工程机械焊接机器人非标集成中的多机协同控制技术研究

一、多机协同控制关键技术分析

1.1 通信网络技术

可靠的通信网络是多机协同控制的基础。在工程机械焊接场景中，采用工业以太网与现场总线结合的混合通信架构。为了进一步提高通信的可靠性，采用冗余通信，以双网口冗余为例：正常情况下主通信线路进行数据传输，当主线路出现故障时，备用线路可在毫秒级时间内自动切换，保证控制指令和数据的不间断传输，避免由于通信中断导致多机协同作业失败。并且引入网络流量控制机制，通过设置数据优先级，保证关键控制指令优先传输，避免由于网络拥塞导致系统实时性降低。

1.2 路径规划技术

多机协同作业时，路径规划要兼顾焊接工艺要求和机器人运动约束。传统单机路径规划算法很难符合多机协同需求，所以采用改进的遗传算法、粒子群优化算法等智能算法。以改进的遗传算法为例：从编码方式看，用实数编码代替二进制编码，更直观地表现机器人的运动路径参数，提升算法运算效率；关于适应度函数的设计，综合考量焊接效率、路径长度、机器人关节运动平滑度等因素，把焊接效率和路径最短当作主要优化目标，创建包含机器人工作空间、焊接顺序、避障约束等要素的数学模型。

1.3 任务分配技术

合理的任务分配是多机高效协同的基础。任务分配时要兼顾机器人负载均衡、焊接工艺需求、工件结构特性等，采用基于合同网协议的分布式任务分配方法。中央控制单元充当任务发布者，各个机器人充当任务执行者。中央控制单元按照生产任务和机器人状况发布任务招标信息，机器人依照自身能力展开投标，通过竞争来决定任务分配方案。

在投标期间，引入模糊综合评价模型，针对机器人负载能力、焊接精度、任务完成时间等指标予以评判：就机器人负载能力而言，细致划分成当前负载率、剩余工作时间等子指标；就焊接精度而言，包含重复定位精度、焊缝成形质量等要素；就任务完成时间而言，联系历史任务数据以及当前任务复杂程度加以估算。

1.4 冲突检测与消解技术

在多机协同作业过程中，机器人之间可能存在运动轨迹交叉、工作空间重叠等情况，从而产生冲突。采用基于碰撞检测算法的实时检测方法，建立机器人与工件的三维模型，利用空间几何计算方法判断机器人之间以及机器人与工件之间是否发生碰撞。采用层次包围盒技术，为机器人与工件建立轴对齐包围盒（AABB）或方向包围盒（OBB），通过快速判断包围盒是否相交来初步筛选出可能发生碰撞的对象，再进行精确的几何计算，提高检测效率。

检测到冲突时，用优先级策略和路径调整策略来解决冲突。按照机器人任务紧急程度、焊接工艺重要性等设定优先级，关键部位焊接任务对应的机器人优先级比非关键部位焊接任务的机器人高。优先级低的机器人暂停或者调整运动路径，等到冲突解除之后再接着工作。在路径调整上，用人工势场法，在冲突区域给机器人施加虚拟斥力，促使机器人避开冲突区域；结合 Dijkstra 算法，在满足约束条件的可行路径集合里寻找最短调整路径，削减因为路径调整而引发的焊接任务进度延误。

二、多机协同控制技术优化策略

2.1 基于仿真的参数优化

利用 MATLAB、ADAMS 等仿真软件搭建多机协同焊接仿真平台，对路径规划算法、任务分配策略等进行仿真验证。在 MATLAB 仿真环境下，搭建多机器人焊接系统数学模型，模拟不同任务场景下机器人的运动轨迹及任务执行过程；在 ADAMS 软件中，建立机器人及工件三维实体模型，开展动力学、运动学仿真，分析机器人关节受力情况及运动平稳性。

设置不同的仿真参数和工况，比如改变焊接任务的数量、机器人数量、工件的形状等，来模拟多机协同作业的过程，分析焊接效率、路径长度、机器人负载等指标的变化。根据仿真结果来优化算法参数和控制策略，比如调整遗传算法的交叉概率、变异概率。通过多次仿真实验，以焊接效率最高为目标，找到交叉概率在合理范围内算法性能最好的区间。还可以利用仿真平台进行故障模拟，测试系统在设备出现故障、通信中断等情况下的应对能力，从而进一步完善控制策略。

2.2 智能化学习与自适应控制

引入机器学习算法，让多机协同控制系统具有自学习能力。采用深度强化学习算法，把机器人的运动状态、任务执行状况、焊接质量反馈等当作状态输入，把任务分配决策、路径规划调整等当作动作输出，通过同环境不停地交互，学会最优的控制策略。

在实际作业的过程中，依靠实时采集到的焊接数据以及焊接质量的反馈，自动调节路径规划、任务分配等方面的控制策略，做到系统的自适应控制。比如，一旦视觉传感器觉察到焊接出现偏差，系统借助卷积神经网络（CNN）提取偏差图像的特点，再借助强化学习算法生成对应的调整指令，系统便能自动调节焊枪的姿态以及焊接路径；当察觉某个区域焊接质量波动较大时，系统凭借剖析过去的有关数据，形成焊接质量预报模型，进而预先调节任务区域焊接的速度、电流等参数，自动调整各机器人在任务区域的行进路线以及任务分派，从而保证焊接的质量。

2.3 人机协同优化

把人机交互功能融合进多机协同控制当中。在人机界面上，操作人员可以随时掌握系统的运作情况，手动介入任务分配和路径规划。人机界面运用三维可视化技术，清楚地显示机器人运动路线、工作范围以及工件焊接进度。当遇到复杂工况或者系统发生异常状况的时候，操作人员凭借自身经验调节控制策略，做到人机互相配合。同时，系统会把操作人员的操作经验转变成知识，再回馈给控制算法，从而改良多机协同控制策略。采用知识图谱技术，把操作人员的操作步骤、决策根据等信息形成知识图谱，接着借助自然语言处理技术对知识图谱展开分析挖掘，找出有价值的知识规则。

结语：工程机械焊接机器人非标集成中的多机协同控制技术是高效焊接作业的关键。实际应用中，这一技术可以明显提升焊接效率和质量，给工程机械焊接自动化、智能化发展给予有力支撑。未来，伴随人工智能、物联网等技术的进步，多机协同控制技术会持续更新，从而推动工程机械制造行业转型升级。

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