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淺談機器人沖壓生產線仿真應用
隨著汽車市場競爭越來越激烈,整車廠投入車型的整體周期都在逐步縮短,如何在有限的周期時間內確保整車質量是整車廠面對的一個重大課題,落實到沖壓領域來說,如何最大化利用沖壓生產線的調試工時便是重中之重,本文主要描述基于ABB RobotStudio 軟件進行新車型端拾器離線制作、軌跡離線調試等,實現新車型自動化調試工時削減,在應用過程中出現的優勢與不足。

沖壓生產線仿真模型建立

沖壓生產線組成

要實現沖壓生產線仿真應用的準確性,首先要保證沖壓生產線布局、應用參數的準確性,下述基于廣汽乘用車沖壓B 線設備規格參數進行建模說明,如圖1 所示。
⑴線首單元。2 臺液壓拆垛小車、拆垛機器人、3 段傳輸皮帶、1 臺板料清洗機,板料對中系統等,完成板料上料、分張、拆垛、輸送、清洗、對中一系列流程;該部分主要用于整線仿真完整性示意,僅保證與1#壓力機間相對位置準確即可,無需完全復刻實際生產線狀態。

⑵自動沖壓及搬運單元。5 工序壓力機(分別定義為B1 ~B5 壓力機),各壓力機間上料、下料機器人(共計6 臺機器人,分別定義為R12、R21、R31、R41、R51、R61 機器人);該部分屬于沖壓生產線仿真主體,必須確認仿真硬件的各項參數,壓力機、機器人相對位置、結構尺寸、壓力機運行曲線、機器人型號及運動方式等。

⑶線尾單元。8 段線尾下料皮帶;該部分主要用于整線仿真完整性示意,僅保證與1#壓力機間相對位置準確即可,無需完全復刻實際生產線狀態。

仿真控制邏輯

⑴機器人運動控制。RobotStudio 控制軟件是ABB專用仿真軟件,可完全實現機器人現場應用真實運動控制。
⑵壓力機運動控制。RobotStudio 控制軟件中沒有壓力機運行的控制方式,只能通過機器人的運動進行模擬,配合壓力機的運動曲線參數來實現壓力機的運動控制,圖2 中B1 ~B5 壓力機分別由1 臺機器人進行模擬,七軸采用伺服驅動,程序配置壓力機運行曲線,從而通過七軸的伺服運動來模擬壓力機的沖壓動作。
⑶整線聯動運動控制。完成壓力機與機器人的運動控制后,要實現整線聯動的聯鎖就必須把整線動作的控制邏輯串聯,在RobotStudio 中,由于各機器人(包括壓力機)均是通過觸發脈沖信號來模擬運行動作的,因此,機器人與機器人(或壓力機)之間也需要通過脈沖信號來實現相互動作控制,為了更加貼近現場生產實際,選擇的機器人信號點必須完全接近實際觸發點的時間。

沖壓生產線仿真應用方式

廣汽乘用車以某新車型調試進行使用驗證,該車型共內作11 組零件,通過沖壓生產線仿真進行自動化端拾器離線制作、離線軌跡調試、節拍輸出及模具結構優化建議輸出,進而實現生產線機時釋放。

端拾器布局輸出

常規端拾器制作需要在生產線上配合模具及零件,模擬生產狀態,人工線上進行在線制作,工時耗時長,且期間無法進行其他線上同步作業;通過仿真軟件進行離線端拾器布局,布局形式定義基于現場應用前提,使離線端拾器布局可以在生產線下直接進行制作,僅保留少量線上調整工時,最大化減少線上制作時間。端拾器仿真及應用流程如圖3 所示,端拾器仿真輸出問題點見表1。

機器人軌跡輸出

機器人運動軌跡是沖壓生產線搬運的運行保證,機器人軌跡調試精度決定了整線生產的穩定性;通過仿真軟件完成機器人軌跡線下調試,導入實體生產線機器人內,實現機器人軌跡離線應用。機器人軌跡仿真應用流程如圖4 所示,機器人軌跡仿真輸出問題點見表2。

沖壓生產線仿真應用結論

端拾器制作應用

通過仿真應用可進行端拾器離線制作,但由于仿真軟件的局限性,將軟件二維空間內的數據在線下轉化為三維數據時,對于部分數據的轉化難以實現,例如,端拾器支桿擺角,人工進行線下端拾器制作時,由于沒有模具符型,在角度、姿態上無法將仿真的數據轉化,因此,在線下端拾器制作時,只能夠忽略端拾器擺角,按0°進行制作,待上線后再根據模具型面狀態進行調整。
通過仿真后線下制作的方式,雖然無法完全消除線上調試的工時需求,但是相對于常規方式已經大大減少了線上作業的時間。端拾器制作工時對比見表3。

機器人軌跡應用

通過仿真應用將機器人軌跡離線編輯后導入現場沖壓生產線的方式簡單高效,且確實可以實現,但在使用過程中存在重大不足:⑴在應用過程中無法確保軌跡點調試的精確性;⑵沖壓搬運對于取料、投料的精度要求非常高,誤差5mm 都將造成板件無法貼合模具型面,而通過反復驗證,仿真應用僅能夠保證15mm 的誤差,因此,仿真應用對于沖壓生產線的高精度需求仍有待提高。

結束語

通過應用沖壓生產線仿真軟件來實現自動化調試工時削減的方式是可行的,且在應用過程中,對于整線調試工時的削減也非常可觀。同時,由于生產線上作業的空間局限性,對于員工的勞動負荷也相對較高,線上作業工時的削減對于員工減負也具有一定作用;但是由于軟件本身的局限性,無法滿足沖壓生產線自動化搬送高精度要求,需要在未來再更近一步優化。


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