飛機裝配質量主動實時控制技術研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢*

肖慶東，張學睿，郭飛燕，韓 潔，曹冠宇

（中國航空制造技術研究院數(shù)字化制造技術航空科技重點實驗室，北京 100024）

飛機裝配工藝包含裝配順序、定位方案、工裝設計等要素，是影響裝配質量、裝配周期等指標的重要因素。與一般機械產品相比，飛機對裝配準確度與可靠性的要求更高。同時，由于存在機翼、壁板蒙皮、長桁等尺寸大、剛度小的柔性件，飛機裝配工藝設計過程更復雜，考慮因素更多。為保證裝配過程中偏差滿足質量要求，需在裝配前對制造偏差、夾具定位偏差、裝配變形等偏差源進行分析，完成偏差預測及優(yōu)化，進而實現(xiàn)對裝配質量問題的主動預防。面對復雜多變的裝配現(xiàn)場，即使在設計階段考慮多種偏差源，工藝仿真結果與現(xiàn)實情況仍會存在差異，不利于裝配質量的提升。為使飛機裝配工藝更好地反映現(xiàn)場裝配情況，提高裝配質量，需從裝配質量控制入手，研究具有實時主動性的質量控制手段。

隨著航空零件加工精度的提升，利用先進質量控制策略控制裝配質量，是提高飛機制造效率、縮短生產周期的需要。飛機裝配周期較長、過程復雜，傳統(tǒng)的質量控制方法如統(tǒng)計過程控制、田口方法等，通常為質量問題發(fā)生后改正的被動方法，難以實現(xiàn)提前預警與控制，并且飛機裝配中誤差呈非線性累積，以線性分析為基礎的傳統(tǒng)質量控制方法易增加超差風險，具有較大的局限性。在智能制造、工業(yè)4.0等理念的指導下[1]，包含實時控制、數(shù)據(jù)驅動、持續(xù)改進的先進質量控制理念正在逐步形成，如何利用實時控制等先進理念發(fā)展質量控制方法，推動裝配質量的穩(wěn)步提升，成為飛機裝配質量控制的重要發(fā)展方向。

隨著自動化設備的應用，由裝備及測量儀器產生的信息為裝配質量保障提供重要參考，促進了裝配質量的實時控制及改進提升。但目前仍存在一些問題：（1）隨著裝配工序的推進，裝配質量影響因素呈現(xiàn)非線性強耦合變化，現(xiàn)有質量預測研究無法滿足現(xiàn)場數(shù)據(jù)更新及預測需要；（2）實時過程控制等質量控制研究已取得一定的進展，但還需對智能傳感等基礎技術進行深入分析；（3）利用現(xiàn)場信息反饋優(yōu)化裝配工藝的概念已提出，但仍缺乏成熟質量思想的指導以及全面質量控制系統(tǒng)的應用。

針對以上問題，本文對提升飛機裝配質量的關鍵技術進行闡述，參考數(shù)字孿生“虛實結合、以虛控實”思想[2]，分析裝配質量主動實時控制技術框架，剖析其主要特征，對其中能夠主動預防的質量預測方法、能夠實時反饋的質量過程控制技術進行總結研究，為飛機裝配質量的主動實時控制提供指導。

飛機裝配質量主動實時控制技術框架

統(tǒng)計過程控制等被動質量控制方法應用廣泛，但這些方法屬于“開環(huán)監(jiān)測”[3]，人工參與度高，難以主動預防，并且飛機裝配中的數(shù)據(jù)具有動態(tài)非線性特點，被動質量控制方法無法根據(jù)狀態(tài)信息實時控制裝配質量，存在較大滯后性。因此，面對復雜多變的裝配現(xiàn)場，應以主動預防為前提，利用裝配信息的實時反饋，實現(xiàn)裝配質量的主動實時控制，其目的在于從主動預防與實時反饋兩個角度保障裝配質量，其內容包含基于機理與數(shù)據(jù)的質量預測建模研究，以及從控制基礎層到系統(tǒng)管控層的質量過程控制研究。

數(shù)字孿生、人工智能等新技術的應用使質量控制有了較大改變，當前飛機裝配質量控制主要呈現(xiàn)以下特征：

（1）線內控制與線外控制逐漸結合。質量控制分為面向線外質量控制的工藝設計方法與面向線內質量控制的過程控制方法[3]。前者考慮裝配工藝方案設計優(yōu)化等內容，后者考慮裝配中誤差問題的溯源改正。隨著質量預測實時性的提高，以往線外控制的工藝方案優(yōu)化、線內控制質量數(shù)據(jù)的采集與分析的質量控制方法，逐漸變?yōu)檠b配反饋優(yōu)化改進機制[4]，實時推動裝配質量迭代穩(wěn)定。

（2）數(shù)據(jù)驅動質量控制成為研究重點。隨著多種柔性工裝、自動鉆鉚裝備、測量儀器投入使用，裝配過程產生的數(shù)據(jù)經處理分析，成為推動質量控制發(fā)展的核心動力[5]。對裝配數(shù)據(jù)進行采集分類，由裝配需求給出數(shù)據(jù)建模指引，利用智能算法解決工藝優(yōu)化、質量預測等問題。數(shù)據(jù)反饋控制的快速性使裝配質量的實時控制有了充足動力。

（3）質量控制逐步系統(tǒng)化。數(shù)據(jù)的采集與分發(fā)，反饋控制的良好運轉，設備儀器的動態(tài)控制，均需質量控制系統(tǒng)的整體調控。因此，在推進飛機裝配數(shù)字化、智能化道路上，應以系統(tǒng)工程思想應對質量控制，完善系統(tǒng)交互能力。

