CN117961572B - 一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法及装备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法及装备,包括获取轨道表面第一三维点云数据,得到轨道形状且识别轨道表面伤害,生成安全切割点集合,进而得到预切割轨道,获取几何参数生成切割路径,钢轨切割机根据切割路径对预切割轨道进行切割,机械臂取出预切割钢轨,获取预切割轨道和未切割轨道接头处的第二三维点云数据生成打磨路径后通过钢轨打磨机打磨,机械臂放置替换钢轨,通过换轨测量仪实时监测替换钢轨和未切割轨道的轨距和超高并调整替换钢轨的位置,获取替换钢轨和未切割轨道接头处的第三三维点云数据通过钢轨焊接机对替换钢轨和未切割轨道接头处进行焊接。本发明结合激光点云技术,能够实现钢轨快速精准地换焊铺。
Description
技术领域
本发明涉及钢轨换焊铺技术领域,具体涉及一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法及装备。
背景技术
铁路轨道在运营中,由于与列车车轮长期的接触,容易发生老化或磨损,但是一次性更换整段轨道费时费力,因此现今主要对发生伤害的钢轨进行更换。
目前,铁路换轨方法通常有两种,一种是人工换轨,存在效率低下和生产成本较高的问题,另一种是机械换轨,但是现有的换轨车对钢轨的更换精度不高,各个步骤均会产生较大的误差,使得最终替换上的钢轨与未切割轨道无法良好的匹配,后续仍然需要人工进行调整,因此会耗费大量的时间,严重影响铁路的运行。
发明内容
根据现有技术的不足,本发明的目的是提供一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法及装备
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:
一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,包括以下步骤:
钢轨切割:激光传感器获取轨道表面第一三维点云数据,根据第一三维点云数据获取轨道形状特征和几何参数且识别轨道表面伤害,避开轨道表面伤害生成安全切割点集合,得到边缘在安全切割点集合范围内的预切割轨道,生成切割路径,钢轨切割机根据切割路径进行切割并实时调整切割路径,切割完成后通过机械臂取出预切割钢轨;
钢轨打磨:激光传感器获取预切割轨道和未切割轨道接头处的第二三维点云数据,生成打磨路径,钢轨打磨机根据打磨路径进行打磨并实时调整打磨路径;
钢轨替换:机械臂放置替换钢轨,通过换轨测量仪实时监测替换钢轨和未切割轨道的轨距和超高,并调整替换钢轨的位置;
钢轨焊接:激光传感器获取替换钢轨和未切割轨道接头处的第三三维点云数据,生成焊接路径,钢轨焊接机根据焊接路径进行焊接并实时调整焊接路径。
进一步地,对第一三维点云数据获取及预处理,根据第一三维点云数据对采用最小二乘法拟合得到轨道形状的数学模型。
进一步地,基于安全切割点坐标,设定预估切割时间和预设切割路径
几何参数测量:使用几何传感器测量轨道的几何参数包括轨道的宽度w、高度h和曲率c;
对预设切割路径进行调整:结合轨道形状的数学模型和几何参数,获取调整后的切割路径yadjusted:
其中,wactual表示实际测量的轨道宽度;wdesired表示期望的轨道宽度;hactual表示实际测量轨道高度;hdesired表示期望的轨道高度;cactual表示实际测量轨道曲率;cdesired表示期望的轨道曲率,βw、βh、βc均为调整系数;
钢轨切割机根据调整后的切割路径yadjusted对预切割轨道进行切割;
钢轨切割机在切割过程中,实时获取预切割轨道的视觉反馈信息和几何参数,根据实际情况使用PID控制算法对切割路径的宽度、高度和曲率进行切割实时调整。
进一步地,切割路径综合调整:将各个几何参数的调整综合考虑,得到最终的切割路径调整y′adjusted和切割时间tcut:
其中:为预设切割路径,/>为几何参数的实际测量值、/>为几何参数的期望值、βi为各个几何参数调整的权重系数,n为几何参数的数量。
进一步地,根据第二三维点云数据实时获取预切割轨道和未切割轨道接头处的均匀性:
