Stewart并联机构型天...座架故障监测策略与实验研究_窦玉超

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第40卷第1期河北省科学院学报Vol.40No.12023年2月JournaloftheHebeiAcademyofSciencesFeb.2023文章编号:1001-9383(2023)01-0030-06Stewart并联机构型天线座架故障监测策略与实验研究窦玉超,段艳宾,王大为,董哲(中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081)摘要:Stewart并联机构型天线座架以其重量轻、无盲区的特点,应用日益广泛,为建立针对该机构的故障监测策略,提高天线的安全性。首先对Stewart并联机构关节空间故障类型进行分类,并分析了关节空间故障对操作空间的影响。其次依据多数故障所产生影响的共同性,提出将分支实际方向向量与理论方向向量进行比对,通过二者差异的变化对机构故障进行监测的安全策略。最后建立安全监测策略数学模型,进行数值计算分析和实验验证。实验结果表明采用分支实际方向向量与理论方向向量夹角变化作为判断依据,可即时发现Stewart并联机构故障的发生。故基于分支方向向量的故障监测策略,可作为保障Stewart并联机构安全运行的有效手段,同时鉴于并联机构分支间强耦合的共性,该方法也可作为制定其它构型并联机构安全监测策略的参考。关键词:Stewart;并联机构;天线;安全;故障中图分类号:TN820.82文献标识码:ADOI:10.16191/j.cnki.hbkx.2023.01.004FaultmonitorstrategyandexperimentalstudyofStewartparallelmechanismtypeantennaframeDOUYu-chao,DUANYan-bin,WANGDa-wei,DONGZhe(The54thResearchInstituteofCETC,ShijiazhuangHebei050081,China)Abstract:Stewartparallelmechanismtypeantennaframeiswidelyusedbecauseofitslightweightandnoblindarea.Inordertoestablishthefaultmonitoringstrategyforthemechanismandimprovethesafetyoftheantenna.Firstly,thetypesofjointspacefaultofStewartparallelmechanismclassified,andtheinfluenceofjointspacefaultsontheoperationspacewasanalyzed.Secondly,accordingtothecommoninfluenceofmostfaults,asafetystrategyofmonitoringmechanismfaultsbycomparingtheactualdirectionvectorofbrancheswiththetheoreticaldirectionvectorofforcesisproposed.Finally,themathematicalmodelofsafetymonitoringstrategyisestablished,andthenumericalanalysisandexperimentalverificationarecarriedout.TheexperimentalresultsshowthatthefaultofStewartparallelmechanismcanbefoundimmediatelybyusingtheactualdirectionvectorofbranchandthevariationofthetheoreticaldirectiontotheultimateangle.Therefore,themonitoringstrategybasedonbranchdirectionquestioncanbeusedasaneffectivemeanstoensurethesafeoperationofStewartparallelmechanisms.In收稿日期:2022-10-10作者简介:窦玉超(1983-),男,河北沧县人,博士,高级工程师,主要从事天线伺服系统与并联机构学研究.

