航空發(fā)動機葉片超聲無損檢測系統(tǒng)機器人軌跡規(guī)劃研究.pdf

1、近年來隨著我國航空航天事業(yè)突飛猛進的發(fā)展，航空器的安全性和可靠性受到了越來越多的密切重視。航空發(fā)動機作為航空器的主要動力來源，保持其性能良好具有重要意義。所以及時地對發(fā)動機葉片實施日常維護和準確檢測評估對于提高航空器的安全性和可靠性具有重要意義。但是傳統(tǒng)檢測手段自動化程度低、效率低、精確度差，而航空發(fā)動機葉片自動化超聲無損檢測技術(shù)可以很好地解決這些問題，實現(xiàn)實時、智能、準確、高效率的無損檢測。
　　在航空發(fā)動機葉片超聲自動化無損檢

2、測過程中，需掃查機器人末端夾持被測葉片通過操作臺上的超聲檢測儀，對葉片的厚度和內(nèi)部缺陷進行全面檢測。在整個檢測過程中，掃查機器人的運動路徑需滿足兩個條件：第一，超聲探頭到被測葉片表面的距離始終相等，即等距；第二，超聲探頭發(fā)出的超聲波入射方向始終垂直于被測葉片表面曲面的切線方向，即垂直。因此，為了很好的實現(xiàn)航空發(fā)動機葉片超聲自動化無損檢測過程，得到較理想的缺陷檢測結(jié)果，需要建立被測物體的三維模型，并以此模型為基礎完成掃查機器人的軌跡規(guī)劃，

3、這是完成超聲自動化無損檢測的前提。
　　針對以上問題，本文進行了以下幾個方面的研究：
　　首先，建立了6自由度掃查機器人的運動學模型，對機器人的姿態(tài)和坐標變換進行了描述，基于對6自由度機器人運動學正逆解的分析，并結(jié)合本課題中掃查機器人滿足的垂直與等距的特殊軌跡要求，在笛卡爾空間坐標系下對掃查機器人的軌跡規(guī)劃問題進行了分析，為掃查機器人的軌跡規(guī)劃提供了理論依據(jù)。
　　其次，為了得到較理想的被測物體的三維模型，本文以機器學

4、習思想為指導，應用梯度下降算法完成了一種新的擬合方法，利用 Python語言在分布式深度學習系統(tǒng) TensorFlow中對該算法進行了實現(xiàn)，并通過 Matlab仿真軟件對該算法的擬合精確度和擬合速度進行了驗證。
　　最后，以新的擬合方法獲得的三維模型為基礎，對掃查機器人的軌跡進行了規(guī)劃。針對傳統(tǒng)軌跡規(guī)劃中數(shù)值算法運算復雜、運算時間過長的問題，本文提出了基于逐步求精思想的改進數(shù)值算法，在滿足等距與垂直的軌跡要求的前提下，化簡了運算過