获取预切割轨道和未切割轨道接头处的平整度:
其中,N为图像中像素数量,I(xk,yk,zk)为均匀性识别时图像的像素坐标,为图像平均灰度值,k表示每个像素的索引,I(x,y,z)为平整度识别时图像的像素坐标;
利用力传感器和速度传感器实时读取打磨过程中的施加力度Fdesired和速度Vdesired,对打磨力和打磨速度进行调整:
ΔF=Kp·(Fdesired-Factual)
ΔV=Kp·(Vdesired-Vactual)
其中,ΔF为力调整量、ΔV为速度调整量、Factual为力实际值、Vactual为速度实际值,Kp为打磨力的调整系数,Kp′为打磨速度的调整系数;
优化打磨路径并输出预期打磨时间tpol;
设定调整量为则:
其中,KP为路径调整的比例系数、为均匀性目标、/>为当前均匀性、/>为平整度目标、/>为当前平整度。
进一步地,调整替换钢轨的位置的方法为:
设定目标轨距和目标超高;
利用激光传感器实时监测替换钢轨的实际轨距和实际超高;
计算实际轨距与目标轨距、实际超高与目标超高之间的误差;
通过位置调整的比例系数进行轨距和超高的调整量计算;
实时调整和反馈:在每个控制周期内,根据轨距和超高的调整量,并实时调整替换轨道位置。
进一步地,根据第三三维点云数据实时监测焊接面特征;
焊接形状和位置对齐取:实时监测的焊接区域位置与目标位置的误差,并实时调整焊接区域的位置;
设定调整量为Δx′,Δy′,Δz′,则:
Δx′=KP′(xgoal-xcu)
Δy′=KP′(ygoal-ycu)
Δz′=KP′(zgoal-zcu)
其中:KP′为位置调整的比例系数,xgoal、ygoal和zgoal为目标位置,xcu、ycu和zcu为实际位置;
温度传感器实时监测:利用温度传感器实时监测焊接区域的温度,设定安全温度范围,超出范围则触发报警机制;
焊接参数自适应控制:获取实时监测的焊接区域形状与目标形状的误差,利用自适应控制算法调整焊接电流和速度。
进一步地,钢轨换焊铺一体化的预期总时间为:
Tgoal=αcuttcut+αpoltpol+αputtput+αweldtweld
其中,αcut、αpol、αput、αweld分别为切割、打磨、换轨和焊接过程的权重系数,tcut为预期切割时间,tpol为预期打磨时间,tput为预期换轨时间,tweld为预期焊接时间。
一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化装备,设在换轨车上,包括:
感知模块,包括传感器、机械臂、钢轨切割机、钢轨打磨机和钢轨焊接机;
数据模块,包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,处理器对第一三维点云数据进行处理获取轨道形状特征和几何参数且识别轨道表面伤害,避开轨道表面伤害生成安全切割点集合,得到边缘在安全切割点集合范围内的预切割轨道,处理器生成切割路径并实时调整切割路径,处理器根据第二三维点云数据生成打磨路径并实时调整打磨路径,处理器通过换轨测量仪实时监测替换钢轨和未切割轨道的轨距和超高并实时获取替换钢轨位置的调整量,处理器根据第三三维点云数据生成焊接路径并实时调整焊接路径;
应用模块,包括显示屏和操作面板,通过显示屏和操作面板处理用户界面、工作流程管理、报告记录、异常处理和配置参数。
进一步地,机械臂末端设置快换接头,钢轨切割机为切割头,钢轨打磨机为打磨头,钢轨焊接机为焊接头,通过快换接头与切割头配合对预切割轨道进行切割,通过快换接头与打磨头配合对预切割轨道和未切割轨道接头处进行打磨,通过快换接头与焊接头配合对替换钢轨和未切割轨道接头处进行焊接。
与现有技术相比,本发明具有以下优点和有益效果:
本发明提供的一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法及装备,通过钢轨切割机、钢轨打磨机、换轨测量仪及钢轨焊接机四种装置及控制装备中感知层、数据层和应用层的协同作用,实现了钢轨切割、接头打磨、换轨和焊接等关键过程的高效、精准控制。通过先进的传感技术和智能算法,实现了对轨道形状、表面均匀性、位置对齐和焊接参数的实时监测和自适应调整,确保了换焊铺过程的高质量、高效率,大幅提升了铁路运行的安全性、稳定性,同时降低了维护成本,为铁路交通的可持续发展提供了可靠的技术支持。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分。本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明提供的一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法的流程图。
