鄧鴻劍，吳向陽，2，李亞南，湛紅暉，吳 翔，施文韜

（1.中車青島四方機車車輛股份有限公司，山東 青島 266111；2.西南交通大學機械工程學院，四川 成都 610031；3.華中科技大學無錫研究院，江蘇 無錫 214000）

1 引言

我國高速動車相關(guān)技術(shù)已經(jīng)基本成熟，但隨著“中國制造2025”的戰(zhàn)略驅(qū)動，全面深入發(fā)展智能制造的時代需求，仍需要全面提升高速動車組的全壽命周期的創(chuàng)新能力和水平。

轉(zhuǎn)向架是高速動車組最為重要的部件之一，直接關(guān)系著高速動車組的安全性、平穩(wěn)性、舒適性、可靠性。而構(gòu)架是轉(zhuǎn)向架的骨架，它不僅是轉(zhuǎn)向架輪對、軸箱、驅(qū)動等其他部件的安裝基礎，也是傳遞牽引力、制動力、橫向力及垂向力的基體，是一個受力復雜的結(jié)構(gòu)部件，其加工質(zhì)量是衡量高速動車組研制水平和制造能力的關(guān)鍵指標。

中國中車青島四方機車車輛股份有限公司在構(gòu)架多工藝連線柔順制造技術(shù)方面開展了大量應用與驗證，經(jīng)過業(yè)務梳理、技術(shù)創(chuàng)新、應用升級、迭代驗證，形成了一套符合實際情況的智能制造新模式和實踐方法論。

2 構(gòu)架焊接工藝及其工程化需求

構(gòu)架成型由側(cè)梁、橫梁和端梁等部件拼焊而成。每一個部件又包含組裝、點焊、拼焊、打磨、焊修和檢測等工藝。側(cè)梁自動組裝、自動焊接、構(gòu)架自動打磨如圖1所示。

圖1 側(cè)梁自動組裝、自動焊接、構(gòu)架自動打磨示意圖

從組織模式上看，以RGV為核心的物流自動輸送系統(tǒng)，將自動組裝機器人、自動焊接機器人、自動打磨機器人、自動檢測系統(tǒng)、緩沖臺（存料臺）、人工臺位等集成，實現(xiàn)按節(jié)拍自動流轉(zhuǎn)，所有工序和緩沖臺位物料、RGV狀態(tài)得到監(jiān)控并由生產(chǎn)線控制系統(tǒng)進行管控。

構(gòu)架焊接成型需要解決幾個方面的問題：

1）焊接機器人進入服役中后期，精度退化、故障頻發(fā)，生產(chǎn)節(jié)拍波動較大；

2）生產(chǎn)要素存在大量啞終端，人機料法環(huán)互聯(lián)性差，導致信息孤島和業(yè)務流程不閉環(huán)；

3）產(chǎn)品種類多，目視區(qū)分難，人工介入工作量大，焊接工藝文件調(diào)用容易出錯；

4）計劃排程“推+派”到機臺，主觀性強，時效性差，生產(chǎn)計劃與調(diào)度的可行性差；

5）設備工時能力稼動率波動，影響計劃排程和運維，設備任務負載忙閑不均。

3 構(gòu)架焊接成型智能制造新模式及相關(guān)技術(shù)

通過仿真建模，對多譜系、變品種、小批量、多工藝等動態(tài)復雜條件進行推演分析，并找到最優(yōu)方案；對存料臺、物料等啞終端進行智能化改造，實現(xiàn)信息流、物流、能量流的閉環(huán)；與數(shù)字化設計（CAD/CAM/WCA）、數(shù)字化制造（MES/APS）業(yè)務集成，實現(xiàn)自動報工；通過M2M交互集成，設備能夠識別物料對象，并通過DNC網(wǎng)絡自動調(diào)用相關(guān)的工藝文件；多維高密分析并預測設備的健康狀況（PHM），預測設備健康狀況并識別加工過程異常；開展邊緣側(cè)的應用集成；通過數(shù)字孿生技術(shù)，把系統(tǒng)、產(chǎn)線、工位的全局生產(chǎn)狀況全面的表現(xiàn)出來并進行監(jiān)控。

