本文标题为《基于数字孪生的液压机械臂运动仿真与状态监控系统设计》,作者包括李志祥、唐宏宾、王永胜和杨美观;所属机构分别为长沙理工大学汽车与机械工程学院、华中科技大学机械科学与工程学院,中国铁建重工集团股份有限公司。这篇研究发表于期刊《计算机集成制造系统》(Computer Integrated Manufacturing Systems),其网络首发日期为2025年2月10日,DOI编号为10.13196/j.cims.2024.0226。
数字孪生技术作为一种以物理世界与数字世界实时双向交互为特点的技术,近年来在制造业、工业工程等领域得到了广泛关注。液压机械臂作为工业机器人的典型应用之一,被广泛应用于抓取、搬运等作业任务。然而,液压机械臂的工作环境通常较为恶劣,而且外部干扰较多,一旦发生故障可造成重大经济损失及人员伤亡。因此,对液压机械臂的运动仿真和状态监控的研究具有重要意义。
已有的离线编程工具和仿真平台(如ABB的RobotStudio、KUKA的SimPro)能够通过虚拟环境提高操作效率,减少设备磨损。但现有的监控和仿真技术普遍存在可视化效果有限、缺少双向数据传输、轨迹规划与碰撞检测功能不足等问题。在此背景下,为提升液压机械臂的智能运维水平,作者开发了一套基于数字孪生技术的液压机械臂运动仿真与状态监控系统。
研究的主要目标包括: - 提出液压机械臂的数字孪生五维模型; - 设计液压机械臂的物理实体和虚拟系统; - 实现轨迹规划功能和碰撞检测功能; - 搭建实验平台测试系统的功能和可靠性。
本文研究由多个阶段和技术环节组成,具体细节如下:
作者基于数字孪生理论提出了五维模型,包括: - 物理实体层:包含液压机械臂、液压站、比例多路换向阀、传感器及外部环境。液压站作为主要动力来源,何传感器用于采集实时运行数据。 - 虚拟系统层:通过Unity3D搭建的三维虚拟模型,虚拟系统的尺寸、外观、材质及运动学特性与物理实体保持一致。 - 连接层:负责物理实体和虚拟系统之间的数据传输,实现双向实时映射。 - 孪生数据层:运行数据通过MYSQL数据库进行有效化和持久化管理。 - 服务层:提供三维可视化监控、轨迹规划、碰撞检测等多种交互功能。
物理设备包括机械系统、液压系统以及控制和人机交互系统。液压机械臂具备五个自由度,能够通过无线手柄操作实现旋转、变幅等复杂动作。
利用Unity3D开发了液压机械臂的虚拟模型,通过父子关系和逻辑脚本模拟机械臂结构与运动。模型轻量化是关键,作者使用3DS Max优化模型三角面片,同时通过灯光、摄像机、材质等增强虚拟场景沉浸感。
实现物理实体与虚拟系统的双向数据传输,系统采用C/S架构通过TCP/IP协议通信。数据流经连接层后,数据解析模块将接收的数据报文转化为渲染所需的结构体对象,最后映射到虚拟模型。
运行数据和仿真数据均存储于MYSQL数据库,通过时间戳字段筛选历史记录,达到数据重溯功能。
通过数学建模和编程实现运动仿真。运动学分析基于D-H参数法,正运动学用于定位末端操作器在作业空间的位姿,逆运动学则求解关节旋转角度。轨迹规划包含关节空间下三次多项式插值及笛卡尔空间下的直线插补和圆弧插补。
采用包围盒算法,在工作路径上为所有物体构建简单几何体包围盒,检测是否发生碰撞以保证系统安全性。
通过Matlab和Unity3D结合,完成仿真算法封装及支持调试的实验平台开发。
作者通过实验验证了系统的功能和有效性,主要结果包括:
运动仿真功能测试
关节空间轨迹规划与笛卡尔空间轨迹规划能够分别生成平滑且安全的路径。实验中通过设置不同关节角度及运行时间,验证模型能够按照规划结果准确运动。测试表明,关节角度及轨迹轨迹规划的曲线变化平稳,仿真效果良好。
碰撞检测功能测试
实验中,虚拟机械臂模拟夹爪与障碍物碰撞,系统能够即时检测并停止操作,同时提示碰撞位置,验证了碰撞检测功能的精确性。
实时监控功能测试
在“虚实同步”模式下,利用无线手柄控制液压机械臂,虚拟系统对物理设备的状态进行了精确的实时同步展示,同时实现了数据存储和回溯功能。在“虚控实”模式下,通过虚拟系统规划路径并向物理设备下达指令,设备能够精确复现仿真路径。
数据存储与历史重溯功能测试
数据库记录了设备运行状态,通过导入历史时间段的记录数据,虚拟系统能够在指定时间节点重现机械臂状态,为故障分析与状态评估提供支持。
实验平台展示
虚拟系统用户界面具备三维动态显示、状态监控及信息交流等多种功能,交互直观且操作简便。
本文基于数字孪生技术开发的液压机械臂系统既能对设备状态进行全方位实时监控,也能执行精确运动仿真,有效提升了液压机械臂的智能运维水平。研究不仅展示了数字孪生技术的高潜力,还为工程机械设备的故障监测、轨迹规划和数据存储提供了创新方法。在实际应用中,该系统有助于降低机械设备的运行成本及安全事故风险。
除此之外,研究为数字孪生技术在建筑、制造等多个行业的推广提供了新视角,为未来一体化智能仿真与监控系统的研发奠定了基础。
研究仍有改进空间,未来可针对以下方面深入展开: 1. 构建多时空尺度、多领域融合的行为动态模型,提升对机械设备状态变化的预测能力。 2. 深度结合人工智能,实现设备应力应变分析、故障诊断及预测性维护等高级功能。