图2为本发明钢轨切割的流程图。
图3为本发明钢轨打磨的流程图。
图4为本发明钢轨替换的流程图。
图5为本发明钢轨焊接的流程图。
图6为本发明提供的一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化装备的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例1
实施例1提供一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤S1、钢轨切割:激光传感器获取轨道表面第一三维点云数据,根据第一三维点云数据获取轨道形状特征和几何参数且识别轨道表面伤害,避开轨道表面伤害生成安全切割点集合,得到边缘在安全切割点集合范围内的预切割轨道,生成切割路径,钢轨切割机根据切割路径进行切割并实时调整切割路径,切割完成后通过机械臂取出预切割钢轨;
步骤S2、钢轨打磨:激光传感器获取预切割轨道和未切割轨道接头处的第二三维点云数据,生成打磨路径,钢轨打磨机根据打磨路径进行打磨并实时调整打磨路径;
步骤S3、钢轨替换:机械臂放置替换钢轨,通过换轨测量仪实时监测替换钢轨和未切割轨道的轨距和超高,并调整替换钢轨的位置;
步骤S4、钢轨焊接:激光传感器获取替换钢轨和未切割轨道接头处的第三三维点云数据,生成焊接路径,钢轨焊接机根据焊接路径进行焊接并实时调整焊接路径。
实施例1提供的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,基于三维激光点云技术,结合钢轨切割机、钢轨打磨机、机械臂和钢轨焊接机,对有表面伤害的轨道进行智能换焊铺,全面代替人工作业,且在实施过程中,切割路径会进行实时切割调整,使钢轨切割机根据实时调整的切割路径进行切割对预切割轨道进行切割,打磨路径会进行实时打磨调整,钢轨打磨机根据实时调整的打磨路径进行打磨,替换钢轨的位置会进行实时调整,焊接路径会进行实时焊接调整,钢轨焊接机根据实时调整的焊接路径对替换钢轨和未切割轨道接头处进行焊接,确保切割、打磨、换轨、焊接每一步都精准实施,确保换焊铺全过程的质量,进而自动完成轨道切割、接头打磨、轨道换位等关键步骤,从而推动铁路维护领域的智能化升级,提升整体作业效能。且为铁路行业注入新的科技活力,解决传统换轨方法的劳动力短缺和低效率等问题,为铁路交通的可持续发展提供创新解决方案。
下面对本实施例1提供的一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法进行详细地描述:
实施例1中,钢轨切割机采用激光点云技术捕捉轨道实际形状和特征,识别表面平整部分或交汇点,标记为安全切割点并输出预设切割路径和刀具参数,激光导引装备引导钢轨切割机,确保沿着预定的轨迹进行切割;在钢轨切割机上安装轨道几何测量等传感器,通过测量轨道几何参数,提供实时数据实现反馈控制,调整切割路径和参数。
如图2所示,步骤S1包括以下步骤:
步骤S101、第一三维点云数据获取及预处理,根据激光雷达传感器结合激光点云技术进行扫描得到第一三维点云数据P={(x,y,z)},并进行预处理,包括灰度化、去噪、边缘检测等。
步骤S102、形状拟合与数学建模,根据第一三维点云数据对采用最小二乘法拟合得到轨道形状的数学模型:
Y=aX2+bX+c
其中,Y、X为轨道形状,a、b、c为模型参数。
步骤S103、安全切割点识别及预设预切割轨道:通过点云处理算法,结合第一三维点云数据提取有关轨道表面的特征信息,识别轨道表面伤害、轨道表面平整部分及轨道表面伤害和轨道表面平整部分的交汇点,轨道表面伤害包括凸起、凹陷、损伤或其他不规则形状。结合轨道的几何参数,如曲率、斜率等,避开轨道表面伤害标记安全切割点,得到安全切割点集,生成包含轨道表面伤害且边缘在安全切割点集合范围内的预切割轨道。由于轨道通常为一节接着一节铺设,且每段轨道中所有节轨道曲率和长度均一致,因此,预切割轨道的尺寸和对应段轨道中的一节轨道的尺寸一致。
