再制造葉片精準(zhǔn)復(fù)形機器人砂帶分層磨削策略

趙書東，柳智明，王文璽, ，劉希凡，呂沖，鄒萊,

(1. 重慶大學(xué) 機械與運載工程學(xué)院，重慶，400044；2. 成都航利(集團) 實業(yè)有限公司 再制造事業(yè)部，四川 成都，610041；3. 重慶大學(xué) 機械傳動國家重點實驗室 重慶，400044)

航空發(fā)動機作為飛機的“心臟”，其可靠性對飛機的正常運行至關(guān)重要[1]，而航空發(fā)動機葉片的形狀精度和表面完整性又直接決定著發(fā)動機的使用性能和使用壽命[2]。由于航空發(fā)動機葉片長期面向高溫、高壓、高速的極端環(huán)境工作，易產(chǎn)生變形、燒蝕、腐蝕、過度磨損、開裂等損傷，因此時常需要更換或修復(fù)?，F(xiàn)有葉片制造工藝常采用鈦合金、高溫合金等昂貴金屬材料進行制造[3]，其復(fù)雜的表面輪廓高精度制造過程占據(jù)了整個發(fā)動機制造過程中30%以上的工作量[4]，導(dǎo)致發(fā)動機葉片綜合制造成本極高。而利用再制造修復(fù)技術(shù)可以大幅度降本增效，具有可觀的經(jīng)濟效益和戰(zhàn)略價值，如民航發(fā)動機葉片通常在運行3 500 h 后需要修復(fù)，其修復(fù)成本僅為葉片換新的20%，且修復(fù)后葉片仍可工作3 000 h以上[5]。

葉片再制造需要對葉片受損部位進行增材修補，隨后對葉片進行減材精準(zhǔn)復(fù)形?，F(xiàn)行主要的葉片損傷修補方法包括能量束(激光、電子束、等離子束)熔覆、焊接和釬焊等。這些方法均會在增材修補區(qū)域形成較為明顯的熔覆層[6]，而該熔覆層則需在后續(xù)減材加工中處理到和葉片基體相近甚至更優(yōu)的表面質(zhì)量，其方法包括電解拋光、激光拋光、化學(xué)拋光、自適應(yīng)銑削以及砂帶磨削等。ROSA 等[7]采用激光拋光方法并根據(jù)增材制造表面形貌、材料、厚度對工藝參數(shù)進行優(yōu)化，獲得了較好的表面質(zhì)量但仍存在材料沉積和微裂紋等表面缺陷。KIM等[8]在三維增材制造金屬電化學(xué)拋光中發(fā)現(xiàn)，不同電流密度下的拋光表面的微坑、粗糙峰谷、光滑度、亮度、光反射、耐蝕性等均因電化學(xué)溶解得到了改善。?YCZKOWSKA等[9]使用化學(xué)拋光技術(shù)對復(fù)雜結(jié)構(gòu)SLM 鈦合金零件進行表面處理，使工件表面更為光順，粗糙度明顯降低。上述方法中，激光拋光、電解拋光、化學(xué)拋光等能夠獲得較好的熔覆層表面質(zhì)量，但難以控制加工精度，尤其面向葉片類自由曲面。因此，需要通過銑削或磨削等方法對受損葉片的增材修補部位進行余量的精準(zhǔn)去除[1]。趙彥華[10]采用五軸聯(lián)動數(shù)控銑削對KMN 鋼葉片的增材修補部位進行去除，完成了增材修復(fù)葉片的整形加工，并研究了銑削工藝對熔覆層應(yīng)力狀態(tài)的影響規(guī)律。熊新紅等[11-12]采用離子熔積與數(shù)控銑削復(fù)合制造工藝實現(xiàn)了扭轉(zhuǎn)體葉片的直接制造，并研究了進給量和切削速度對表面精度的影響規(guī)律，葉片精度控制在±0.05%以內(nèi)，表面粗糙度Ra達到0.46 μm。