按照不同質量控制技術的聯(lián)系，結合“虛實交互”理念，將飛機裝配質量主動實時控制分為物理空間的控制以及虛擬空間的控制，核心在于保證裝配質量處于可控范圍。通過工裝裝備/測量儀器對裝配質量的控制/表征，實現(xiàn)物理空間的直接控制。裝配現(xiàn)場數(shù)據(jù)作為虛擬空間核心，通過數(shù)據(jù)管理、融合與映射，完成虛擬空間的構建，借助質量控制系統(tǒng)實現(xiàn)虛擬空間可視化。利用質量數(shù)據(jù)，進行預測分析與虛擬裝配，兩者信息交互，實現(xiàn)面向裝配現(xiàn)場的實時快速質量評價，以及面向裝配工藝設計的主動高效質量融合預測。質量評價結果實時反饋至物理空間進行裝配過程質量控制，融合預測結果通過工藝設計等方式對物理空間配置進行優(yōu)化，達到裝配質量主動控制效果?？傮w技術框架如圖1所示。

圖1 飛機裝配質量主動實時控制技術框架Fig.1 Framework of active real-time aircraft assembly quality control

基于主動預防的飛機裝配質量高效預測研究

裝配過程被動質量控制方法傾向異常波動發(fā)生后的識別與分析，為實現(xiàn)質量變化的預測及質量問題的預警，應融合質量預測實現(xiàn)主動預防優(yōu)化，提高飛機裝配質量控制效率。建模預測是質量預測的主要實現(xiàn)方法，通常分為兩類：一是分析誤差傳播過程的機理建模；二是分析誤差信息的數(shù)據(jù)建模，通過將兩類方法結合，形成機理–數(shù)據(jù)模型，在增加模型可解讀性的同時加強對非線性問題的求解能力。裝配質量預測技術如圖2所示，以下從質量預測的機理模型、數(shù)據(jù)模型及機理–數(shù)據(jù)模型3方面進行論述。

圖2 質量預測技術Fig.2 Overview of quality prediction

1 面向工藝過程的質量預測機理建模

飛機結構中存在較多復雜柔性件，涉及多種工裝與工藝的配合，導致裝配質量影響因素較多。為使質量預測貼合實際，研究者多從裝配中涉及的物理因素入手，在定性分析裝配偏差源的基礎上研究偏差的數(shù)學表達，實現(xiàn)裝配質量的定量分析，這是機理建模質量預測方法。機理建模多在設計階段來檢驗分析裝配工藝及公差設計的合理性。

基于剛體假設的裝配質量預測機理建模常采用確定性定位法實現(xiàn)對制造偏差、夾具定位偏差的建模分析，為：

通過雅可比矩陣Ji、零件約束向量ΦRi，建立平移與轉動偏差Δqi與定位點定位偏差Vu和制造偏差Vm總和的關系，實現(xiàn)剛體假設下的線性機理建模。

隨著質量要求的提高，更為貼合柔性薄壁件裝配特征的質量預測機理建模方法需要進一步探索，目前柔性薄壁件機理建模的研究存在以下難點：（1）裝配流程復雜導致機理建模不全面；（2）裝配誤差多樣導致機理建?？紤]因素不完整；（3）機理模型難以完整反映真實裝配情況。針對上述問題，傳統(tǒng)的剛體模型由于無法表征零件變形誤差等局限性，對柔性件已不適用[6]。因此，有研究者提出采用影響系數(shù)法與超元剛度矩陣理論來表征柔性薄壁件的裝配變形偏差，為：

結合柔性件裝配“定位–夾緊–裝配–回彈”流程，通過敏感度矩陣Suw建立回彈偏差Vw與初始定位偏差Vu的關系，同時為解決敏感度矩陣求解難的問題，利用超元剛度矩陣實現(xiàn)商用有限元軟件對影響系數(shù)法的優(yōu)化，在柔性薄壁件裝配質量預測機理建模理論支撐下，諸多學者對柔性件偏差源、偏差傳遞過程數(shù)學建模等進行分析，通過有限元數(shù)值方法、蒙特卡洛模擬方法等進行解算，取得了較好的研究成果。劉殷杰等[7]綜合分析制造偏差、夾具偏差、裝配變形等偏差源，結合圖3所示的飛機薄壁件實際裝配過程構建裝配偏差模型，最終獲得線性疊加公式：

圖3 多偏差源線性疊加的質量預測機理建模Fig.3 Quality prediction mechanism modeling of linear superposition of multiple deviation sources

式中，下角標i表示第i個零件，下角標P與F分別表示與零件相關和與夾具相關的參數(shù)，上角標L、C、R、K分別表示確定性定位、過定位、鉚接、關鍵控制特性相關的參數(shù)，通過上述各類裝配過程偏差相關的敏感度矩陣，建立起裝配后關鍵控制特性偏差與初始偏差、確定性定位點偏差、過定位夾緊點偏差、鉚接點偏差，以及用于確定性定位與過定位的夾具偏差的線性關聯(lián)關系，通過蒙特卡洛法完成模型仿真計算，較為完整地實現(xiàn)基于機理建模的質量預測過程。

Lu等[8]在基本偏差源分析的基礎上，裝配偏差建模過程中重點考慮夾具與壁板之間接觸力的影響。為充分發(fā)揮先進工裝夾具的良好控制特性，張瑋等[9]將本應視為誤差來源的夾具定位當作控制手段實現(xiàn)主動補償，以此建立考慮定位法向誤差的偏差模型，提高了柔性件偏差的控制效果。Mei等[10]針對小批量飛機制造過程中因信息不足導致的偏差源概率特性不明等問題，使用區(qū)間結構參數(shù)實現(xiàn)偏差源建模，并結合影響系數(shù)法完成裝配偏差模型構建，實現(xiàn)對蒙特卡洛仿真偏差分析的補充。針對質量預測中有限元求解適用性問題，蘇成陽等[11]根據(jù)誤差源數(shù)據(jù)和理論外形，獲得了更為真實的偏差表征數(shù)學模型，在減小分析誤差基礎上提高了分析效率。同樣為提高有限元仿真效率，林嘉[12]將子結構模型縮減技術引入至裝配偏差預測中，通過減少內部自由度的縮減剛度矩陣與縮減環(huán)境載荷向量構建了零件子結構：

