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航空发动机原位检测绳驱动机器人感知与控制技术研究

王亚明  
【摘要】:航空工业由于其特殊的工作环境与使用需求,对飞行安全性要求很高,因此每次完成飞行任务之后都会对飞机进行例行检查以保证各零部件正常运转。目前常用的飞机安全性检测方法为人工使用手持设备,但这种方式仅能对目视可见部分进行检测,对于一些狭窄部位的检测,比如航空发动机内部叶片表面裂纹的检测、飞机蒙皮夹层的钢丝绳索断丝检测等,需要对部件进行拆解检测,拆解组装耗时耗力,并不经济。本文针对航空工业检测需求,开发出一种狭窄部位检测机器人完成航空发动机叶片的检测任务,对航空航天安全性有着极其重要的价值和意义。本文对航空工业检测需求进行分析,针对发动机内部叶片交错的复杂环境,设计了一种刚柔耦合式的航空发动机检测机器人,刚性关节能够提升检测机器人的负载能力,柔性关节能够提升检测机器人的灵活性。然后使用D-H参数法建立了检测机器人刚性关节结构和柔性关节结构的运动学模型,获得了驱动空间、关节空间和操作空间之间的运动学关系。在执行检测任务时,需要了解发动机内部环境信息,以便于检测机器人在发动机内部的导航,为此本文研究了一种基于电阻抗成像(EIT)原理的触觉传感器。本文所设计的触觉传感器能够实现接触位置和接触方向检测,据此提出了一种特征数据快速采集方法,能够快速获得发动机叶片的点云模型。使用触觉传感技术获得叶片点云模型之后,通过形状配准技术能够确定叶片姿态,从而获得发动机内部环境信息。此外,本文提出一种能够适应连续体机器人关节变形的改进的快速随机树(RRT)路径规划算法,在具有障碍物的环境中,规划出从起始位置到目标位置的路径,同时为了控制检测机器人沿规划路径运动,本文研究了一种蛇形仿生运动控制算法,在控制检测机器人运动的过程中,每前进一段关节距离,检测机器人都能够与规划路径重合,且后一部分能够沿前一段的配置方法运动,在整个运动过程中,检测机器人能够保持自身与规划路径误差最小化。最后,搭建航空发动机检测机器人试验平台并进行检测任务。首先进行了触觉传感器性能测试实验,结果表明,触觉传感器的最大误差能够达到1.58mm,具有良好的性能;然后搭建了航空发动机模拟环境和检测机器人试验样机,在此基础上进行了叶片姿态检测实验,叶片姿态检测精度能够达到2.5mm,另外,根据本文改进的RRT路径规划算法在实验平台成功规划处到达目标位置的路径,并控制检测机器人样机沿规划路径到达指定位置。


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