其中,安全切割点坐标表示为S={(x_s,y_s,z_s)},基于安全切割点坐标,设定预估切割时间和预设切割路径刀具切割速度V和深度D。
步骤S104、几何参数测量:使用几何传感器测量轨道的几何参数包括轨道的宽度w、高度h和曲率c。
步骤S105、对预设切割路径调整,结合数学模型和几何参数,获取调整切割路径yadjusted:
其中,wactual表示实际测量的轨道宽度;wdesired表示期望的轨道宽度;hactual表示实际测量轨道高度;hdesired表示期望的轨道高度;cactual表示实际测量轨道曲率;cdesired表示期望的轨道曲率,βw、βh、βc均为调整系数。
步骤S106、实时调整和反馈控制,在切割过程中,实时获取预切割轨道的视觉反馈信息和几何参数,根据实际情况使用PID控制算法对调整切割路径yadjusted进行切割实时调整:
Errorw=wactual-wdesired
其中,Errorw表示轨道宽度误差,Adjustmentw表示轨道宽度调整量,Kwp、Kwi、Kwd为PID控制参数;
高度h和曲率c使用PID控制算法对调整切割路径yadjusted进行切割实时调整的方法同宽度一致。
步骤S107、切割路径综合调整:将各个几何参数的调整综合考虑,得到最终的切割路径调整y′adjusted和切割时间tcut:
其中:为预设切割路径,/>为几何参数的实际测量值、/>为几何参数的期望值、βi为各个几何参数调整的权重系数,n为几何参数的数量。
步骤S2中,钢轨打磨机在预切割轨道和未切割轨道接头处打磨及焊后打磨过程中均使用配备有力传感器的打磨工具,通过力控制装备实时监测和调整打磨过程中的施加力度;通过激光点云技术捕捉接头表面参数,计算接头表面的均匀性和平整度,提供实时数据实现反馈控制,调整打磨路径和参数从而控制粗糙度避免灰斑。
如图3所示,钢轨打磨机在对预切割轨道和未切割轨道接头处打磨过程中的打磨路径的调整方法为:
步骤S301、第二三维点云数据获取及预处理:根据激光雷达传感器结合激光点云技术进行扫描得到第二三维点云数据,并对第二三维点云数据进行预处理,包括灰度化、去噪、边缘检测等;
步骤S302、预切割轨道和未切割轨道接头处均匀性和平整度计算:根据第二三维点云数据实时获取预切割轨道和未切割轨道接头处的均匀性:
获取预切割轨道和未切割轨道接头处的平整度:
其中,N为图像中像素数量,I(xk,yk,zk)为均匀性识别时图像的像素坐标,为图像平均灰度值,k表示每个像素的索引,I(x,y,z)为平整度识别时图像的像素坐标;
步骤S303、利用力传感器和速度传感器实时读取打磨过程中的施加力度Fdesired和速度Vdesired,对打磨力和打磨速度进行调整:
ΔF=Kp·(Fdesired-Factual)
ΔV=Kp′·(Vdesired-Vactual)
其中,ΔF为力调整量、ΔV为速度调整量、Factual为力实际值、Vactual为速度实际值,Kp为打磨力的调整系数,Kp′为打磨速度的调整系数;
步骤S304、优化打磨路径并输出预期打磨时间tpol;
设定调整量为
其中,KP为路径调整的比例系数、为均匀性目标、/>为当前均匀性、/>为平整度目标、/>为当前平整度。
如图4所示,步骤S3中,换轨测量仪采用自动化导轨装备,通过激光传感器实时监测轨距和超高,通过反馈数据实时调整轨道位置,实现换轨过程中的精准对齐。
调整替换钢轨的位置的方法为:
设定目标轨距和目标超高;
利用激光传感器实时监测替换钢轨的实际轨距和实际超高;
计算实际轨距与目标轨距、实际超高与目标超高之间的误差;
通过位置调整的比例系数进行轨距和超高的调整量计算;
实时调整和反馈:在每个控制周期内,根据轨距和超高的调整量,并实时调整替换轨道位置,输出预期换轨时间tput。
步骤S4中,钢轨焊接机通过激光点云技术实时监测焊接区域的形状和位置确保精准对位;通过温度传感器实时监测焊接区域的温度避免焊接缺陷;通过焊接参数自适应控制算法调整焊接速度、电流等参数,适应不同的焊接条件;采用超声波技术进行焊缝质量检测。
钢轨焊接机在焊接过程中控制方法如图5所示。
步骤S401、根据第三三维点云数据实时监测焊接面特征:利用激光雷达传感器结合激光点云技术获取第三三维点云数据,根据第三三维点云数据实时生成焊接区域的形状和位置。记录焊缝的几何特征,包括长度、宽度、角度等。