式中，K表示剛度矩陣，F(xiàn)表示載荷向量，u表示位移向量，下角標cF表示受大小恒定外力的自由度，cu表示位移恒定的自由度，r表示位移受力均改變的自由度，上標“～”表示常量矩陣或向量，上角標“'”表示縮減的矩陣與向量，并通過基于子結構的裝配偏差導出了裝配應力，在無需額外應力模型基礎上完成了裝配應力分析。

對于機械傳動件的裝配質量預測問題，如航空發(fā)動機轉子，使用雅可比理論與小位移旋量理論組合的雅可比旋量（Jacobian–Torsor，J–T）理論能夠較好地構建裝配質量預測模型，丁司懿等[13]在J–T理論基礎上，加入回轉副來表征轉子回轉特性，并將此特性引入至雅可比矩陣中，后續(xù)在此優(yōu)化J–T理論基礎上完成了偏差預測。

上述對柔性件裝配質量預測機理模型研究中，多位研究者在公認偏差源如制造誤差、定位誤差、變形誤差基礎上，進一步分析更多能夠表現(xiàn)實際情況的影響因素，更有研究者將表面形貌納入考量[14]，實現(xiàn)精確的裝配質量分析。值得注意的是，以上建立的機理模型中，多是針對零件在單一工位的質量預測，而對于多工位、多流程的誤差傳播并未深入考慮。同時，裝配中多種誤差存在復雜非線性耦合關系，在建模過程中為方便模型構建而將其線性化，由此可能降低質量預測的精確性。對于這些問題，Zhang等[15]為表征零件制造過程殘余應力在裝配過程中的影響，使用勒讓德多項式表征厚度方向的應力非線性分布，此種表征方法能夠滿足殘余應力存在前提條件，即應力狀態(tài)滿足靜態(tài)平衡，表征結果為：

式中，ωi為相應勒讓德多項式Pi的權重影響系數(shù)，用來表示分解的應力分量。在以上研究基礎上解決了厚壁結構零件的誤差傳播關系非線性建模，為多工位裝配系統(tǒng)裝配預測提供合理依據(jù)。

Guo等[16]在對單工位誤差建模基礎上，實現(xiàn)了對多工位間誤差傳播模型構建，同時考慮非線性因素影響，完成了誤差間相互影響關系的建模。多工位質量預測機理建模存在更復雜的誤差傳遞關系，對工藝流程的研究能擴展機理模型的適用性，但強耦合非線性的誤差關系導致機理模型更為復雜而難以求解。

整體來說，機理模型具有可解讀性好、現(xiàn)實反映性強、研究脈絡清晰等特點。實際裝配情況錯綜復雜，多種影響因素交錯耦合，誤差相互作用關系難以明晰，僅通過機理模型無法滿足飛機裝配質量控制要求。

2 面向知識提取的質量預測數(shù)據(jù)建模

數(shù)字化測量設備以及現(xiàn)場信息采集終端的使用，推動了質量數(shù)據(jù)預測模型的產生與發(fā)展，同時現(xiàn)場總線傳輸以及數(shù)據(jù)處理反饋的快速性，使得質量預測向著實時跟蹤方向深入。

裝配質量數(shù)據(jù)來源廣、維度高、數(shù)量大，若不經預處理，會導致數(shù)據(jù)模型邏輯性差，不利于裝配質量追溯等問題。為解決上述問題，學者就裝配數(shù)據(jù)的分類管理進行了研究。為保證實時更新的裝配數(shù)據(jù)能夠有清晰的數(shù)據(jù)結構，Zhuang等[17]構建了產品孿生裝配數(shù)據(jù)分類三維模型，分別從產品結構、產品生命周期、產品數(shù)據(jù)版本出發(fā)，詳細描述了裝配數(shù)據(jù)從產生至歸檔的完整過程。Cai等[18]針對飛機總裝多源異構數(shù)據(jù)的管理，利用AML語言完成質量數(shù)據(jù)樹的構建，分別從產品、過程、資源、質量角度實現(xiàn)數(shù)據(jù)歸類整理。為突出質量數(shù)據(jù)推動模型交互作用，Cheng等[19]將這些數(shù)據(jù)分為在線實時感知數(shù)據(jù)、虛擬模型仿真數(shù)據(jù)以及虛實融合數(shù)據(jù)，在能夠反映實際情況的基礎上完成數(shù)據(jù)分析等工作。Singh等[20]使用基于模型系統(tǒng)工程的方法，為航空制造中的海量數(shù)據(jù)提供信息管理框架，并重點分析孿生模型最小數(shù)據(jù)結構在框架中的轉移。通過對質量數(shù)據(jù)清晰框架劃分，為后續(xù)數(shù)據(jù)模型構建提供便利，進而為質量預測的合理性提供更多保證。以上研究人員在構建質量數(shù)據(jù)框架后，會使用聚類分析、關聯(lián)規(guī)則等方法進行初步數(shù)據(jù)分析，這些方法實時性較強，為實時反饋控制提供了便利。

對質量數(shù)據(jù)分類管理的研究，使質量數(shù)據(jù)可以清晰呈現(xiàn)，便于開展質量預測數(shù)據(jù)建模研究。為解決飛機裝配中墊片間隙預測難題，Manohar等[21]利用波音飛機歷史質量數(shù)據(jù)，通過機器學習中魯棒主成分分析算法（RPCA），構造了目標函數(shù)分離低維數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)，為：

