卢〓桐，李东波，童一飞
                                       (南京理工大学机械工程学院，江苏 南京〓210094)
摘要：针对装配车间的质量管理需求，将卡尔曼滤波和统计过程控制技术相结合，在分析装配车间质量管理流程的基础上，选择关键装配工序作为质量监控点，采集关键工序数据，经过卡尔曼滤波处理后，采用合适的统计过程控制图来分析数据，从而实时地监控装配质量。通过对车间质量数据的分析，实现了对装配质量的有效控制，提高了车间的装配效率。
关键词：装配车间；装配质量管理；关键工序；卡尔曼滤波；统计过程控制
中图分类号：TP312〓文献标识码：A〓文章编号：2095-509X(2019)01-0079-04

  随着智能数控设备及智能装配技术在中国的广泛使用，智能装配在中国工厂的应用越来越广泛。在使用机器人装配的过程中，工序的质量参数（如力矩、配合间隙）应该稳定在规定的公差范围之内，原始的测量数据因为环境因素或测量设备的不稳定性可能会包含噪声信息和错误信息，因此在对质量数据进行分析时需要对原始测量数据进行滤波处理，从而得到能够反映质量信息的可靠数据。

1〓车间装配工序分析
机器人装配是由多道不同的工序组成的，任何工序出现组装失误都会对最终装配质量产生不良影响。但是在实际的装配车间中，对所有的装配工序进行质量检测，会极大地增加资金投入，这是不可行的。因此，找到对最终装配质量起决定作用的关键工序，作为质量监控的标准，有利于实现对机器人装配的质量检测。
图1所示为车间装配流程图，在零件组装的过程中包含了多道工序：清洗零件、螺栓紧固组件、组装拖链、安装同步带、安装电机、铺设线缆等等。动力传输是机器臂正常运动的关键保障，因此在组装零部件时，动力传输部件的控制要求很严格。同步带作为动力传输的关键纽带，其安装的质量决定着动力传输的性能，因此在同步带装配过程中，对皮带张力的严格把控是必不可少的。
图1〓车间装配流程

2〓Kalman滤波
在利用传感器采集装配质量数据时，由于环境因素和采集设备的不稳定性，采集数据时常会伴有噪声信息。噪声信息会严重影响装配过程中的质量评价和后续的工序调整，因此对原始采集数据进行噪声滤波，减少噪声信息是必不可少的。
装配测量数据的噪声信息基本服从高斯分布，因此采用卡尔曼(Kalman)滤波方法能有效地去除大部分噪声信息，很好地还原真实值，为后续的统计过程控制(statistical process control,SPC)图分析提供有效的数据源。
机器人产品装配车间可以归列为离散制造系统，可用式（1）描述。

如果考虑实际测量时的噪声信息，实际测量值可用式(2)描述。

〗X(k)为k时刻的系统状态；U(k)为k时刻对系统的控制量；〖WTHX〗A和〖WTBX〗B为系统参数；〖WTBX〗Z(k)为k〖WTBZ〗时刻

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基金项目:国防科技项目（0106142）；教育部人文社会科学研究青年基金资助项目（17YJC630139）
作者简介：卢桐（1993—），男，硕士研究生，主要研究方向为智能装配车间管理,6458901@qq.com.

文章来源《机械设计与制造工程》杂志如需详细资料请联系江苏机械门户网客服QQ:2980918915,电话025-83726289）

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