3.1 面向能力與效率仿真的生產(chǎn)系統(tǒng)快速推演與柔性重構(gòu)

高度動車組是典型的多譜系、層級深的多品種小批量生產(chǎn)模式，再加上裝備迭代升級、工藝路徑變化、生產(chǎn)插單擾動等因素的影響，整個生產(chǎn)系統(tǒng)動態(tài)復雜，這對構(gòu)架的生產(chǎn)布局、柔性能力、生產(chǎn)效率帶來了很大的不確定性。

構(gòu)架成型生產(chǎn)線的數(shù)字仿真模型并進行生產(chǎn)過程仿真預演分析，定量分析構(gòu)架焊接成型生產(chǎn)過程中的各項能力和效率指標，找出影響能力和效率的關(guān)鍵制約因素，并有針對性地提出改善方案，從而讓生產(chǎn)線布局和物流設計更加精益高效，讓生產(chǎn)策略和生產(chǎn)計劃的制定更加科學優(yōu)化。

1）生產(chǎn)系統(tǒng)仿真的建模引擎支持車間全要素建模，包括結(jié)構(gòu)、資源、數(shù)據(jù)、狀態(tài)以及不確定事件。

2）生產(chǎn)系統(tǒng)仿真引擎包括事件驅(qū)動、時鐘跳躍、普通仿真/超實時仿真、詳細的仿真過程數(shù)據(jù)記錄。

3）針對仿真過程數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計分析、試驗設計（Design Of Experiment，DOE）、遺傳算法（單目標/多目標）和機器學習方法進行深度分析。采用遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）優(yōu)化生產(chǎn)順序，縮短完成時間；可采用基于遺傳算法的布局重構(gòu)優(yōu)化，降低物流成本；當優(yōu)化目標有多個，利用非支配排序遺傳算法結(jié)合仿真進行優(yōu)化（NSGA）等。仿真分析與優(yōu)化的主要任務如圖2所示。

圖2 仿真分析與優(yōu)化的主要任務

3.2 基于物聯(lián)傳感技術(shù)的啞終端智能化改造與升級

通過視覺或RFID等非接觸感知與識別的方式進行識別或賦碼，以便對生產(chǎn)過程進行跟蹤、識別與監(jiān)控。

一是基于工業(yè)視覺的構(gòu)架識別主要針對具有典型表面特征的形態(tài)識別，并將識別的圖像在后臺進行分析解相，從而判斷該物料的屬性。二是以RFID為載碼體，實現(xiàn)對人、坯件（橫梁/側(cè)梁）、存料臺、胎位等啞終端進行智能化改造與提升，為人機料法環(huán)等生產(chǎn)要素的M2M應用交互與集成提供信息交互的載碼基礎。

構(gòu)架焊接車間工況復雜，對RFID的應用與部署存在著不少特定的要求，包括抗周界電磁干擾、可需要安裝在金屬工件上、高工業(yè)等級等。采用介質(zhì)無關(guān)微型可嵌入金屬表面的RFID電子標簽，RFID電子標簽通過鉚接或凸臺螺紋方式擰在構(gòu)架上，布置在IGM機器人立柱上讀取隨行夾具上的構(gòu)架標簽，存料臺護欄上的讀寫器讀取存料臺上的構(gòu)架標簽，從而實現(xiàn)對構(gòu)架全生產(chǎn)過程狀態(tài)的跟蹤。RFID電子標簽設計與部署如圖3所示。焊接機器人與存料臺RFID讀寫器部署如圖4所示。

圖3 RFID電子標簽設計與部署

圖4 焊接機器人與存料臺RFID讀寫器部署示意圖

RFID采用滿足現(xiàn)場環(huán)境的一體式讀寫器，能夠在金屬、非金屬、粉塵、高溫、液體等復雜工況環(huán)境下工作；現(xiàn)場使用的RFID標簽通過電小天線極限理論進行標簽性能評估。