為進一步將再制造葉片精準(zhǔn)復(fù)形應(yīng)用在工程實踐中，大量學(xué)者進行了相關(guān)研究。王浩等[1]對損傷葉片開展了損傷特征分析、點云重構(gòu)、激光熔覆修復(fù)等研究，并采用自適應(yīng)銑削加工方法完成了激光熔覆修復(fù)葉片的復(fù)形加工。HUANG等[13-14]研究開發(fā)了用于航空發(fā)動機葉片自動修復(fù)的機器人磨削和拋光系統(tǒng)，但其尚未考慮葉片長期工作所帶來的尺寸和形狀變化，而仍選擇設(shè)計模型作為理論模型，修復(fù)葉片的表面精度將產(chǎn)生較大誤差。陳振林等[5]提出了一種不依賴原始設(shè)計模型的再制造修復(fù)方法，該方法同時獲取受損葉片及同期服役的非損傷葉片的點云模型，使重構(gòu)的理論模型更接近損傷葉片的變形狀態(tài)，但是該方法不能消除不同葉片之間的差異。BAGCI[15]利用三坐標(biāo)測量機對葉尖受損渦輪葉片進行測量，使用測量數(shù)據(jù)構(gòu)建了多條渦輪葉片曲線并與葉片頂面閉合，得到了理論模型，但是該方法針對具有表面和邊緣損傷的葉片時難以獲得理論模型。YILMAZ等[16]提出了一種通過非接觸測量、自由曲面建模和加工的方法來修復(fù)葉尖受損的壓氣機葉片。該方法可有效去除葉尖熔覆層余量，但難以高效的應(yīng)用于葉片表面和邊緣的熔覆層。WU等[17]提出了修復(fù)葉片的自適應(yīng)定位方法，實現(xiàn)了葉片熔覆層的識別和自適應(yīng)銑削軌跡規(guī)劃，但熔覆層余量較大時，此方法需要進行多次熔覆層識別和軌跡規(guī)劃，降低了加工效率。

通過分析上述文獻可以得知，國內(nèi)外學(xué)者針對航空發(fā)動機受損葉片提出了多種再制造修復(fù)加工方法，但是在加工模型獲取及復(fù)形加工等方面仍然有些關(guān)鍵難題沒有成熟的解決方案。為提升再制造葉片熔覆層的精準(zhǔn)加工效果，本文作者針對再制造葉片的葉片表面、邊緣及葉尖3種部位熔覆層研究基于三維點云數(shù)據(jù)的加工模型提取與處理；提出葉片熔覆層變剛度分層磨削方案，并開發(fā)自適應(yīng)浮動裝置；在機器人定位精度校準(zhǔn)后，通過實驗驗證了所提磨削策略對3種部位熔覆層的加工效果。

1 加工模型提取

1.1 模型檢測設(shè)備

由于葉片上熔覆層的位置、形狀、大小具有隨機性，傳統(tǒng)的接觸式測量方法難以準(zhǔn)確、高效地測量出修復(fù)葉片的熔覆層輪廓數(shù)據(jù)[18]。采用GOM 公司生產(chǎn)的ATOS-5-Airfoil-MV400 三維光學(xué)掃描儀來獲取樣件的三維點云數(shù)據(jù)，如圖1 所示，其測量精度可以達到0.008 mm，滿足葉片的檢測要求，設(shè)備性能參數(shù)見表1。

圖1 三維光學(xué)掃描儀掃描修復(fù)葉片F(xiàn)ig.1 3D optical scanner measurement process for repaired blade

1.2 加工模型獲取

葉片實際模型既包含無需加工的未修補區(qū)域，又包含待加工余量較大的熔覆層區(qū)域。為確保任意位置、形狀、大小的熔覆層都能被精準(zhǔn)去除而不損壞未修補區(qū)域，通過圖2所示的過程獲取加工模型。由于葉片在服役和維護過程中會產(chǎn)生一定的扭曲和偏移，導(dǎo)致修補葉片的實際廓形相較于設(shè)計模型發(fā)生了變化，因此在獲取加工模型時不能使用設(shè)計模型與實際模型進行配準(zhǔn)。

