【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车拧紧工艺领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生模型的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法和系统。
技术介绍
1、拧紧系统应用在汽车装焊工艺全机器人四门两盖高度自动化生产线，与在线检测系统、机器人系统、plc、plus、服务器组成高度智能化拧紧工艺，是智能制造领域里程碑式的技术模式。拧紧工艺通讯控制过程具体实现路径为:白车身到位后，1号机器人带着拧紧轴去自动送钉站取钉，2号机器人抓着工件到达测量位置，检测工件与车身之间的间隙、平顺度、距离、轮廓等尺寸数据，计算与理论数据之间的偏差，输出偏移值给1号机器人，1号机器人到达在“原定轨迹数据+偏移值”得出的精确拧紧位置，浮动机构自适应到达最终拧紧位置，拧紧系统进行拧紧，拧紧完毕后，将拧紧数据上传至服务器进行存储存储7年，再次测量车身数据然后将数据上传至plus。
2、智能制造生产线实现高度智能化运行，并且工艺数据可追溯，然而，bosch智能制造生产线在高产量、高线速、高度精确、高设备量的拧紧位置的压力下，当拧紧结果出来时，生产现场工作人员如何判定是哪个拧紧设备在车身的哪个位置拧紧质量是否合格，成为实时性和紧急性最高的任务，否则如果拧紧质量不合格，判定故障点花费的时间将严重影响产量，造成产量风险，数以百计的拧紧工艺位置，如果发生拧紧nok，怎么快速查出具体是哪一把拧紧轴在哪一个拧紧位置发生的问题，这是一个很大的挑战，进一步来讲，如果知道是哪一把拧紧轴发生问题，如何进行在线控制与测试来节约故障判断时间，也是一个挑战。
3、另外，即使拧紧质量数据上传，故障点不
技术实现思路
1、针对以上问题，本专利技术提供一种汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，包括：构建汽车拧紧生产线上拧紧设备的数字孪生模型，收集该拧紧设备的运行参数；以该数字孪生模型通过该拧紧设备当前的运行参数进行质量状态检测；以该数字孪生模型通过该拧紧设备历史的运行参数进行质量状态预测；将该质量状态检测结果和该质量状态预测结果发送给控制终端。
2、本专利技术所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其中，根据该拧紧设备的属性参数，构建该数字孪生模型；以该当前运行参数构建该数字孪生模型与该拧紧设备的等价映射。
3、本专利技术所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其中该运行参数包括：车身拧紧位置及位置编号、该拧紧设备上参与拧紧作业的拧紧轴的编号、各拧紧轴的姿态及拧紧作业数据；以该拧紧设备当前的运行参数，通过该数字孪生模型生成当前车身的拧紧状态模型，根据该拧紧状态模型判断当前拧紧作业的质量状态；当连续对多个车身完成拧紧作业后，拧紧作业的质量状态为nok的次数大于质量预测阈值时，预测出现质量事件。
4、本专利技术所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，当同一个拧紧设备连续对n个车身完成拧紧作业后，出现n1次拧紧作业的质量状态为nok，则预测发生涉及该拧紧设备轨迹的质量事件，其中，解决该质量事件需要调整该拧紧设备进行拧紧作业时各拧紧轴的作业轨迹和作业角度，n、n1为正整数，n＞n1。
5、本专利技术所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，当同一个拧紧设备连续对同一批次的n辆车身完成拧紧作业后，出现n2次拧紧作业的质量状态为nok，则预测发生涉及该车身的车身尺寸的质量事件，其中，解决该质量事件需要调整该车身四门两盖的安装尺寸，n、n2为正整数，n＞n2。
6、本专利技术所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，当同一个拧紧设备使用同一批次螺栓连续对n辆车身完成拧紧作业后，出现n3次拧紧作业的质量状态为nok，则预测发生涉及该螺栓工艺的质量事件，其中，解决该质量事件需要提升该螺栓的工艺质量，n、n3为正整数，n＞n3。
7、本专利技术所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，当同一个拧紧设备的一个拧紧轴连续出现n4次拧紧作业的质量状态为nok，则预测发生涉及该拧紧轴的质量事件，其中，解决该质量事件需要对该拧紧轴进行更换或维修，n4为正整数。
8、本专利技术所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，当连续出现n5次拧紧作业的质量状态为nok，且该拧紧设备的工艺参数正常、该拧紧设备的拧紧轴状态正常、该车身的车身尺寸正常，且该拧紧作业使用的螺栓质量正常，则预测发生涉及该拧紧作业工艺参数错误或对该拧紧轴选型错误的质量事件。
9、本专利技术所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其中以该数字孪生模型对该拧紧设备的历史质量问题及对应的历史质量工艺参数进行大数据分析，以对该拧紧设备进行质量问题预测。