3.3 基于M2M交互集成的生產(chǎn)要素閉環(huán)管控

以RFID為載碼體，賦予啞終端（構(gòu)架、AGV、胎位等）以唯一的識別標識ID，通過后臺信息交互與應用集成，跟蹤構(gòu)架的生產(chǎn)過程，構(gòu)成一個彼此通信與識別的信息交互生產(chǎn)要素網(wǎng)絡。系統(tǒng)信息流轉(zhuǎn)與交互如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)信息流轉(zhuǎn)與交互示意圖

生產(chǎn)線中控系統(tǒng)與公司上游信息系統(tǒng)MES、PDM、MRO集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳與下達。通過RFID與中央控制系統(tǒng)集成，實現(xiàn)上游信息系統(tǒng)與各焊接工位互聯(lián)互通。

中控系統(tǒng)承接上游信息系統(tǒng)傳遞的生產(chǎn)工單信息，將相應的作業(yè)指令分配到具體的作業(yè)設備和終端（手持機），自動調(diào)度物料加工；同時，中控系統(tǒng)將機器人的實際作業(yè)參數(shù)及時采集并上傳上游信息系統(tǒng)，包括機器人編號、產(chǎn)品編碼、生產(chǎn)進度、設備狀態(tài)、工具工裝信息、異常信息等。RFID載碼體作為信息傳遞的“搭扣”，根據(jù)RFID掃描的物料，定位上游信息系統(tǒng)相應的程序代碼，自動將程序下載至每臺機器人作業(yè)系統(tǒng)，自動和機器人作業(yè)單元的工裝比對，避免設備損壞和工件報廢。

3.4 基于“推-拉”物流執(zhí)行的業(yè)務模型構(gòu)建

由于車間現(xiàn)場不確定性因素多，如設備故障、Buffer占用、補焊、插單等，導致APS的時效性較差，結(jié)果是有的設備閑置待料，有的設備任務溢出，需要高頻次的動態(tài)排程，嚴重影響了生產(chǎn)任務的完成。

一方面，通過對組裝、焊接、焊修、打磨、檢測的過程監(jiān)控，根據(jù)WCA系統(tǒng)的工藝路徑規(guī)劃，依據(jù)構(gòu)架調(diào)度與工位分配計劃，將任務“推”送給相關(guān)的設備；另一方面，各設備根據(jù)完工情況，輪詢下一可加工的各個物料的位置與狀態(tài)，鎖定下一物料，“拉”動物料執(zhí)行與配送；同時，根據(jù)焊修、插單等異常，通過看板“推”送物料到指定工位。

根據(jù)生產(chǎn)計劃，將任務發(fā)布到組裝區(qū)，執(zhí)行“派活干”的推式物流，通過計劃優(yōu)化以便用最少的時間完成當日的任務計劃。

推式物流執(zhí)行模式?jīng)]有考慮后續(xù)設備的完工狀況，有可能導致后面工序設備（如焊接機器人）有的能力閑置待料，有的負荷過載而物料排隊等待的情況。

推式物流是“派活干”，那么拉式物流則是根據(jù)設備的完工狀況“搶活干”，即當前工作完成后，立刻向存料臺（Buffer）輪詢叫料，并驅(qū)動RGV把待加工物料運過來。

式中，R為1,2,……r。

設定推拉模式下的兩個優(yōu)化目標：①所有工序的總耗時最少；②總完工時間最短。采用NSGA-Ⅱ（二代非支配排序遺傳算法）的多目標遺傳算法，可以實現(xiàn)上述復雜生產(chǎn)系統(tǒng)的多目標優(yōu)化。

3.5 基于高維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的設備健康預測與異常診斷

構(gòu)架基材為中厚板，型面結(jié)構(gòu)復雜，并且焊接機器人也存在精度退化、故障頻發(fā)、質(zhì)量異常的問題，要保障焊接效率與質(zhì)量，并提高整個產(chǎn)線的高適應性和高柔性，需要對焊接裝備開展健康預測與健康檢測。