圖2 加工模型提取方案Fig. 2 Processing model extraction scheme

在模型處理過程中，測量基準(zhǔn)直接影響著模型配準(zhǔn)精度，對加工模型獲取至關(guān)重要。通過對樣件與夾具整體檢測，避免葉片在檢測、加工過程中的定位誤差和重復(fù)裝夾誤差。圖3所示為修復(fù)樣件的測量基準(zhǔn)建立過程。檢測時在夾具上粘貼特征點，并基于此創(chuàng)建夾具參考坐標(biāo)系實現(xiàn)對熔覆層的定位。最后，依據(jù)實際工裝尺寸確定夾具參考坐標(biāo)系與機器人法蘭盤中心工具坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)置矩陣，以便于后續(xù)機器人代碼生成。

圖3 模型基準(zhǔn)的建立Fig. 3 Establishment of model datum

根據(jù)損傷位置的不同，葉片損傷常有3種典型損傷類型：表面損傷、邊緣損傷和葉尖損傷[19]。對具有這些損傷的樣件進行增材修補并獲取實際模型，然后分別采用點云分割和平滑擬合、曲面構(gòu)造及表面擴展的手段對模型進行處理，獲取理論模型，如圖4～6所示。

圖4 表面損傷樣件理論模型構(gòu)造Fig. 4 Theoretical model construction for surface damage samples

圖5 邊緣損傷樣件理論模型構(gòu)造Fig. 5 Theoretical model construction for edge damage samples

圖6 葉尖損傷樣件理論模型構(gòu)造Fig. 6 Theoretical model construction for tip damage samples

針對表面修補葉片模型，采用曲面法矢變化曲率作為邊界識別的主要參考指標(biāo)對實際模型進行分割處理。首先，優(yōu)化點云質(zhì)量，對點云數(shù)據(jù)進行濾波與精簡；然后，使用點云庫中的PCLNormal Estimation函數(shù)得到點云的表面法線，并依據(jù)表面法矢的變化規(guī)律識別并提取熔覆層的邊緣輪廓；最后，采用區(qū)域生長算法以熔覆層邊緣輪廓為界將實際模型分割成熔覆層模型以及未修復(fù)區(qū)域模型。模型分割后未修補區(qū)域的模型存在閉合孔洞，可依據(jù)熔覆層周邊點云的分布規(guī)律開展空腔的光順擬合填充獲取理論模型，得到的理論模型誤差在0.1 mm以內(nèi)[18]。

邊緣修補葉片模型的熔融層所在位置有明顯的曲率變化，依靠點云填充獲得的理論模型精度低，因此，采用曲面構(gòu)造重建理論模型。構(gòu)建兩個互相平行的平面P1和P2與模型相交，然后P1和P2通過曲面構(gòu)造重建理論模型。為了保證所構(gòu)建模型的準(zhǔn)確性和可靠性，截面應(yīng)盡量靠近熔覆層，但不能與之相交。

葉尖修補葉片模型的熔覆層存在于葉片頂端，首先，選擇3 個互相平行的輔助平面P1、P2和P3，其中P1和P2在熔覆層下方，應(yīng)盡量靠近熔覆層，P3在熔覆層的頂部?；赑1和P2進行曲面構(gòu)造，并延伸至P3得到理論模型。實際操作中可依據(jù)葉片尺寸及精度要求合理選擇截面?zhèn)€數(shù)。

3 種典型損傷件的加工模型獲取模型如圖7 所示。通過實際模型與理論模型進行點云對比，得到實際模型中熔覆層區(qū)域?qū)?yīng)的三維點云數(shù)據(jù)，并進一步開展曲面擬合得到熔覆層加工模型。

圖7 3種典型損傷件的加工模型獲取Fig. 7 Acquisition of processing model of three damage samples

1.3 加工模型處理

實際情況下熔覆層加工模型表面不規(guī)則，如果依據(jù)曲面參數(shù)線直接進行軌跡規(guī)劃，實際加工路徑彎扭明顯，將嚴(yán)重影響機器人運行精度、加工能耗以及工件表面一致性。為了使加工軌跡順滑、提升加工效率，通過生成參數(shù)線合理的近似曲面進行曲面重構(gòu)替代原始曲面，隨后進行曲面離散以及雙矢量控制[20]實現(xiàn)了修復(fù)葉片加工軌跡的規(guī)劃，如圖8所示。