1第1期窦玉超等:Stewart并联机构型天线座架故障监测策略与实验研究31viewofthecommoncharacteristicsofstrongcouplingbetweenbranchesofparallelmechanisms,thismethodcanalsobeusedasareferencetodevelopsafetymonitoringstrategiesforparallelmechanismsofotherconfigurations.Keywords:Stewart;Parallelmechanism;Antenna;Safety;Failure0引言随着工业技术的进步,以并联机构为原型的自动化设备日趋成熟,并以其结构紧凑、刚度大、精度高的特点,在国家大科学工程中发挥着及其重要的作用,如65m射电望远镜副面调整、SKA天线馈源调整以及中国天眼馈源的动态误差补偿等。伴随并联机构应用领域的不断扩大,设备的安全性、可靠性显得尤为重要,轻则影响设备的正常工作,重则对设备及人员的安全造成威胁。目前并联机构的研究主要集中在构型综合、力学分析与优化、运动学分析、奇异性分析和控制系统设计等方向。但对于并联机构故障类型分析和安全监测策略的研究却甚少,文献[1-3]对并联机构内在故障诊断方法进行了论述,更多的侧重于本体内部传动和检测的故障诊断方法。文献[4,5]则对并联机构的容错方法从理论的角度进行了研究,并未进行真正的可行性验证。文献[6]仅对精度监测方法提出了一种策略,并未对故障类型进行分析,且无法满足并联机构大运动范围的需求。文献[7]则利用双目视觉对姿态进行了监测,而未与故障监测建立直接联系。文献[8-10]则从机械设备的故障诊断、可靠性理论以及故障预防等方面进行了研究,并未涉及运行过程中的并联机构故障监测方法。目前缺少一种切实可行、经过验证的并联机构安全监测策略,以提高并联机构型设备的可靠性、安全性。本文以应用最为广泛的Stewart并联机构作为研究对象,首先对关节空间故障类型及其对操作空间的影响进行了分析。其次依据该并联机构关节空间故障产生的共性影响,设计了一种基于分支方向向量的故障监测策略并建立了数学模型。最后通过数值计算和实验验证了所提故障监测策略的可行性。1Stewart并联机构故障类型与影响分析Stewart并联机构组成如图1所示,由上平台、下平台以及上平台连接上下平台的六个驱动分支组成。其中驱动分支为直线运动上铰链副,其一端通过球关节与上平台相连,另一端通过球铰或胡克铰驱动分支与下平台相连。当两端均采用球铰时,驱动分支具备绕自身直线副转动的局部自由度,但不会对整体自由度造成影响。驱动分支中的直线副一般采用电机或液压驱动,使其上下两下铰链下平台部分可沿其轴线做伸缩运动,驱动分支两端的铰链则在外力作用下被动运动。根据Stewart并联机构的组成,为设计一种完善的图1Stewart并联机构组成Stewart并联机构型安全监测策略,对关节空间故障类型进行了归纳,并分析了其对操作空间的影响,详见表1。从表1可看出,控制系统虽可对多数故障类型识别,但受伺服设备故障预警机制的影响,均无法快速响应,这难以满足故障保护对快速响应的需求。但从各类故障对分支的影响中不难看出,任意一种故障都会引起分支实际方向向量与理论方向向量的差异,故可对分支实际方向向量进行测量并与理论方向向量对比,以二者差值作为故障监测的依据。

232河北省科学院学报2023年第40卷表1Stewart并联机构故障及其影响序号故障部位对分支的影响对机构的影响控制系统是否可感知所在分支无法运动,各分支实际通过对电机电流监测,可即时发其它分支继续运动引起1电机无法转动方向向量与理论方向向量不现并采取制动措施,但无法快速机构奇异或分支干涉一致响应所在分支快速运动,各分支实际方该分支快速运动导致分一般可感知但无法快速响应,实2电机失控飞车向向量与理论方向向量不一致支干涉或引起位形奇异现对全部电机进行制动所在分支无法按照期望轨迹运机构在其它分支的作用分支无外部位置传感器时控制系电机轴与减3动,各分支实际方向向量与理论下发生分支干涉或机构统无法感知,安装外部位置传感速器轴脱开方向向量不一致位形奇异器时控制系统可感知机构无法到达期望位姿,所在分支无法运动到期望位置,分支无外部位置传感器时控制系电机码盘在工作空间边缘容易进4各分支实际方向向量与理论方统无法感知,安装外部位置传感零位错误入奇异位形或发生分支向向量不一致器时控制系统可感知干涉所在分支无法按照期望轨迹运通过对电机电流监测,可即时发其它分支继续运动可导5电机过载动,各分支实际方向向量与理论现并对全部电机采取制动措施,致机构奇异或分支干涉方向向量不一致但无法快速响应所在分支无法运动,各分支实际通过对电机电流监测,可即时发其它分支继续运动可导6驱动副卡滞方向向量与理论方向向量不现并采取制动措施,但无法快速致机构奇异或分支干涉一致响应其它分支继续运动,或机所在分支无法按照期望估计运驱动分支无外部位置传感器时控构在外力作用下发生被7驱动副松脱动,各分支实际方向向量与理论制系统无法感知,安装外部位置动运动,导致机构奇异或方向向量不一致传感器时控制系统可感知分支干涉所在分支与上下平台成为一个机构在过约束情况下发8铰链卡滞构件,各分支实际方向向量与理不可感知生奇异或分支干涉论方向向量不一致该分支在外力作用下自由运动,机构在欠约束情况下,机分支与9各分支实际方向向量与理论方构受外力作用快速进入不可感知平台脱开向向量不一致奇异位形2故障监测方法数学建模2.1驱动分支理论方向向量计算Stewart并联机构型座架机构简图及坐标系设置如图2所示。在下平台建立固定坐标系{o},在上平台建立动坐标系{o},在任意0-x0y0z01-x1y1z1分支杆与下平台相连的球关节中心建立坐标系{o},该球关节由轴2-x2y2z2线相交于一点的三个转动副构成。其中坐标轴z与分支杆移动副重合指向2上平台,坐标轴x2和y2分别和球关节的另外两个轴重合且固定连接,随该分支一起运动。对于给定动坐标系相对固定坐标系的期望位姿:Pe=[xeyezeαeβeγe](1)图2Stewart并联机构型座架坐标系设置上平台铰链点ai在下平台坐标系下的位置矢量可表示为:

3第1期窦玉超等:Stewart并联机构型天线座架故障监测策略与实验研究33■■■xe■■■Ai=Rzyx(γe,βe,αe)·ai+■ye■(2)■■■ze■已知下平台铰链在下平台坐标系下的位置矢量为Bi,则分支理论方向向量可表示为:Lei=Ai-Bii=1,2,3,4,5,6(3)则分支理论单位方向向量可表示为:→Leilei=i=1,2,3,4,5,6(4)|Lei|2.2驱动分支实际方向向量测量在上一节选定已计算其单位方向向量的分支上安装倾角传感器,使其x轴、y轴和z轴与坐标系{o2-x2y2z2}的对应轴一一平行。假设倾角传感器x轴和y轴角度输出角度分别为α和β,且被测分支铰链座相对固定坐标系{orr0-x0y0z0}欧拉矩阵为RH,则该分支实际方向向量可表示为■■■0■■■Lri=Rzyx(0,αr,βr)·RH·■■0■■(i=1,2,3,4,5,6)(5)■1■则该分支实际方向向量为:→Lrilri=(i=1,2,3,4,5,6)(6)|Lri|2.3数值计算分析→→对于测量获得的分支实际方向向量l和计算获得的理论方向向量l,其夹角可表示为:riei→→lri·leiθ=arccos(→→)(7)|lri|·|lei|将式(4)和式(5)代入式(7)即可计算获得分支实际方向向量和理论方向向量的夹角。为对Stewart并联机构的故障进行模拟,以7.5m并联机构型天线座架为例,对其进行计算分析。已知其上平台半径595mm,下平台半径1016mm,上平台相邻铰链夹角10.3°,下平台相邻铰链夹角52.2°,初始高度4060mm。表1归纳的任意故障,在关节空间的本质表现为驱动分支未按照期望轨迹运动,故可给定驱动分支一定长度误差对所提监测算法进行普适性验证。给定1号驱动分支长度误差20mm,验证天线座架在方位角0°~360°,俯仰角0°~90°范围内运动,计算驱动分支实际方向向量和理论方向向量夹角变化,计算结果如图3所示。从图3可以看出,当驱动分支不能按照期望轨迹运动时,会引起任意驱动分支实际方向向量与理论方向向量不一致和二者夹角的实时变化,验证了本文所提算法作为Stewart并联机构型天线座架故障监测的可行性。3实验研究为进一步验证所提监测策略的有效性,在7.5m天线Stewart并联机构型座架上进行了实际验证。由于分支的对称性,选取1号分支作为实际方向向量监测分支。因在胡克铰位置安装倾角仪较为困难,且减速箱至胡克铰间变形微小可忽略,故在分支的减速箱上表面安装倾角传感器,倾角传感器x轴和y轴分别与该分支胡克铰的两个相正交轴线平行。Stewart并联机构型天线座架运动学模型和分支方向向量监测模型均运行于天线控制器中,控制器通过RS485接口实时采集倾角仪反馈数据。将天线座架运动学模型计算获得的分支理论方向向量和通过倾角仪测量计算获得的实际方向向量,代入式(7)即可计算获得分支实际方向向量和理论方向向量的夹角。

434河北省科学院学报2023年第40卷））°°（（角角夹夹方位角（°）俯仰角（°）方位角（°）俯仰角（°）（a）1号分支（b）2号分支）°）°（（角角夹夹方位角（°）俯仰角（°）方位角（°）俯仰角（°）（d）4号分支（c）3号分支）°）（°（角角夹夹方位角（°）俯仰角（°）方位角（°）俯仰角（°）（e）5号分支（f）6号分支图3分支实际方向向量与理论方向向量夹角为保证测试的安全性,规划天线从方位角AZ=0°,俯仰角EL=45°运动到方位角AZ=360°,俯仰角EL=45°,对比1号分支长度正常时和长度误差20mm时的计算结果,如图4所示。从图4可以看出,当分支长度无误差时,分支实际方向向量和理论方向向量的夹角基本控制在0.03°之内,且误差变化较为平稳。该误差是由机构自身误差、倾角仪安装误差和测量误差所产生的。当人为给定1号分支长度20mm误差时,1号分支实际方向向量和理论方向向量的夹角明显图4分支长度误差对分支方向向量的影响增大,最大值接近1.6°,与分支长度无误差时的结果存在明显差异。可见采用倾角仪对分支实际方向向量进行测量,并计算其与理论方向向量的夹角,通过夹角数值的变化可灵敏感知分支是否按期望轨迹运动。

5第1期窦玉超等:Stewart并联机构型天线座架故障监测策略与实验研究354结论通过对Stewart并联机构型天线座架关节空间故障的归纳和影响分析,发现并联机构关节空间故障均会引起分支实际方向向量变化的共性现象。基于该共性现象提出采用倾角仪测量分支实际方向向量,并将其与理论方向向量夹角变化作为并联机构故障监测的依据。通过理论计算和试验验证同时证明了以分支实际方向向量与理论方向向量夹角作为故障监测依据的可行性。本文提出的利用并联机构分支间强耦合的特性,实现对Stewart并联机构故障的监测方法,简单、易行、成本低。由于多数并联机构分支间均具有强耦合的特性,故对其他类型并联机构故障监测亦具有一定的借鉴意义。参考文献:[1]李涛,于复生,杜桂林,等.六自由度液压并联机构的故障诊断专家系统研究[J].液压与气动,2013(8):46-49.[2]李成刚,陈晶,尤晶晶.并联式六维加速度传感器故障诊断与修复[J].振动与冲击,2017,36(15):222-229.[3]尤晶晶,符周舟,陈华鑫.Stewart型六维加速度传感器的双支链故障自修复[J].