式中，||·||*表示核范數(shù)，用于表征矩陣的秩；X為總數(shù)據(jù)矩陣；L為包含主要值的低秩矩陣；S為包含異常值的稀疏矩陣；λ可取與m為X的維度。隨后利用稀疏傳感優(yōu)化方法尋找最優(yōu)檢測位置，進而實現(xiàn)對間隙數(shù)據(jù)的預測。朱永國等[22]針對偏差源與裝配質量的強耦合非線性關系，在實測數(shù)據(jù)基礎上綜合s個偏差分量中第k個偏差分量，第k個偏差分量的熵權ωk與灰色綜合關聯(lián)度ρ0k獲得偏差重要程度Ψ0k，如式（8）所示，實現(xiàn)對小批量飛機裝配數(shù)據(jù)的偏差源診斷。

陸志強等[23]同樣將歷史質量數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，進一步分析裝配人員水平與工件質量等因素對裝配工作質量的影響，在考慮飛機裝配質量數(shù)據(jù)高度非線性特點基礎上，利用支持向量回歸（Support vector regression，SVR）良好的非線性求解特性，結合如圖4所示的質量傳遞過程，構建以人工水平、制造質量、前段裝配質量測量誤差為輸入，以當前裝配質量為輸出的SVR質量預測模型，通過求解以上問題實現(xiàn)對裝配質量的預測。

圖4 考慮人工水平的工序質量傳遞過程Fig.4 Process quality transfer process considering labor level

針對威布爾模型不適用于當前海量高動態(tài)數(shù)據(jù)，Cai等[24]結合關聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法與Splunk平臺優(yōu)點，構建無監(jiān)督學習的質量數(shù)據(jù)分析模型，實現(xiàn)了對質量數(shù)據(jù)隱含信息的挖掘。Feng等[25]則將質量預測問題置于工業(yè)物聯(lián)網環(huán)境下，將生產線質量問題分解為不平衡高維數(shù)據(jù)的分類問題，憑借邊緣計算的高效率與實時性，能夠快速實現(xiàn)對生產線高維不平衡數(shù)據(jù)的降維操作，進一步對質量關鍵點進行分析，體現(xiàn)了質量預測的實時性。為解決“零缺陷制造”中缺乏數(shù)據(jù)驅動質量控制方法的問題，F(xiàn)ranciosa等[26]對數(shù)據(jù)驅動與保真性綜合權衡，針對不同保真層級要求的數(shù)據(jù)使用不同復雜程度的深度學習方法，構建閉環(huán)質量預測控制方法。為了將物理測量數(shù)據(jù)與虛擬仿真數(shù)據(jù)融合分析，Sun等[27]利用深度神經網絡對經過多源融合的孿生數(shù)據(jù)進行質量預測，并將裝配過程動態(tài)調整視為多目標優(yōu)化問題，基于帕累托最優(yōu)理論與實測數(shù)據(jù)實現(xiàn)裝配過程質量迭代優(yōu)化，一定程度解決了高精度產品邊裝配邊調試的難題。為將專家數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)納入考量，Li等[28]結合模糊理論表達專家語義，利用支持向量機建立偏差源與裝配質量的非線性關系，提高了分析效率。

從上述研究可以看出，質量數(shù)據(jù)模型能夠一定程度解決裝配質量與偏差源非線性強耦合關系帶來的困難。但仍存在以下問題：（1）多數(shù)研究者使用歷史數(shù)據(jù)完成裝配質量預測，未考慮高時效性的現(xiàn)場動態(tài)數(shù)據(jù)；（2）質量數(shù)據(jù)模型的核心在于數(shù)據(jù)的優(yōu)劣程度，數(shù)據(jù)模型受數(shù)據(jù)總量與質量的影響大；（3）考慮數(shù)據(jù)的種類以及來源范圍較窄，導致質量數(shù)據(jù)模型解決的問題面較窄，對于誤差傳遞等問題沒有較好的解決方法。總之，質量數(shù)據(jù)模型雖然具有解決非線性關系的能力，但其模型解讀能力較差，難以直觀理解。

3 機理與數(shù)據(jù)結合建模實現(xiàn)質量預測

質量機理模型能夠完成裝配知識的物理建模，在已有知識情況下闡明誤差傳播機理，但對于未知誤差源以及誤差非線性傳播無法較好表征。質量數(shù)據(jù)模型能夠完成裝配信息的數(shù)據(jù)建模，清晰表明未知誤差非線性關系，但模型易受數(shù)據(jù)質量影響，解讀性較差。將機理模型與數(shù)據(jù)模型進行融合實現(xiàn)優(yōu)勢互補，進一步提高質量預測能力成為重要研究方向。

機理與數(shù)據(jù)結合預測關鍵在于二者的結合方式以及預測提升效果。對于柔性工裝的定位誤差，Guo等[29]在已建立誤差機理模型基礎上，構建神經網絡運動補償預測模型，并將神經網絡預測結果引入機理模型的輸入階段，構建基于機理與數(shù)據(jù)的半機理模型，增加了定位誤差預測精度，相較機理模型大幅避免了超差風險。Zhang等[30]針對復合材料板件模具溫度預測，將計算流體力學物理模型與極限學習機訓練結果融合，構建了模具溫度仿真機理模型Mp、機理模型仿真數(shù)據(jù)驅動的模具溫度預測模型Md、基于擾動信息與Md的模具溫度預測補償模型Mde，實現(xiàn)了對熱壓罐成型中壓力、升溫速度等參數(shù)的優(yōu)化改進，如圖5所示。

圖5 基于機理仿真數(shù)據(jù)與擾動數(shù)據(jù)的預測補償模型Fig.5 Prediction and compensation model based on mechanism simulation data and disturbance data