步骤S402、焊接形状和位置对齐:获取实时监测的焊接区域位置与目标位置的误差,并实时调整焊接区域的位置,输出预期焊接时间tweld;
设定调整量为Δx′,Δy′,Δz′
Δx′=KP′(xgoal-xcu)
Δy′=KP′(ygoal-ycu)
Δz′=KP′(zgoal-zcu)
其中:KP′为位置调整的比例系数,xgoal、ygoal和zgoal为目标位置,xcu、ycu和zcu为实际位置;
步骤S403、温度传感器实时监测焊接温度:利用温度传感器实时监测焊接区域的温度,设定安全温度范围,超出范围则触发报警机制;
步骤S404、焊接参数自适应控制:获取实时监测的焊接区域形状与目标形状的误差,利用自适应控制算法调整焊接电流和速度。
综上,基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法以轨道切割时间、钢轨接头打磨时间、钢轨换轨时间和焊接时间为优化目标,根据现场实际工况改变当前工作预期时间,控制正在进行的相关工作参数,钢轨换焊铺一体化的预期总时间为:
Tgoal=αcuttcut+αpoltpol+αputtput+αweldtweld
其中,αcut、αpol、αput、αweld为切割、打磨、换轨和焊接四个控制过程的权重系数,tcut为预期切割时间,tpol为预期打磨时间,tput为预期换轨时间,tweld为预期焊接时间,四个过程的预期时间根据当前执行方案进行分析计算,钢轨换焊铺一体化的约束条件包括各个工作阶段的温度、工作进度和完成质量。
实施例2
实施例2提供一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化装备,设在换轨车上,应用于上述的一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,如图6所示,包括:
感知模块,包括传感器、机械臂、钢轨切割机、钢轨打磨机和钢轨焊接机;
数据模块,包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,处理器对第一三维点云数据进行处理获取轨道形状且识别轨道表面伤害,避开轨道表面伤害生成安全切割点集合,依次连接安全切割点得到预切割轨道,处理器根据预切割轨道的几何参数生成切割路径并进行实施切割调整,处理器通过换轨测量仪实时监测替换钢轨和未切割轨道的轨距和超高并获取调整量,处理器根据第二三维点云数据生成打磨路径并进行实施打磨调整,处理器根据第三三维点云数据生成焊接路径并进行实时焊接调整;
应用模块,包括显示屏和操作面板,通过显示屏和操作面板显示数据和操作数据,具体地,通过显示屏和操作面板处理用户界面、工作流程管理、报告记录、异常处理和配置参数。
实施例2提供的一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化装备,包括钢轨切割机、钢轨打磨机、换轨测量仪和钢轨焊接机四种机构,通过感知层、数据层和应用层的协同工作,实现钢轨换焊铺过程的高效率和优质焊接。
感知模块中,传感器包括激光雷达传感器、几何传感器、温度传感器和速度传感器,激光雷达传感器用于获取第一三维点云数据、第二三维点云数据、第三三维点云数据,几何传感器用于获取预切割轨道的几何参数,温度传感器用于获取打磨温度,速度传感器用于获取打磨速度。
具体地,在钢轨切割过程中通过激光点云技术捕捉轨道的实际形状和测量轨道几何参数来控制切割路径;钢轨打磨机在预切割轨道和未切割轨道接头处打磨过程中通过图像处理技术检测均匀性和平整度,同时结合激光点云技术实时获取轨道表面的三维信息,通过调整打磨路径和参数实现对打磨过程的实时控制,确保接头表面的均匀性和平整度达到设定的目标;换轨测量仪在钢轨换轨过程中通过激光传感器实时监测轨距和超高,计算误差并进行实时调整,实现在换轨过程中的精准对齐;钢轨焊接机在焊接过程中通过激光点云技术实时监测焊接区域的形状和位置,温度传感器实时监测温度,以及焊接参数自适应控制算法调整焊接速度、电流等参数,确保焊接的精准对位、避免焊接缺陷,以及适应不同焊接情况的需要。在钢轨换焊铺全过程中,确定预切割钢轨切割时间、预切割轨道和未切割轨道接头处打磨时间、替换钢轨换轨时间和焊接时间为优化目标,根据现场实际工况调整各个工作过程的分配时间。