压电与声光,2021,43(5):715-719.[4]陈斯.面向并联机器人驱动器故障的容错纠错方法研究[J].机械设计与制造,2011(9):118-120.[5]陈斯,范守文.一种四自由度空间并联机构的奇异容错纠错策略与方法研究[J].中国机械工程,2011,22(10):1143-1148.[6]窦玉超,姚建涛,侯雨雷.65米射电望远镜副面调整系统姿态精度监测与回零策略[J].机器人,2012,34(4):399-405.[7]邓云蛟,侯雨雷,侯荣伟.基于双目视觉的3PSS/S并联机构位姿监测算法[J].燕山大学学报,2019,43(2):139-145.[8]冯志鹏.计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D].大连:大连理工大学,2003.[9]詹镇辉.平面并联机构运动可靠性理论与实验研究[D].广州:华南理工大学,2019.[10]闫彩霞,战强,叔广慧.冗余驱动并联机构预防故障的力矩分配法[J].四川大学学报(工程科学版),2011,43(2):217-221.(上接第6页)[7]BochkovskiyA,WangCY,LiaoH.YOLOv4:Optimalspeedandaccuracyofobjectdetection[J].arXivarXiv:preprint2004.10934,2020.[8]YangX,YanJC.Arbitrary-orientedobjectdetectionwithcircularsmoothlabel[C]//EuropeanonComputerVision.Springer,Cham,2020:677-694.[9]YangX,YangJR,YanJC,etal.SCRDet:Towardsmorerobustdetectionforsmall,clutteredandrotatedobjects[C]//2019IEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV).Seoul,Korea(South):IEEE,2019:8232-8241.[10]YangX,HouLP,ZhouY,etal.Denselabelencodingforboundarydiscontinuityfreerotationdetection[C]//Proceed-ingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.(CVPR).Nashrille,TN,USA:IEEE,2021:15819-15829.[11]YixingZhu,JunDu,XueqingWu.Adaptiveembeddingforrepresentingorientedobjectsinaerialimages[J].IEEEperiodTransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2020,58(10):7247-7257.[12]JinwangWang,WenYang,Heng-ChaoLi,etal.Learningcentermapfordetectingobjectsinaerialimagesprobability[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2020,59(5):4307-4323.[13]XueYang,JunchiYan.Arbitrary-orientedobjectdetectionwithcircularsmoothlabel[J].InProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision,2020:677-694.[14]JingruYi,PengxiangWu,BoLiu,etal.Orientedobjectdetectioninaerialimageswithboxboundary-awarevectors[J].arXivarXiv:2008.07043,2020.preprint[15]XingjiaPan,YuqiangRen,KekaiSheng,etal.Dynamicrefinementnetworkfororientedanddenselyobjectdetectionpacked[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.Seattle,WA,USA:IEEE,2020:11204-11213.[16]XueYang,QingqingLiu,JunchiYan,etal.R3det:Refinedsingle-stagedetectorwithfeaturerefinementforrotatingob-arXiv:1908.05612,2019.ject[J].arXivpreprint[17]WenQian,XueYang,SilongPeng,etal.Learningmodulatedlossforrotatedobjectdetection[J].arXivarXiv:preprint1911.08299,2019.