對于大尺寸復雜結構件，試裝需花費大量時間且難以滿足裝配要求，Cui等[31]針對此問題提出將激光跟蹤儀等測量數(shù)據(jù)與裝配協(xié)調空間模型相結合，提高了裝配質量預測的效率與準確度。對于裝配過程中非理想表面的建模，Jiang等[32]提出一種測量膚面模型，如圖6所示，將實測數(shù)據(jù)與膚面模型結合，減少實測數(shù)據(jù)量，大幅提升計算效率，在此基礎上建立容差寬松度模型：

圖6 基于測量數(shù)據(jù)的膚面模型表達Fig.6 Expression of skin model based on measured data

式中，ti定義為第i個六維向量，寬松度E定義為模型解到可行域邊界的距離S與定位不確定性δt的函數(shù)，E的求解空間受到復雜曲面配合、間隙階差、表面輪廓度與波紋度機理模型等約束，由此實現(xiàn)多約束條件下優(yōu)化問題構建，經求解實現(xiàn)對多約束零件容差優(yōu)化配置。在數(shù)字孿生思想指導下，易揚等[33]構建了包含前工序裝配體與當前工序待裝零件的裝配工序間模型，利用此模型具有的實測質量信息更新能力以及隨裝配過程推進的迭代機制，實現(xiàn)實測數(shù)據(jù)驅動的裝配偏差傳遞分析，在此基礎上融合多誤差源進行裝配質量實時預測，推動裝配質量實時跟蹤控制發(fā)展。上述研究采取不同方式將數(shù)據(jù)分析技術融入機理模型中，部分將數(shù)據(jù)直接用于構造或更新模型，部分將數(shù)據(jù)分析結果引入機理模型。從預測能力角度來說，利用實測數(shù)據(jù)驅動數(shù)據(jù)模型實時更新，引入數(shù)據(jù)模型結果至機理模型，能獲得更為貼合實際裝配的預測結果。

總之，將機理與數(shù)據(jù)結合實現(xiàn)質量預測能夠結合兩者優(yōu)點，既能闡明誤差傳播機理，具有較好的可理解性，又能憑借數(shù)據(jù)模型提高現(xiàn)實反映性，增強對未知誤差源的非線性關系分析，但目前研究對機理數(shù)據(jù)融合合理性缺乏探索。此外，需在研究裝配質量數(shù)據(jù)分析方法基礎上，尋找更具邏輯性的融合方法，為機理模型數(shù)據(jù)驅動提供更好的解決方案。

基于實時反饋的飛機裝配質量過程控制研究

傳統(tǒng)質量控制方法對積累經驗存在直接需求，當前質量數(shù)據(jù)種類與規(guī)模迅速增加，質量控制問題更復雜，傳統(tǒng)方法應用存在局限性[34]。因此，要實現(xiàn)裝配過程質量的提升，需研究基于質量數(shù)據(jù)的實時反饋質量控制方法。將實時反饋裝配過程質量控制技術按參與層次分為基礎技術層、控制基礎層、裝配分析層與系統(tǒng)管控層。將自動控制等基礎技術應用于柔性工裝與自動鉆鉚、數(shù)字化測量等控制基礎層面，實現(xiàn)對裝配質量直接控制；利用虛擬裝配、質量評價完成狀態(tài)分析，為管控技術作參考；通過質量控制系統(tǒng)統(tǒng)籌規(guī)劃控制技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流通，利用質量控制方法實現(xiàn)裝配質量實時反饋控制，完成裝配工藝實時優(yōu)化，促進裝配質量的提升。實時反饋質量過程控制技術結構如圖7所示。

圖7 實時反饋質量過程控制技術結構Fig.7 Framework of real-time feedback process quality control

1 柔性工裝與自動鉆鉚裝備

飛機柔性件在裝配過程易變形，需要定位工裝來直接保證裝配質量。鉚接是飛機裝配中常用的連接方式，使用鉆鉚技術能提升裝配質量。裝配型架等剛性工裝往往體積較大，難以適配不同裝配環(huán)境，且調整時間較長，無法滿足快速調整需求。手工鉚接雖靈活性高，但過于依賴人工經驗。因此，使用降低定位誤差的柔性工裝與提高重復鉆鉚質量的自動鉆鉚裝備，能有效提高裝配質量，技術分析如圖8所示。

圖8 柔性工裝與自動鉆鉚裝備技術分析Fig.8 Technical analysis of flexible tooling and automatic riveting equipment

柔性工裝具有可重構、自動化等特點，能夠根據(jù)裝配對象靈活調整。柔性工裝直接影響零件定位精度，常采用光柵尺以及伺服驅動方式對空間六自由度進行自身反饋控制運動，通過末端定位執(zhí)行器保證最終定位精度[29]，能接受裝配分析后的控制信息完成精度調整。柔性工裝常與激光跟蹤儀、力傳感器相結合，測量信息經處理后反饋控制信息，實現(xiàn)對定位精度的力位雙閉環(huán)反饋控制[35]。為改善柔性工裝因重力與調姿內力導致的零件變形，可對力傳感信息進行分析，將力補償轉化為位置補償，采用力位協(xié)同控制方式提高定位精度[36]，提升裝配質量。

新型材料與復雜裝配環(huán)境驅使下，裝配連接工藝亟需發(fā)展，其應用需自動鉆鉚裝備支撐。末端執(zhí)行器是鉆鉚裝備實現(xiàn)裝配質量控制的直接體現(xiàn)[37]，結合機器人與自動鉆鉚技術，增強鉆鉚裝備的控制能力，通過末端執(zhí)行器性能參數(shù)的分析驗證，協(xié)同各功能模塊保證裝配質量。相較龍門式、全自動托架式裝備，基于機器人的自動鉆鉚裝備在精度方面略有不足，但較高的靈活性提高了鉆鉚工藝的可達性[38]，促進裝配效率提升。