圖8 加工模型的處理方案Fig. 8 Processing solutions of processing models

2 變剛度分層磨削方案及其設(shè)備

2.1 變剛度分層磨削方案

葉片增材修補過程中熔覆材料冷熱交替成型，次表層容易形成縮孔、縮徑等缺陷。為保證損壞部位材料的致密性，修補時通常留有較大且不均勻的余量，而葉片未修補區(qū)域的形位精度與表面質(zhì)量已經(jīng)達到服役需求，無需進一步加工。為了平衡材料高效去除和高表面完整性，提出葉片熔覆層變剛度分層磨削方案。

熔覆層分層磨削原理如圖9所示。以提取的修補葉片的熔覆層模型為待加工模型，將后續(xù)的磨削過程分為去材、整形和拋光3個階段。

圖9 熔覆層分層磨削原理Fig. 9 Layered grinding principle for cladding

1) 去材階段。精確控制磨具的接觸位置，快速去除熔覆層的大部分余量，并保證殘余余量分布一致。

2) 整形階段。穩(wěn)定控制磨削力，均勻去除熔覆層的殘余余量，同時保證葉片輪廓精度可滿足使用要求。

3) 拋光階段。對葉片的整個表面進行磨拋，提高表面紋理一致性，消除磨削痕跡。

根據(jù)上述方案，開發(fā)了自適應(yīng)浮動裝置并搭建了機器人砂帶磨削系統(tǒng)，如圖10 所示。機器人砂帶磨削系統(tǒng)由機器人、自適應(yīng)浮動裝置和砂帶傳動裝置組成。機器人用于控制磨削路徑和進給速度，砂帶傳動裝置用于控制磨削速度，而自適應(yīng)浮動裝置則用于控制磨削力。自適應(yīng)浮動裝置有半鎖定和浮動2種工作模式，其變剛度柔順原理如圖11所示。

圖10 機器人砂帶磨削系統(tǒng)Fig. 10 Robot belt grinding system

圖11 磨削裝置變剛度柔順原理Fig. 11 Variable stiffness compliance principle of grinding device

在半鎖定模式下，控制伺服電機調(diào)整阻尼器，設(shè)置擋塊的初始支撐力為fn0，當(dāng)磨削壓力小于fn0時，磨頭組件由定位擋塊確定位置，實現(xiàn)恒定位置磨削。當(dāng)去除余量過大，磨削壓力超過fn0時，磨頭組件自動切換到浮動模式，并保持與fn0大致相等的磨削力，解決了葉片熔覆層余量不均勻所引起的局部磨削壓力過大問題，降低了去材階段的控制難度，提升了磨削效率。因此，半鎖定模式更適合于去材階段。

在浮動模式下，磨頭組件在接觸輪的變形彈力、重力和彈簧壓力下保持力平衡。接觸輪隨工件表面輪廓上下移動。砂帶能以較穩(wěn)定的磨削力更好地貼合加工表面。因此，浮動模式適用于整形和拋光階段。

2種工作模式下，工件與砂帶接觸點的受力分析如式(1)所示，

式中：mg為磨頭組件的重力；F1為阻尼器提供的壓力；F2為接觸輪的變形彈力；fn為擋塊的實際支承力，浮動模式時fn為0；fn0為擋塊的初始支承力；Fn為砂帶對工件的實際磨削壓力；Ft為砂帶張力；θ為半鎖定狀態(tài)下砂帶張力與水平方向的夾角，約為3.6°。

磨頭組件鎖定和浮動時的力位關(guān)系分別為

式中：ΔX1為彈簧阻尼的變形量；ΔX2為接觸輪橡膠層的變形量；ΔF為加工時阻尼器的壓力變化；k1為所選彈簧阻尼器的彈性模量，k2為橡膠層等效彈性模量，且k2?k1，其規(guī)格很難通過理論計算直接得到，需要通過實驗驗證。