基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化装备通过激光点云技术采集包括轨道切割面、表面、焊接面的形状,同力、温度、激光等传感器数据反馈控制钢轨换焊铺全过程,实现钢轨的高效率更换、铺设及优质焊接。
实施例2中,机械臂末端设置快换接头,钢轨切割机为切割头,钢轨打磨机为打磨头,钢轨焊接机为焊接头,通过快换接头与切割头配合对预切割轨道进行切割,进而能够实现钢轨切割机的功能,通过快换接头与打磨头配合对预切割轨道和未切割轨道接头处进行打磨,进而能够实现钢轨打磨机的功能,通过快换接头与焊接头配合对替换钢轨和未切割轨道接头处进行焊接,进而能够实现钢轨焊接机的功能。
综上,通过钢轨切割机、钢轨打磨机、换轨测量仪及钢轨焊接机四种装置及控制装备中感知层、数据层和应用层的协同作用,实现了钢轨切割、接头打磨、换轨和焊接等关键过程的高效、精准控制。通过先进的传感技术和智能算法,实现了对轨道形状、表面均匀性、位置对齐和焊接参数的实时监测和自适应调整,确保了换焊铺过程的高质量、高效率,大幅提升了铁路运行的安全性、稳定性,同时降低了维护成本,为铁路交通的可持续发展提供了可靠的技术支持。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,其特征在于,包括以下步骤:
钢轨切割:激光传感器获取轨道表面第一三维点云数据,根据第一三维点云数据获取轨道形状特征和几何参数且识别轨道表面伤害,避开轨道表面伤害生成安全切割点集合,得到边缘在安全切割点集合范围内的预切割轨道,生成切割路径,钢轨切割机根据切割路径进行切割并实时调整切割路径,切割完成后通过机械臂取出预切割钢轨;
钢轨打磨:激光传感器获取预切割轨道和未切割轨道接头处的第二三维点云数据,生成打磨路径,钢轨打磨机根据打磨路径进行打磨并实时调整打磨路径,具体为:
根据第二三维点云数据实时获取预切割轨道和未切割轨道接头处的均匀性:
获取预切割轨道和未切割轨道接头处的平整度:
其中,N为图像中像素数量,I(xk,yk,zk)为均匀性识别时图像的像素坐标,为图像平均灰度值,k表示每个像素的索引,I(x,y,z)为平整度识别时图像的像素坐标;
利用力传感器和速度传感器实时读取打磨过程中的施加力度Fdesired和速度Vdesired,对打磨力和打磨速度进行调整:
ΔF=Kp·(Fdesired-Factual)
ΔV=Kp′·(Vdesired-Vactual)
其中,ΔF为力调整量、ΔV为速度调整量、Factual为力实际值、Vactual为速度实际值,Kp为打磨力的调整系数,Kp′为打磨速度的调整系数;
优化打磨路径并输出预期打磨时间tpol;
设定调整量为则:
其中,KP为路径调整的比例系数、为均匀性目标、/>为当前均匀性、/>为平整度目标、/>为当前平整度;
钢轨替换:机械臂放置替换钢轨,通过换轨测量仪实时监测替换钢轨和未切割轨道的轨距和超高,并调整替换钢轨的位置;
钢轨焊接:激光传感器获取替换钢轨和未切割轨道接头处的第三三维点云数据,生成焊接路径,钢轨焊接机根据焊接路径进行焊接并实时调整焊接路径。
2.根据权利要求1所述的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,其特征在于:
对第一三维点云数据获取及预处理,根据第一三维点云数据对采用最小二乘法拟合得到轨道形状的数学模型。
3.根据权利要求1所述的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,其特征在于:
基于安全切割点坐标,设定预估切割时间和预设切割路径
几何参数测量:使用几何传感器测量轨道的几何参数包括轨道的宽度w、高度h和曲率c;
对预设切割路径进行调整:结合轨道形状的数学模型和几何参数,获取调整后的切割路径yadjusted:
其中,wactual表示实际测量的轨道宽度;wdesired表示期望的轨道宽度;hactual表示实际测量轨道高度;hdesired表示期望的轨道高度;cactual表示实际测量轨道曲率;cdesired表示期望的轨道曲率,βw、βh、βc均为调整系数;
钢轨切割机根据调整后的切割路径yadjusted对预切割轨道进行切割;