總之，柔性工裝與自動鉆鉚裝備能根據(jù)質量信息反饋調整。采用移動機器人能夠減少裝配范圍大造成的轉站誤差，增強大批量裝配中的質量一致性[39]。為利用機器人技術進一步提高工藝裝備質量控制能力，不僅應從基礎層面提高機器人定位精度，還要在應用層面加強機器人與工藝裝備的耦合精度，為裝配工藝研制與應用提供保障。

2 多幾何要素數(shù)字化測量技術

裝配質量可通過測量技術進行表征，在飛機裝配中幾何量測量比重最大，其對飛機性能有重大影響。飛機裝配中常用的幾何量測量儀器有激光跟蹤儀，激光雷達等。借助幾何量測量信息，一方面反饋裝配過程形成閉環(huán)控制[40]，另一方面對裝配工藝進行優(yōu)化，提高裝配工藝對現(xiàn)場裝配狀況的實時反映能力，技術分析如圖9所示。

圖9 多幾何要素數(shù)字化測量技術分析Fig.9 Technical analysis of digital measurement of multi geometric elements

采用非接觸、高精度測量儀器促進了針對不同測量需求的成熟方案產生。對于影響氣動性能的飛機蒙皮對縫質量，Dai等[41]利用3D掃描儀與深度相機獲得的高精度點云數(shù)據(jù)，通過多結構擬合算法完成了對縫特征提取。同樣針對對縫質量，Xia等[42]將條紋投影應用至缺陷檢測中，基于多維信息提出一種自動分析識別方法。Liang等[43]為實現(xiàn)飛機裝配中位移場實時感知，通過多點位移監(jiān)測以及矩陣補全算法完成高精度、低延遲的感知方法，提高了裝配工裝中核心定位器的精度感知能力。面向大范圍飛機裝配測量系統(tǒng)的構建，Cheng等[44]通過試驗探索了ERS點布置對測量系統(tǒng)精度的影響因素，給出ERS分布的三項原則，為提高裝配質量提供理論參考。為高效評價整機裝配質量，隋少春等[45]構建固定式測量站，通過高精度的局部與全局測量基準實現(xiàn)整機質量評價，相較原有特征點表征，可大幅提高測量精度與效率。

綜上所述，對于飛機裝配幾何量來說，多種測量儀器以及面向不同測量場景的測量方案構建已經有了高效發(fā)展，但將被動測量改為主動測量仍需要研究。因此，可通過構建傳感器網絡實現(xiàn)全局監(jiān)測，同時根據(jù)歷史信息獲取局部高精度檢測的區(qū)域與時機，突出質量控制的實時性與全局性。需要注意的是，上述研究并未涉及到影響性能穩(wěn)定性的裝配應力等方面[46]，對應力等物理量與狀態(tài)量[47]的測量與控制仍需考慮。測量技術作為裝配分析主要數(shù)據(jù)來源，應當優(yōu)化數(shù)據(jù)純凈度，從源頭階段減少分析干擾。

3 面向裝配過程的虛擬裝配技術應用

在裝配應用中，工裝、鉆鉚設備與測量儀器傾向于在物理空間促進裝配質量提升，而虛擬裝配技術則促進裝配質量在數(shù)字空間的發(fā)展。虛擬裝配技術自數(shù)字化預裝配發(fā)展而來，不同的研究者對其概念有不同的理解，但最終目的都是要實現(xiàn)對可裝配性的檢驗與優(yōu)化[47]。虛擬裝配的應用，一方面可以為裝配工藝設計情況進行檢驗；另一方面可指導實際裝配過程高效開展。一些工業(yè)軟件如DELMIA等提供對裝配過程中人機交互、現(xiàn)場環(huán)境的虛擬仿真，可以分析裝配流程的合理性。當下裝配虛擬仿真注重將裝配過程信息引入虛擬裝配流程中，完成裝配模型更新等一系列利于質量實時控制的方法，技術分析如圖10所示。

圖10 面向過程的虛擬裝配技術分析Fig.10 Technical analysis of process oriented virtual assembly

針對剛性零件與柔性零件的耦合建模問題，楊嘯東等[48]提出一種碰撞檢測方案，實現(xiàn)剛柔零件裝配過程虛擬裝配建模與分析。隨著虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）、混合現(xiàn)實（MR）等表現(xiàn)技術的發(fā)展，諸多研究者對這些技術在虛擬裝配中的應用進行了研究。虛擬模型是能夠驅動虛擬裝配進一步發(fā)展的重要方法，Qiu等[49]通過分析AR在虛擬裝配中的應用，指出由實時數(shù)據(jù)更新的虛擬模型能夠實現(xiàn)對動態(tài)裝配質量的預測，一定程度避免靜態(tài)模型對虛擬裝配的不適用性。將混合現(xiàn)實等表現(xiàn)技術應用至裝配檢測中，能夠增強裝配模型的識別精度與檢測響應速度，加強人工裝配中裝配質量檢測的自由度與準確性[50]。為減少紙質化裝配大綱對實際裝配的局限性，Zheng等[51]通過可穿戴AR與便攜視覺檢測技術，通過AR圖像采集信息后，使用卷積神經網絡實現(xiàn)信息識別，并通過AR指導飛機裝配過程，其最終交互界面如圖11所示。