焊接機器人的采集數(shù)據(jù)具有高維高密異構(gòu)的特征。一是采集包括機器人和焊機的本體數(shù)據(jù)，如結(jié)構(gòu)（末端執(zhí)行器、關(guān)節(jié)、機座以及連接桿件）、驅(qū)動（伺服電機和減速器）、感知（內(nèi)部和外部傳感器）、控制（運動控制器和驅(qū)動控制器）等幾個基本維度的數(shù)據(jù)；二是采集非侵入式傳感數(shù)據(jù)，如外接功率、電流、電壓等傳感器、結(jié)構(gòu)應變傳感器等；三是獲取焊接工藝文件（工藝參數(shù)、路徑規(guī)劃）的當前執(zhí)行過程數(shù)據(jù)。

在對上面的三類基本數(shù)據(jù)進行采集的基礎上，結(jié)合焊接機器人的失效模式、失效表象、失效成因、失效影響，對外部成因、本體性能、工藝參數(shù)進行關(guān)聯(lián)分析，通過振動、聲音、電流、扭矩等工作過程信號，建立基于健康評估的評價模型，采用人工智能算法對發(fā)生異常的設備進行深度健康評估與預測。健康診斷與異常預測業(yè)務模型圖如圖6所示。

圖6 健康診斷與異常預測業(yè)務模型圖

基于經(jīng)驗知識與模型學習，建立設備典型故障數(shù)據(jù)庫、焊接質(zhì)量異常數(shù)據(jù)庫，通過高維高密度數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，采用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡分析設備的健康狀況、焊接異常，能力與效率，優(yōu)化策略以及能力預測，為拉動式排程提供依據(jù)。同時根據(jù)不同異常狀態(tài)，設立分級應急管理機制，包括緊急停機、人工干預、遠程預警等。

3.6 基于微服務架構(gòu)的邊緣側(cè)云邊業(yè)務協(xié)同

采用基于微服務架構(gòu)的模式，有效拆分ERP、MES、SCM等大型系統(tǒng)中面向焊接產(chǎn)線的應用，實現(xiàn)構(gòu)架焊接成型產(chǎn)線業(yè)務的邊緣側(cè)敏捷開發(fā)和部署。微服務架構(gòu)如圖7所示。

圖7 微服務架構(gòu)圖

通過邊緣交換把各工位設備、傳感器、視頻攝像頭、PLC控制器、智能網(wǎng)關(guān)、協(xié)議轉(zhuǎn)換盒子連接起來，分配固定IP，統(tǒng)一地址管理。基于5G的設備邊緣側(cè)AI-BOX（邊緣服務器）實現(xiàn)工位的資源管理、算力調(diào)度、業(yè)務數(shù)據(jù)、應用下發(fā)等解決方案，將中心云的彈性計算下沉至邊緣，提高運維效率，減小運維成本。

邊緣側(cè)業(yè)務主要實現(xiàn)工位的運管維一體化，業(yè)務涉及MES/APS、DNC/MDC、PHM、EHS、LES、PTC。

1）安全：視頻分析人員串崗、倚靠、跌倒等不安全不規(guī)范行為動作，以及起火等異常；

2）調(diào)度：開工完工報送給MES；訂單任務下發(fā)到 工位；

3）物流：設備叫料請求，MES訂單下發(fā)，RGV任務與調(diào)度，拉動構(gòu)架精準配送；

4）生產(chǎn)：來料RFID識別、判斷防錯、工位上料，調(diào)用焊接工藝程序；

5）健康：狀態(tài)、稼動率、焊機異常、設備異常；

6）集控：工位數(shù)字孿生、現(xiàn)場概覽、異常反饋與停機處置。

3.7 構(gòu)建基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)過程透明化集控模式

通過建立三維數(shù)字孿生生產(chǎn)線平臺，將機器人三維高精度數(shù)字模型、工藝流程、物流路徑、傳感器實時數(shù)據(jù)、設備屬性以及運營管理數(shù)據(jù)等進行融合，直觀地展示生產(chǎn)線的生產(chǎn)流程，與生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)相結(jié)合，實現(xiàn)生產(chǎn)的遠程化管理控制。