2.2 自適應(yīng)浮動裝置可靠性驗證

使用坤維KWR75B 六維力傳感器測量磨頭對工件的實際磨削壓力，使用雷尼紹RMP60Q測頭獲取工件的法向位置，以研究自適應(yīng)浮動裝置的力位關(guān)系，并驗證該裝置變剛度柔順的可靠性。在半鎖定模式下，設(shè)定擋塊的初始支撐力為35.28 N，均勻改變磨頭對工件的下壓量，得到半鎖定模式下的力位關(guān)系如圖12(a)所示，其斜率為k2；在浮動模式下，設(shè)定擋塊的初始支撐力為20 N，均勻改變磨頭對工件的下壓量，得到的力位關(guān)系如圖12(b)所示，其斜率為k1。此外，初始支撐力fn0被分別設(shè)定為12、24和35 N，半鎖定-浮動模式下磨削裝置的力-位置關(guān)系如圖12(c)所示，實際測得初始支撐力fn0分別為11.65、23.45 和35.10 N，相對誤差小于2.9%。結(jié)果表明：自適應(yīng)浮動裝置2 種工作模式切換靈敏，基于這種裝置的可以使材料去除量的波動減小一個數(shù)量級[21]。

圖12 磨削裝置的力-位置關(guān)系Fig. 12 Force-position relationship of grinding device

3 磨削實驗

3.1 機器人校準(zhǔn)

機器人法蘭盤中心的位置轉(zhuǎn)換受測頭尺寸、夾具尺寸以及裝配誤差共同影響，無法直接確定，為提高機器人的砂帶磨削精度，通過雷尼紹RMP60Q 測頭進行校準(zhǔn)流程，對測量設(shè)備尺寸進行標(biāo)定，以提高串聯(lián)工業(yè)機器人的絕對位置精度[22]，如圖13 所示，其中，{B}為基座坐標(biāo)系；{f}為法蘭盤坐標(biāo)系；{C}為標(biāo)準(zhǔn)球坐標(biāo)系。

圖13 機器人操作校準(zhǔn)Fig. 13 Robot operation calibration

機器人砂帶磨削系統(tǒng)運動學(xué)分析如下：

測頭中心點在基底坐標(biāo)系上的位置如式(5)所示。

當(dāng)測頭接觸到標(biāo)準(zhǔn)球時，其中心點與標(biāo)準(zhǔn)球的位置關(guān)系如式(6)所示。

使用上述方法進行校準(zhǔn)后，機器人的定位誤差從初始定位誤差的0.994 mm降為0.362 mm。

3.2 熔覆層分層磨削實驗與分析

為驗證上述熔覆層分層磨削方案的可行性，對表面、邊緣和葉尖損傷進行增材修補的樣件進行磨削實驗。首先，基于ATOS-5-Airfoil-MV400并按照第1節(jié)方法提取了熔覆層加工模型。熔覆層余量如圖14 所示，可見：增材修補部位的熔覆層余量分布不均勻，最大殘余量可達3 mm。這是由于損傷樣件在增材修補過程中熔覆材料冷熱交替成型，次表層容易形成縮孔、縮徑等缺陷。為保證損壞部位材料的致密性，修補時留有了較大且不均勻的余量。然后，按照變剛度分層磨削方案，將實驗分為去材、整形和拋光3個階段。

圖14 熔覆層余量Fig. 14 Allowance of cladding layer

分層磨削過程如圖15 所示，在去材和整形階段，砂帶僅對熔覆層進行磨削，以便快速去除余量和保證葉片輪廓精度。在去材階段，為實現(xiàn)較大余量去除并保證后續(xù)待加工余量分布均勻，將磨削裝置設(shè)置為半鎖定模式，對多于0.20 mm大量熔覆層余量進行快速去除。選用XK870F氧化鋁陶瓷砂帶對熔覆層反復(fù)磨削，直至單次加工時磨頭組件不再切換至浮動模式。為確保加工過程的穩(wěn)定性，可采用較低的線速度和進給速度。在整形階段，待加工余量分布均勻為0.20 mm，將磨削裝置設(shè)置為浮動模式，壓力閾值設(shè)置為12 N，采用金剛石砂帶，線速度和進給速度分別設(shè)置為18 m/s和20 mm/s。在拋光階段，加工余量較少，將磨削裝置設(shè)置為浮動模式，采用海綿狀結(jié)構(gòu)設(shè)計的尼龍帶對葉片整個表面進行拋光，提高表面紋理一致性，線速度和進給速度分別設(shè)置為20 m/s 和30 mm/s。磨削實驗的工具和參數(shù)如表2所示。