圖11 AR輔助指導虛擬裝配界面Fig.11 AR assisted guidance virtual assembly interface

以上研究均強調裝配過程信息，將原有靜態(tài)化的虛擬裝配技術與實際裝配數(shù)據(jù)結合，通過可視化的表現(xiàn)技術，實現(xiàn)裝配設計的預先檢測與裝配過程的實時指導。AR、VR等技術的發(fā)展給虛擬裝配的實時性注入新的活力，但其經濟效益與便攜性仍需進一步考慮。需要注意的是，將虛擬模型進行虛擬裝配檢驗時，應借鑒數(shù)字孿生模型的建立方法，不僅應注重模型的逼真程度，還要注重模型的輕量化水平[52]。

4 多要素質量評價

在裝配質量控制過程中，需要對當前裝配質量進行評價與判斷，為裝配工藝優(yōu)化及質量控制提供基礎，技術分析如圖12所示。但實際應用中質量評價往往僅考慮零件本身質量要素，忽略了裝配現(xiàn)場、裝配周期等多種影響要素。因此，有研究者就高效全面的質量評價進行了相關研究。沈治邦等[53]將相對位置準確度轉化為特征點之間相對位置關系，實現(xiàn)裝配過程完成后質量評價，一定程度上減少了對測量數(shù)據(jù)的依賴程度。面對總裝對接等階段質量評價技術缺乏特征評判問題，王皓等[54]從制造準確度與裝配協(xié)調準確度入手，對各評價指標從機理層面進行數(shù)學建模，分析了幾何特征的準確度評價方法，相較特征點評價更貼合實際情況。裝配工裝因飛機變更導致常需改動，對于此過程中引起的資源與時間消耗，Yin等[55]通過仿真模擬，利用變更指數(shù)系統(tǒng)性評估變更傳播方案，實現(xiàn)任務并行工程變更，提高運行效率。王躍等[56]則從效率、成本、精度、人機工效等角度出發(fā)，利用支持向量機對27種評價指標的打分結果進行綜合評估，實現(xiàn)對裝配方案工藝性的評價。

圖12 多要素質量評價技術分析Fig.12 Technical analysis of multi-factor quality evaluation

總之，裝配質量評價是連接質量控制基礎層面與系統(tǒng)架構的重要橋梁，是實時質量預測的前置技術?，F(xiàn)有研究對裝配質量評價多項指標的廣度、深度進行了分析，但存在以下問題：（1）指標中包含大量人為因素，不利于評價的客觀性；（2）指標數(shù)據(jù)采集的難度可能造成評價成本的增加；（3）過于詳細的評價指標不利于裝配質量實時控制。因此，應當從控制的實時性考慮，調節(jié)評價指標與裝配質量之間的矛盾，使得質量評價更能表征裝配狀態(tài)。

5 基于數(shù)據(jù)與邏輯連通全局的質量控制系統(tǒng)

面對飛機裝配工藝頻繁更改問題，需通過數(shù)據(jù)傳遞實現(xiàn)對裝配工藝變動后的快速響應，并通過裝配工序邏輯關系減少錯誤發(fā)生。因此，應從邏輯與數(shù)據(jù)兩方面出發(fā)構建裝配質量控制系統(tǒng)，實現(xiàn)裝配信息有效控制。邏輯連通方面，分析裝配過程中工序緊前、緊后操作順序與資源配置，按照工藝信息形成裝配邏輯約束關系[57]，利用邏輯構建各控制技術的管理關系。數(shù)據(jù)連通方面，過程控制基礎層技術、分析層技術等對于數(shù)據(jù)的產生與利用均存在緊密連接，因此可利用數(shù)據(jù)構建各控制技術的傳遞關系。由此，質量控制系統(tǒng)通過邏輯構建系統(tǒng)管理模型，利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)系統(tǒng)信息流通，實現(xiàn)對裝配過程的整體管理控制，技術分析如圖13所示。

圖13 數(shù)據(jù)邏輯全局連通質量控制系統(tǒng)技術分析Fig.13 Technical analysis of data logic global connectivity quality control system

借助數(shù)字孿生中對物理空間與虛擬空間的實時交互思想，實現(xiàn)質量控制系統(tǒng)對裝配質量的全局管控。陶飛等[58]對于數(shù)字孿生模型以及相關系統(tǒng)有著較為前沿的研究，其提出的數(shù)字孿生五維模型在質量控制領域產生了深遠的影響。Pei等[59]面向生產線質量監(jiān)控，以數(shù)據(jù)與虛擬空間為核心，利用映射路徑與反饋路徑構建物理空間與虛擬空間連接方案，提高了數(shù)據(jù)獲取效率同時增強了對質量的預測效果。為將各種信息化系統(tǒng)集成融合，Zhao等[60]提出一種裝配數(shù)字量協(xié)調系統(tǒng)，利用知識庫將方案設計、仿真與方案評估融合一體化，一定程度上減少了主觀經驗對飛機裝配的不確定性影響。Guo等[61]受大學畢業(yè)典禮啟發(fā)，將3種門票管理類比制造系統(tǒng)中的經理、操作員與材料，構建了由物理層、數(shù)字層與服務層為框架組成的系統(tǒng)，降低了固定站位裝配的復雜性與不確定性。

6 綜合多層次技術的質量實時反饋控制方法

總之，質量控制系統(tǒng)能夠融合質量控制技術，實現(xiàn)多種技術的相互提升。現(xiàn)有研究均考慮了利用數(shù)據(jù)傳遞與系統(tǒng)構建方法使系統(tǒng)大而不散，但對系統(tǒng)發(fā)生異常的處理方案并沒有討論。因此，促進質量控制系統(tǒng)發(fā)展，應當加強突發(fā)情況的系統(tǒng)層級控制，增強抗干擾性。同時增強數(shù)據(jù)管理和分析的能力，推動質量控制系統(tǒng)智能化、全局化發(fā)展。