钢轨切割机在切割过程中,实时获取预切割轨道的视觉反馈信息和几何参数,根据实际情况使用PID控制算法对切割路径的宽度、高度和曲率进行切割实时调整。
4.根据权利要求3所述的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,其特征在于:
切割路径综合调整:将各个几何参数的调整综合考虑,得到最终的切割路径调整y'adjusted和切割时间tcut:
其中:为预设切割路径,/>为几何参数的实际测量值、/>为几何参数的期望值、βi为各个几何参数调整的权重系数,n为几何参数的数量。
5.根据权利要求1所述的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,其特征在于,调整替换钢轨的位置的方法为:
设定目标轨距和目标超高;
利用激光传感器实时监测替换钢轨的实际轨距和实际超高;
计算实际轨距与目标轨距、实际超高与目标超高之间的误差;
通过位置调整的比例系数进行轨距和超高的调整量计算;
实时调整和反馈:在每个控制周期内,根据轨距和超高的调整量,并实时调整替换轨道位置。
6.根据权利要求1所述的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,其特征在于:
根据第三三维点云数据实时监测焊接面特征;
焊接形状和位置对齐取:实时监测的焊接区域位置与目标位置的误差,并实时调整焊接区域的位置;
设定调整量为Δx′,Δy′,Δz′,则:
Δx′=KP′(xgoal-xcu)
Δy′=KP′(ygoal-ycu)
Δz′=KP′(zgoal-zcu)
其中:KP′为位置调整的比例系数,xgoal、ygoal和zgoal为目标位置,xcu、ycu和zcu为实际位置;
温度传感器实时监测:利用温度传感器实时监测焊接区域的温度,设定安全温度范围,超出范围则触发报警机制;
焊接参数自适应控制:获取实时监测的焊接区域形状与目标形状的误差,利用自适应控制算法调整焊接电流和速度。
7.根据权利要求1所述的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,其特征在于:
钢轨换焊铺一体化的预期总时间为:
Tgoal=αcuttcut+αpoltpol+αputtput+αweldtweld
其中,αcut、αpol、αput、αweld分别为切割、打磨、换轨和焊接过程的权重系数,tcut为预期切割时间,tpol为预期打磨时间,tput为预期换轨时间,tweld为预期焊接时间。
8.一种基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化装备,设在换轨车上,应用于权利要求1-7任一项所述的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化方法,其特征在于,包括:
感知模块,包括传感器、机械臂、钢轨切割机、钢轨打磨机和钢轨焊接机;
数据模块,包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,处理器对第一三维点云数据进行处理获取轨道形状特征和几何参数且识别轨道表面伤害,避开轨道表面伤害生成安全切割点集合,得到边缘在安全切割点集合范围内的预切割轨道,处理器生成切割路径并实时调整切割路径,处理器根据第二三维点云数据生成打磨路径并实时调整打磨路径,处理器通过换轨测量仪实时监测替换钢轨和未切割轨道的轨距和超高并实时获取替换钢轨位置的调整量,处理器根据第三三维点云数据生成焊接路径并实时调整焊接路径;
应用模块,包括显示屏和操作面板,通过显示屏和操作面板处理用户界面、工作流程管理、报告记录、异常处理和配置参数。
9.根据权利要求8所述的基于多目标优化的钢轨换焊铺一体化装备,其特征在于:
机械臂末端设置快换接头,钢轨切割机为切割头,钢轨打磨机为打磨头,钢轨焊接机为焊接头,通过快换接头与切割头配合对预切割轨道进行切割,通过快换接头与打磨头配合对预切割轨道和未切割轨道接头处进行打磨,通过快换接头与焊接头配合对替换钢轨和未切割轨道接头处进行焊接。
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