[发明专利]一种基于模仿学习的纤维铺放工艺参数模型构建方法及系统有效
| 申请号: | 202010935443.5 | 申请日: | 2020-09-08 |
| 公开(公告)号: | CN112180720B | 公开(公告)日: | 2022-03-15 |
| 发明(设计)人: | 肖晓晖;何思宇;杨尚尚;段宝阁;王镇;陆伟 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
| 主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
| 代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 鲁力 |
| 地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 模仿 学习 纤维 工艺 参数 模型 构建 方法 系统 | ||
1.一种基于模仿学习的纤维铺放工艺参数模型构建系统,其特征在于:包括本体以及控制本体的控制单元;所述控制单元包括
人工铺放示教模块:用于示教者人工进行纤维铺放工作,包含一个小型、半自动化的人工纤维铺放头;
基于协作机械臂的纤维自动铺放模块:利用学习到的模型结果,结合智能控制算法完成纤维的自动铺放,包含协作型机械臂、小型自动化纤维铺放头、模具旋转台;
动作捕捉模块:用于完成铺放头在模具上的绝对位置反馈,包含成套动作捕捉系统;
视频记录模块:记录手工铺放作业过程,用于有效铺放数据筛选,包含摄像机;
工艺参数传感模块:采集并反馈铺放头进行纤维铺放作业过程中的工艺参数,包含张力传感器、六维力/力矩传感器、旋转编码器、热成像仪;
模仿学习算法处理模块:利用采集到的工艺参数信息与铺放曲面模型信息,构建“工艺参数-曲面曲率”的概率映射模型,包含一台高性能工控机;
本体包括:平台基座(1)、协作型机械臂(2)、六维力/力矩传感器(3)、纤维铺放头(4)、张力传感器(5)、旋转编码器(6)、热成像仪(7)、模具旋转台(8)、曲面模具(9)、摄像机(10)、动作捕捉系统(11)、工控机(12);
平台基座(1)作为整个铺放系统的安装基座,协作型机械臂(2)和模具旋转台(8)安装并固定在平台基座(1)上;曲面模具(9)安装于模具旋转台(8)上;张力传感器(5)、旋转编码器(6)、热成像仪(7)传感模块安装在设计的纤维铺放头(4)上;纤维铺放头(4)、六维力/力矩传感器(3)、协作型机械臂(2)顺次安装构成纤维自动铺放装置,工控机(12)用于控制所有模块。
2.一种利用权利要求1所述系统进行的纤维铺放工艺参数模型构建方法,其特征在于:
步骤1、利用人工铺放示教模块进行多次人工铺放作业;铺放过程中视频记录模块、工艺参数传感模块分别进行视频记录与多种工艺参数数据采集工作,动作捕捉模块实时获取并记录当前铺放点的空间位置信息;
步骤2、对曲面上的复合材料铺放质量进行评价;结合视频记录模块筛选质量良好的铺放数据,对有效数据进行规整生成参数数据集;
步骤3、在已建立工艺参数数据集的基础上,在模仿学习算法处理模块中利用训练集对选用的模型进行训练获得工艺参数映射模型并采用增量式学习方法提升模型泛化能力;
步骤4、利用基于协作机械臂的纤维自动铺放模块,结合工艺参数模型输出结果,对上述工艺参数进行跟踪控制,实现曲面零件上铺放工艺参数的精密控制。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:手工纤维铺放过程工艺参数信息采集过程中,针对待铺放模具表面的模型信息,设计人工铺放作业方案,手持铺放头进行铺放作业;铺放过程中对指定的压力、张力工艺参数进行恒定控制,同时进行视频记录与多种工艺参数数据采集工作。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:数据筛选与工艺参数数据集生成过程具体包括:
步骤1、针对已完成的纤维铺放层,分别从缺陷包括褶皱、拉扯以及层间贴合效果对曲面上的复合材料铺放质量进行评价,结合视频回放与位置跟踪数据筛选质量良好的铺放数据;
步骤2、对有效数据利用隐马尔科夫模型方法进行规整,其中利用时间戳数据对齐采样数据,由此建立观测变量的集合,用{x1,x2,...,xn}表示,其中xn表示系统在第n时刻工艺参数的状态观测值,xn=[P,F,V,T],其中P代表n时刻的压力,F代表铺放张力,V代表铺放速度,T代表铺放温度;状态变量由铺放数据的评价结果组成,用{y1,y2,...,yn}表示,其中yn表示系统在第n时刻系统状态,yn=[S,D,K],其中S代表铺放质量评价值,D代表空间位置,K代表空间曲率值;
步骤3、存储数据,生成参数数据集,参数包括:工艺参数包括压力、张力、速度、温度;几何模型参数包括位置、曲率;以及铺放质量评价值。
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