面對裝配質量影響因素的復雜耦合關系，需要從基礎層面出發(fā)，通過質量評價等方式在保證裝配過程質量基礎上，完成對飛機裝配性能的控制，技術分析如圖14所示。質量控制方法貫穿全局，其構建與設計不僅需要深入基礎層面分析設備與操作對象，確定工裝裝備、測量儀器等資源，還要規(guī)劃虛擬裝配與質量評價方法，完成裝配質量數(shù)據(jù)分析，由此實現(xiàn)對設備儀器的調控與裝配工藝的實時反饋優(yōu)化，促使裝配過程質量滿足要求。

圖14 質量實時反饋控制方法技術分析Fig.14 Technical analysis of quality real-time feedback control method

為實現(xiàn)對多層次質量控制技術的利用，控制特定裝配站中的動態(tài)偏差，Guo等[62]利用統(tǒng)計過程控制方法分析異常質量判定標準，分析4種裝配反饋控制方法，通過質量波動分析當前質量數(shù)據(jù)并采取質量控制措施，但這種方法為離線質量控制，無法突顯實時反饋機制。胡興等[63]對在線質量控制方法進行了系統(tǒng)性的研究，以六西格瑪質量管控思想為基礎，考慮包含信息采集在內的完整過程質量控制方法，通過關聯(lián)規(guī)則挖掘等方式實現(xiàn)質量預測并采取相應控制措施。針對裝配質量精準控制，孫學民等[64]提出操作、狀態(tài)、質量3層結構質量控制方法，以人工設備操作為基礎，通過裝配過程狀態(tài)控制，完成裝配質量的反饋控制，體現(xiàn)出實時優(yōu)化反饋控制思想。S?derberg等[65]推動數(shù)字孿生技術在實時幾何量控制中的應用，通過在線數(shù)據(jù)監(jiān)測以及在線數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)質量實時控制。

目前對于質量控制方法的研究已逐步發(fā)展至實時控制階段，通過對多類型質量數(shù)據(jù)進行分析實現(xiàn)對實際操作層面的反饋控制。考慮到當前飛機裝配數(shù)字化水平，質量控制方法發(fā)展的首要問題就是對舊有設備、系統(tǒng)的升級改造，一定程度結合傳統(tǒng)質量控制方法初步實現(xiàn)實時控制。進而利用質量數(shù)據(jù)分析方法，對裝配質量實現(xiàn)快速預測同時通過高速反饋回路應用至裝配現(xiàn)場。

發(fā)展方向

飛機裝配工藝已從手工經驗轉變?yōu)樽詣踊b備與數(shù)據(jù)信息，隨著飛機復合材料應用增多、裝配工藝趨于復雜和裝配精度要求逐步提高，為進一步發(fā)展飛機裝配質量控制，應在基礎理論與工程應用等方面進行進一步研究。

（1）考慮應力等多要素的裝配質量控制。

目前針對幾何量質量控制的研究已有了較多研究成果，能夠一定程度保證飛機性能。但是，隨著多種復合材料在飛機研制中占比的逐步提升，需要在幾何量基礎上深入考慮裝配應力等多種影響要素，探索新型材料裝配基礎理論與工藝，從裝配工藝層面推進復合材料在新機研制中更加廣泛的應用。

（2）快速數(shù)據(jù)融合質量評價方法研究。

現(xiàn)有研究已經將歷史數(shù)據(jù)轉化為可用信息供質量評價、質量預測使用，但仍缺乏將多種數(shù)據(jù)融合進行質量分析的研究，數(shù)據(jù)流失導致無法高效利用的情況依然存在。因此，面向小批量飛機裝配過程，發(fā)展多源信息融合技術在飛機裝配質量控制中的應用，將專家知識、現(xiàn)場數(shù)據(jù)、已有經驗等融入到裝配工藝評價中，為進一步質量控制做出評判。面向大批量飛機裝配過程，利用試裝的全面質量數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)，結合現(xiàn)場數(shù)據(jù)快速完成裝配質量評價，合理分析數(shù)據(jù)分配權重，指導裝配過程以高質量進行。

（3）加速數(shù)字孿生質量控制系統(tǒng)平臺構建與推廣。

雖然數(shù)字孿生的模型系統(tǒng)研究已逐漸增多，在質量控制領域的應用也初見成效，但是在實際生產中并未推廣應用，仍需對質量數(shù)據(jù)采集處理分析、質量實時預測評價、反饋控制執(zhí)行的使能技術進行集成化研究。發(fā)展輕量化的系統(tǒng)構建方式可擴大控制系統(tǒng)的適用性，使多種新型技術能夠較好地應用至系統(tǒng)中。

結論

隨著數(shù)字孿生、人工智能等新技術在裝配領域的應用，飛機裝配質量控制亟需能夠指導實時控制的系統(tǒng)性技術。傳統(tǒng)統(tǒng)計過程控制等質量控制方法，已無法適應如今質量數(shù)據(jù)倍增的裝配環(huán)境。本文通過對飛機裝配質量控制中質量預測以及過程控制關鍵技術的分析，揭示了裝配質量控制系統(tǒng)技術框架，從系統(tǒng)化角度論述了飛機裝配質量主動實時控制技術發(fā)展現(xiàn)狀。

從理論基礎來說，目前國內仍缺乏對新型材料裝配連接理論以及質量預測數(shù)據(jù)分析的基礎性知識。從應用層面來說，雖在數(shù)字孿生系統(tǒng)架構方面已有了初見成效的研究成果，但在具體技術的應用領域，仍應充分發(fā)掘已有數(shù)據(jù)分析內容，將多年裝配經驗轉化至質量控制中，通過知識庫等形式完善裝配質量發(fā)展。在新時代航空工業(yè)數(shù)字化轉型過程中，深入發(fā)展飛機裝配質量控制技術，大幅提升我國飛機裝配水平，增強面向新材料新技術航空制造能力。