航空发动机制造数字化检测系统平台建设研究_李旭.pdf

设备管理与维修2023 5（下）0引言航空发动机零件制造质量决定着动力系统的安全性，需要打造智能化检测平台，对零件的加工精度进行判断，使零件能够满足制造指标的要求。数字化检测是零件缺陷诊断的常用方式，使零件加工过程具有合理性，保证零件顺利完成制造。数字化检测是零件质量控制的关键，需要提高零件质量的识别能力，通过数字化检测对制造工艺进行优化。1航空发动机制造数字化检测系统平台建设需求航空发动机属于高精度的动力装置，需要重视制造工艺的应用，做好制造环节的检测工作，防止装置运行时存在安全隐患，实现航空发动机的规范化生产。航空发动机制造具有一定的难度，基于航空安全需求展开分析，构建数字化检测平台，对制造数据进行深度挖掘。数字化检测系统平台建设应有以下3个基本需求。（1）数字化。将制造数据以数字化形式展现，对质量信息进行采集和整理，便于通过具体数据展开分析控制发动机制造指标，提高制造数据的生产利用率。（2）可视化。数字化检测平台会产生大量的数据信息，具有关键性数据的展示需求，将重点数据展示在工作人员面前，在发现问题趋势时产生报警，保证制造质量控制的可靠性。（3）智能化。检测系统采用智能化控制方式，对制造过程进行监督和控制，技术核心在于检测和识别过程，实现制造质量方面的集成处理，通过智能化控制发挥决策作用1。2航空发动机制造数字化检测系统平台建设分析2.1采用智能识别技术智能识别是数字化检测中的关键技术，用于平台与零件实体进行信息交互，对零件的数据规格进行判断，便于控制制造工序。制造工序与零件规格会影响航空发动机的质量，甚至会引起发动机的安全问题，因此需要合理应用智能识别技术，注重识别质量与智能化程度，控制零件制造精度。智能识别技术有RFID（Radio FrequencyIdentification，无线射频识别）、条码/二维码识别、视觉/图形识别等，需要明确其适用条件，保证精准识别航空发动机零件。2.1.1无线射频识别RFID 采用无线电信号制造数据进行采集，属于自动化检测中的常用技术，识别效率较高，能判断制造零件的规格情况。通过 RFID 技术可以读取特定目标数据，如工件类型、刀具信息等，能大幅提高制造识别的精度。RFID 技术也可以读取芯片信息，并与预先设置的制造工序进行对比，实现对零件制造顺序的控制。RFID 主要集成于智能检测装置中，利用其读写工作向对应设备芯片中写入 ID 信息，对工件、道具等进行唯一标识，构建一对一的识别映射关系；利用读码功能可读取芯片信息，通过唯一标识对设备进行追溯，对当前预使用的设备进行判断，降低对设备误操作的情况，提高航空发动机的制造质量。2.1.2条码/二维码识别航空发动机制造过程中，条码/二维码属于可识别介质，可存储一定数量的信息，对设备或零件信息进行标识。条码/二维码一般作为标签使用，可构建特定含义的数据项，不仅能起到标识作用，还能实现信息的存储，确保识别数据的可操作性。条码/二维码采用扫码装置进行识别，可获得生产批次、零件种类等信息，实现生产过程的自动化操作。条码/二维码一般为纸质介质，仅能作为一次性存储介质，一般用于供应链的最终阶段，将制造信息进行完整打印。2.1.3视觉/图形识别视觉/图形识别是基于图像识别的技术，需要与传感设备搭配使用，判断零件的基本形状，实现对工件类型的识别。它一般用于小规格零件的识别，通过传感器采集零件的轮廓信息，采用基准图形与零件进行识别，确定零件制造的基本情况。视觉/图形识别的传感设备位置需要固定，固定零件所在位置的坐标，从众多零件中对图形信息进行提取，实现零件类型及尺寸的判断。例如：航空发动机多数为回转体炼精，可通过正面图像进行识别，检测零件的厚度及直径，进而得到零件的实际规则，再通过与标准零件进行对比，判断零件的精度是否满足要求2。2.2检测工序建模技术2.2.1工序模型数字化检测离不开建模过程，需要对工序模型进行分析，构建符合制造要求的三维工序模型，使模型效果更加真实，反映航空发动机实际制造情况。三维工序模型应反映出生产过程的整体情况，在模型中增加多道检测工序，用于对零件制造状态进行判断，确保满足零件制造精度要求。检测工序模型结构如图 1 所示，检测工序范围从制造原材料到成品，在工序检测模型上具有摘要：航空发动机应采用数字化检测方式，针对零件加工精度控制展开分析，以提高检测平台的建设水平。从智能识别、工序模型、集成控制和报警功能 4 个方面，分析航空发动机制造数字化检测系统平台建设工作，提高航空发动机制造的合理性，实现严格化的精度控制，消除检测精度控制的阻碍因素，满足数字化检测平台的建设需求。关键词：航空发动机；数字化；检测系统中图分类号：V263.1；TP301.6文献标识码：BDOI：10.16621/ki.issn1001-0599.2023.05D.11航空发动机制造数字化检测系统平台建设研究李旭（中国航发成都发动机有限公司，四川成都610500）24设备管理与维修2023 5（下）连贯性，控制好工序模型的应用质量。