表2 再制造樣品的磨削工具及參數(shù)Table 2 Grinding tools and parameters of remanufacturing samples

圖15 再制造樣品的磨削過程Fig. 15 Grinding process of remanufactured samples

經(jīng)過分層磨削后，3種修復(fù)樣件的表面粗糙度Ra如圖16 所示?？梢姡罕砻嫣幍娜鄹矊咏?jīng)過分層磨削后，Ra最低達到0.21 μm，其均值為0.23 μm，相較于未修補區(qū)域的均值0.27 μm 下降了14.8%；邊緣修復(fù)區(qū)域的熔覆層經(jīng)過分層磨削，其Ra最低能達到0.11 μm，均值為0.15 μm，相較于未修補區(qū)域的均值0.16 μm下降了6.3%；葉尖修復(fù)區(qū)域分為葉盆、葉背2 部分，其葉盆Ra最小可達0.17 μm，均值為0.19 μm，相較于未修補區(qū)的均值0.25 μm下降了24%，葉背熔覆層Ra最低可達0.31μm，均值為0.34 μm，相較于未修補區(qū)域均值0.39 μm 下降了12.8%。3種位置的熔覆層在經(jīng)過分層磨削后，其表面質(zhì)量都優(yōu)于未修補區(qū)域的表面質(zhì)量。其中，表面和葉尖處的熔覆層磨削區(qū)域的Ra下降均超過10%，可見：上述熔覆層分層磨削方案的對于曲率較小的熔覆層具有極好的表面質(zhì)量提升效果。邊緣處的熔覆層經(jīng)分層磨削后Ra均值為0.15 μm，分別比表面、葉盆和葉背的均值低了34.8%、21.5%、55.9%。說明自適應(yīng)浮動裝置的靈活性和可靠性能不僅滿足葉片不同位置熔覆層的加工需求，并且在曲率較大的葉片部位加工效果更明顯。另外，葉尖盆側(cè)的Ra均值為0.19 μm，小于背側(cè)均值0.34 μm，這是因為盆側(cè)與砂帶接觸輪貼合效果更好，增大了加工過程中的有效磨粒數(shù)目，使得磨削效果更加明顯。

圖16 3種修復(fù)樣件的表面粗糙度Fig. 16 Surface roughness of three kinds of repaired samples

基于三維光學(xué)掃描儀獲得3種修復(fù)樣件的實際模型，并與理論模型進行配準(zhǔn)對比，得到的修復(fù)樣件余量分布如圖17所示。從圖17可以看到：熔覆層余量從最大3 mm 減少到0.07 mm 以內(nèi)，而且不存在明顯接刀，邊緣過渡光順。

圖17 修復(fù)樣件余量分布Fig. 17 Distribution of residuals in repaired samples

4 結(jié)論

1) 基于三維光學(xué)掃描儀獲得修補葉片實際形狀的空間點云數(shù)據(jù)，并面向3種典型修補區(qū)分別通過點云分割和平滑擬合、曲面重構(gòu)及表面擴展實現(xiàn)了樣件的理論模型和加工模型的提取和處理，并根據(jù)生成了參數(shù)線合理的近似曲面代替了原始曲面用于軌跡規(guī)劃。

2) 針對熔覆層特質(zhì)與加工需求提出了變剛度分層磨削方案，并開發(fā)了基于自適應(yīng)浮動裝置的機器人砂帶磨削系統(tǒng)，驗證了自適應(yīng)浮動裝置2種工作模式切換靈敏，在35 N 內(nèi)，最大控制相對誤差小于2.9%。

3) 經(jīng)機器人定位精度校準(zhǔn)后，針對樣件表面、邊緣和葉尖修補的熔覆層分別開展修復(fù)實驗。結(jié)果表明：熔覆層余量減少至0.07 mm以內(nèi)，Ra低于0.4 μm，驗證了該修復(fù)方案可以有效地改善熔覆層的表面質(zhì)量。