28、智能制造中的数字孪生与机器人重复定位优化

智能制造中的数字孪生与机器人重复定位优化

数字孪生在磨削生产线的应用

背景与意义

在当今制造业中，随着第四次工业革命技术的兴起，竞争激烈的制造业正朝着基于数据数字化的智能制造方向发展。数字孪生（DT）技术受到了广泛关注，它能够开发数字虚拟模型来模拟实际对象，分析和预测动态变化，将最优值传递给实际物体，并反映物理对象的过去和当前状态，从而实现整个生产过程的优化。

对于刹车盘制造中常用的双面磨削工艺，由于砂轮和工件同时旋转，直接使用测力计传感器监测磨削力较为困难。因此，研究人员开发了一种基于数字孪生方法的工艺行为预测方法。

系统概念框架

系统框架基于数字孪生参考模型（DTRM）设计，适用于车间的刹车盘双面磨床。该系统包含五个模型：物理过程层、虚拟过程层、基于DT的磨削过程数据、基于DT的应用服务平台，以及实现不同元素之间连接的通信和数据映射机制。

数字孪生系统的开发

磨床建模

磨床的虚拟模型包括3D几何模型、物理模型和运动学模型。CAD模型展示了磨床的几何形状，物理模型通过参数数据定义设备的机械状态，运动学模型定义设备的运动副，描述设备组件之间的连接。

磨削过程建模

由于双面磨削过程中直接测量磨削力困难，研究人员开发了一个描述从电机到砂轮功率流的磨削过程行为模型。通过实时测量电机电流值，可以监测和预测磨削过程行为。
- 功率流建模 ：分析上砂轮主轴的行为，考虑所有机械和机电损失，以计算有效磨削功率。相关算法被编程并连接到数据库和虚拟空间层。
- 磨削过