航空发动机制造过程较为复杂，涉及的工序多达几十种，需要根据工序选择状态节点，按照工序流程对控制状态进行演进，保证工序模型具有良好的检测形态。工序模型可与数字化检测系统相结合，便于展示工序流程，针对产品的形态特征进行检测，保障航空发动机成品安全运行。2.2.2特征定义工序模型中设置有状态检测节点，属于零件质量检测的重要载体，需要对检测特征进行定义，通过数字化信息对检测对象进行描述。特征定义采用检测元的方式表示，通过属性信息对零件的几何特征进行判断，采用智能识别技术取得零件的几何信息，实现对检测特征的一般性描述。检测元与特征、工序、工步具有密切关系，用于对检测工序进行控制，在零件质量合格后才能进行下一步工序，否则将会增加航空发动机的运行风险，影响工序模型的构建效果。特征定义是工序模型检测的重要依据，便于对后续检测过程进行规划，实现模型与检测工序的结合，获得检测工序的数字化特征。2.2.3检测指标检测工序模型需要注重检测指标的把控，构建标准化的检测工艺模型，将实际模型与标准模型进行对比，确定生产工序的检测结果。检测工序模型核心在于零件指标的判断，包括几何公差、表面粗糙度、技术要求等，确保航空发动机零件制造的规范性，掌握检测指标控制的核心方向。检测指标涉及范围较广，检测范围应进一步细化，以几何公差为例，可细化成距离、直径、垂直度、同轴度等，构建多样化的检测指标，提高检测工序模型的质量诊断能力3。2.3采用集成控制技术2.3.1智能检测精度控制检测精度控制是保证零件质量的关键，采用精度自整定控制方法，实现对精度的自动控制，将零件精度控制方法进行集成，使数字化集成控制具有泛用性。数字化检测系统需要注重检测精度的控制，合理对零件进行搬运和夹取，实现零件加工质量的控制。在智能搬运方面，采用六轴机器人展开控制，根据制造过程对机器人进行编程，提高零件加工过程的控制能力。六轴机器人有以下 3 个特点：具有较高的精度控制能力，重复固定精度为0.04 mm，且实现零件的集成化生产；与导轨系统连接，零件加工刀具装在机器人手臂上，可实现 6 个轴向的控制，通过预设编码加工零件；具有精度自检测能力，将检测结果反馈给数字化检测系统，便于调整定位精度，使精度控制更加灵活。2.3.2数字化管理系统数字化管理系统是集成控制的重要体现，将数字化检测融入系统环境，针对航空发动机制造环节展开设计，保证零件制造过程的规范性。其采用数模结合的方式，实现工艺参数向三维模型的转化，提高对制造数据的解析能力。同时也是零件制造质量控制的集合体，将数字化检测与管理系统结合起来，对零件的生产信息进行汇总，如零件标识号、合格情况、检验方法等，提高对零件生产信息的控制能力，方便对信息进行查询和调用。数字化管理系统应用大数据技术，将零件信息存储在数据库中，通过 SQL 语句实现数据存储及调用，记录零件制造情况的历史信息。通过数字化管理系统可对零件精度控制情况进行分析，历史数据调用将更加方便，掌控零件制造中存在的安全隐患，进而提高航空发动机零件制造的合格率4。2.3.3可视化看板系统数字化系统平台采用可视化技术，通过可视化看板显示检测结果，实时展现零件制造情况。该系统将检测环节进行高度集成，在线显示设备状态、生产进度、合格状态等，便于工作人员时刻确定生产信息，掌握生产制造质量情况。零件制造情况采用多样化（如报表、图形等）的显示方式，凸出显示重点数据，提高对关键数据的识别能力，发挥出系统平台的可视化优势。可视化系统对零件制造过程具有指导作用，根据制造情况提供对应意见，实现零件制造的质量管控，实现航空发动机的安全制造目标。2.4安全生产报警技术航空发动机采用自动化制造方式，存在一定的安全隐患，需要注重安全防范技术的应用，在生产系统中设置安全状态，监测非安全生产状态，及时发现系统中存在的安全问题，发挥安全防范措施的效果。数字化检测平台应融合安全防护系统，设置安全门锁、急停按钮等，确保发生风险时能够自动停产，实现对生产安全的系统防护。安全问题采用报警装置进行提示，报警装置会发出红光和警示音，提醒工作人员立即排除安全隐患，对零件的制造质量进行管控，提高数字化检测系统的安全控制水平。3结论综上所述，航空发动机需要严格按照质量要求进行制造，采用数字化检测系统实现精度控制，采用规范化的零件生产形式，根据零件制造情况对工艺进行优化，使零件质量能够达到标准规定。数字化检测以系统平台作为载体，对零件的质量数据进行采集，自动对数据精度进行校验，实现系统平台的智能化应用，提高了航空发动机的安全制造水平。参考文献1张连进.航空发动机制造企业智能工厂建设思考研究 J.信息系统工程，2021（10）：114-116.2杨杏梅，索鸣阳，周子同，等.航空发动机零件柔性制造系统技术应用研究 J.现代制造技术与装备，2022（10）：174-177.3朱宇，张新冬，杨小叁，等.航空发动机零部件制造全过程工艺仿真 J.航空动力，2022（S1）：55-58.4曹增义，单继东，王昭阳，等.面向航空发动机制造的数字孪生应用架构探索与实践 J.航空制造技术，2022（19）：40-49.编辑吴建卿图 1检测工序模型结构25