遍采用的一種形式。

基本BP算法包括信號(hào)的前向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程。即計(jì)算誤差輸出時(shí)按從輸入到輸出的方向進(jìn)行，而調(diào)整權(quán)值和閾值則從輸出到輸入的方向進(jìn)行[10,11]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋱D如圖3所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

3 誤差補(bǔ)償

3.1 誤差補(bǔ)償模型

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)誤差進(jìn)行補(bǔ)償，需要確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：輸入向量（神經(jīng)元）、輸出向量（神經(jīng)元）和隱含層神經(jīng)元?？紤]到后扭力梁為剛性結(jié)構(gòu)件，其發(fā)生形變時(shí)8個(gè)待檢測(cè)參數(shù)或多或少均會(huì)發(fā)生變化，各個(gè)尺寸間存在著耦合關(guān)系，因此，輸入向量選為8個(gè)檢測(cè)參數(shù)；同時(shí)，為了提高補(bǔ)償精度只選取其中的1個(gè)檢測(cè)參數(shù)作為輸出。根據(jù)輸入和輸出向量的數(shù)目，利用經(jīng)驗(yàn)公式可以確定隱含層的數(shù)目為10[12]，因此，所用BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為：8-10-1。由于8個(gè)檢測(cè)參數(shù)均需誤差補(bǔ)償，所以需要建立8個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

因?yàn)槿鴺?biāo)測(cè)量?jī)x的檢測(cè)精度非常高，因此，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行誤差補(bǔ)償?shù)哪康氖亲屪詣?dòng)檢具的檢測(cè)結(jié)果逼近三坐標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。因此，每個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)的輸入向量由自動(dòng)檢具檢測(cè)出的8個(gè)參數(shù)構(gòu)成；輸出向量由三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x檢測(cè)出的8個(gè)參數(shù)中的1個(gè)構(gòu)成。

利用21個(gè)工件來構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本，首先將21個(gè)工件依次放到自動(dòng)檢具上進(jìn)行檢測(cè)，記錄測(cè)量結(jié)果；然后再將其依次利用三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x進(jìn)行檢測(cè)，記錄檢測(cè)結(jié)果。最后，對(duì)每個(gè)檢測(cè)參數(shù)按照上述方法構(gòu)成樣本。

對(duì)于每個(gè)參數(shù)，選取21個(gè)樣本中的14組作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定其權(quán)值等參數(shù)，后7組作為測(cè)試樣本，測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的性能。

3.2 數(shù)據(jù)分析

為了減小后扭力梁自動(dòng)檢具控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)的工作量，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差補(bǔ)償算法在MATLAB軟件中利用其工具箱完成。在MATLAB軟件中用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)上述的樣本進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，完成后得到網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值等重要參數(shù)，將其集成到自動(dòng)檢具的控制軟件中用于計(jì)算補(bǔ)償值。7個(gè)用于測(cè)試的工件的測(cè)試結(jié)果如表1所示。

如表1所示，7個(gè)樣本的8個(gè)檢測(cè)參數(shù)補(bǔ)償后與三坐標(biāo)測(cè)量結(jié)果之間的偏差絕對(duì)值最大分別為：左凸緣面后傾角0.13，約為公差的13%；右凸緣面后傾角0.17，約為公差的15%；左凸緣面前束角0.06，約為公差的6%；右凸緣面前束角0.09，約為公差的9%；左右套管中心距0.17，約為公差的8.5%；左套管與凸緣面X向中心距0.26，約為公差的13%；右套管與凸緣面X向中心距0.22，約為公差的11%；左右凸緣面中心距0.24，約為公差的12%。

通過對(duì)比可以看出，經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行誤差補(bǔ)償后，得到的參數(shù)測(cè)量結(jié)果與三坐標(biāo)的偏差小于自動(dòng)檢具直接測(cè)量結(jié)果與三坐標(biāo)的偏差，并將偏差縮小到公差范圍的十分之一左右，滿足了廠家對(duì)檢具檢測(cè)精度的要求。

不過，對(duì)于尺寸比較大的參數(shù)，如左套管與凸緣面X向中心距402，右套管與凸緣面X向中心距402，左右凸緣面中心距1503，其檢測(cè)精度相比其他尺寸來說較差些，分析其原因可能為：1）與檢測(cè)這些參數(shù)相關(guān)的機(jī)械裝置的制造精度低，加之與其他尺寸相比，其基本尺寸較大，產(chǎn)生了較大的復(fù)映誤差；2）用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本數(shù)目較少，只有17組樣本，但影響檢測(cè)結(jié)果的因素過多，如制造精度、檢測(cè)過程中氣壓、振動(dòng)情況的不同、工件裝夾過程中的受力變形不同等，限制了補(bǔ)償精度的提高。

表1 測(cè)試結(jié)果

4 結(jié)語

本文針對(duì)汽車后扭力梁自動(dòng)檢具在對(duì)結(jié)構(gòu)件檢測(cè)過程中受到的裝配誤差、受力變形以及氣壓波動(dòng)及振動(dòng)等因素的影響，提出了采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)自動(dòng)檢具檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行誤差補(bǔ)償。在實(shí)際的生產(chǎn)過程中，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)檢測(cè)樣本進(jìn)行誤差補(bǔ)償，得到誤差補(bǔ)償效果較好，補(bǔ)償后的數(shù)據(jù)與三坐標(biāo)的測(cè)量數(shù)據(jù)的偏差縮小到±0.2左右，補(bǔ)償效果明顯，達(dá)到了生產(chǎn)商的精度要求。