數(shù)字化建模：采用CAD、3DMax和Unity3D等工具軟件，對焊接機器人物理現(xiàn)場進行輕量化建模、運動約束關(guān)系定義、模型渲染，最終搭建焊接機器人虛擬仿真環(huán)境。

數(shù)據(jù)集成管理：對焊接機器人運行數(shù)據(jù)進行集成與管理，包括外部數(shù)據(jù)刷新、運動驅(qū)動、數(shù)據(jù)存儲、分析、數(shù)據(jù)請求響應等，數(shù)據(jù)類型包括機器人每個關(guān)節(jié)運行速度、轉(zhuǎn)角、電流、溫度，焊接電流、電壓，工單信 息等。

數(shù)據(jù)驅(qū)動定義：定義符合機器人的運動規(guī)范和主隨動關(guān)系，通過實時數(shù)據(jù)驅(qū)動，精確得到數(shù)字空間與物理空間完全匹配的運動呈現(xiàn)。

監(jiān)控視角模塊：跟隨視角、固定對象視角、自由視角等，對焊接機器人進行多視角可視化監(jiān)控。

狀態(tài)顯示模塊：通過在三維模型上交互式動作觸發(fā)，以懸浮標主信息框方式顯示焊接機器人運行狀態(tài)信息，包括關(guān)節(jié)信息、工件信息、焊接信息。

機器人健康管理模塊：建立機器人典型故障數(shù)據(jù)庫，顯示機器人故障類型和代碼、發(fā)生頻次，和維護保養(yǎng)信息管理和預警。

焊接生產(chǎn)信息管理模塊：當前機器人工作狀態(tài)、工件工單信息、累計工作時長、周生產(chǎn)信息、月生產(chǎn)信息等。

4 構(gòu)架組焊磨測柔性化生產(chǎn)線應用驗證

中車四方B5-3是一條高速動車組關(guān)鍵零部件構(gòu)架焊接生產(chǎn)線，生產(chǎn)綱領日產(chǎn)3輛車構(gòu)架，主要由焊接生產(chǎn)線控制系統(tǒng)、物流自動輸送系統(tǒng)RGV、自動組裝系統(tǒng)、自動焊接系統(tǒng)、自動打磨系統(tǒng)、自動檢測系統(tǒng)組成。共包含224個工位，共470臺位。組裝、點焊、拼焊、打磨、焊修和檢測等工藝分別在組焊區(qū)、緩存區(qū)、物流區(qū)和機器人焊接區(qū)、打磨區(qū)完成。

經(jīng)過上述智能制造技術(shù)與模式模式的實施，目前該線側(cè)梁外體焊接時間4.5h/根，橫梁焊接時間平均4.5h/根，構(gòu)架（外環(huán)）焊接時間節(jié)省平均較人工焊接節(jié)省8 h。

此柔性線自投入使用以來，產(chǎn)線已完成復興號動車組、各類型地鐵在內(nèi)數(shù)百列車輛生產(chǎn)任務，包括A型地鐵、SDB80地鐵、SW-220K車型的轉(zhuǎn)向架產(chǎn)品。同時，并行混線生產(chǎn)時機械手夾具、存料臺須通用，也能進行相關(guān)項目的兼容生產(chǎn)。

5 結(jié)束語

面向準黑燈化的焊接生產(chǎn)線柔性智能制造新模式，實現(xiàn)了各個作業(yè)區(qū)域的動態(tài)組合和柔性成線，達到了生產(chǎn)線無人、作業(yè)區(qū)域少人、準備時間減少、作業(yè)效率高的目的。該成果符合面向訂單驅(qū)動下的復雜零件制造、多干擾因素下物流精益化配送和智能調(diào)度等業(yè)務場景，可以在工程機械、船舶等行業(yè)應用推廣。