10、本专利技术还提出一种汽车拧紧工艺质量检测及预测系统，包括：模型构建模块，用于构建汽车拧紧生产线上拧紧设备的数字孪生模型，并收集该拧紧设备的运行参数；质量检测模块，用于以该数字孪生模型通过该拧紧设备当前的运行参数进行质量状态检测；质量预测模块，用于以该数字孪生模型通过该拧紧设备历史的运行参数进行质量状态预测；状态反馈模块，用于将该质量状态检测结果和该质量状态预测结果发送给控制终端。
11、本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，当该计算机可执行指令被执行时，实现如前所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法。
12、本专利技术还提出一种数据处理装置，包括如前所述的计算机可读存储介质，当该数据处理装置的处理器调取并执行该计算机可读存储介质中的计算机可执行指令时，执行汽车拧紧工艺质量检测及预测。
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1.一种汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，根据该拧紧设备的属性参数，构建该数字孪生模型；以该拧紧设备当前的运行参数构建该数字孪生模型与该拧紧设备的等价映射。
3.如权利要求2所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，该运行参数包括：车身拧紧位置及位置编号、该拧紧设备上参与拧紧作业的拧紧轴的编号、各拧紧轴的姿态及拧紧作业数据；
4.如权利要求3所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，当同一个拧紧设备连续对N个车身完成拧紧作业后，出现N1次拧紧作业的质量状态为NOK，则预测发生涉及该拧紧设备轨迹的质量事件，其中，解决该质量事件需要调整该拧紧设备进行拧紧作业时各拧紧轴的作业轨迹和作业角度。
5.如权利要求3所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，当同一个拧紧设备连续对同一批次的N辆车身完成拧紧作业后，出现N2次拧紧作业的质量状态为NOK，则预测发生涉及该车身的车身尺寸的质量事件，其中，解决该质量事件需要调整该车身四门两盖的安装尺
6.如权利要求3所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，当同一个拧紧设备使用同一批次螺栓连续对N辆车身完成拧紧作业后，出现N3次拧紧作业的质量状态为NOK，则预测发生涉及该螺栓工艺的质量事件，其中，解决该质量事件需要提升该螺栓的工艺质量。
7.如权利要求3所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，当同一个拧紧设备的一个拧紧轴连续出现N4次拧紧作业的质量状态为NOK，则预测发生涉及该拧紧轴的质量事件，其中，解决该质量事件需要对该拧紧轴进行更换或维修。
8.如权利要求3所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，当连续出现N5次拧紧作业的质量状态为NOK，且该拧紧设备的工艺参数正常、该拧紧设备的拧紧轴状态正常、该车身的车身尺寸正常，且该拧紧作业使用的螺栓质量正常，则预测发生涉及该拧紧作业工艺参数错误或对该拧紧轴选型错误的质量事件。
9.如权利要求1所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，以该数字孪生模型对该拧紧设备的历史质量问题及对应的历史质量工艺参数进行大数据分析，以对该拧紧设备进行质量问题预测。
10.一种汽车拧紧工艺质量检测及预测系统，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，当该计算机可执行指令被执行时，实现如权利要求1～9任一项所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法。
12.一种数据处理装置，包括如权利要求11所述的计算机可读存储介质，当该数据处理装置的处理器调取并执行该计算机可读存储介质中的计算机可执行指令时，执行汽车拧紧工艺质量检测及预测。
...【技术特征摘要】
1.一种汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，根据该拧紧设备的属性参数，构建该数字孪生模型；以该拧紧设备当前的运行参数构建该数字孪生模型与该拧紧设备的等价映射。
3.如权利要求2所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，该运行参数包括：车身拧紧位置及位置编号、该拧紧设备上参与拧紧作业的拧紧轴的编号、各拧紧轴的姿态及拧紧作业数据；
4.如权利要求3所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，当同一个拧紧设备连续对n个车身完成拧紧作业后，出现n1次拧紧作业的质量状态为nok，则预测发生涉及该拧紧设备轨迹的质量事件，其中，解决该质量事件需要调整该拧紧设备进行拧紧作业时各拧紧轴的作业轨迹和作业角度。
5.如权利要求3所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，当同一个拧紧设备连续对同一批次的n辆车身完成拧紧作业后，出现n2次拧紧作业的质量状态为nok，则预测发生涉及该车身的车身尺寸的质量事件，其中，解决该质量事件需要调整该车身四门两盖的安装尺寸。
6.如权利要求3所述的汽车拧紧工艺质量检测及预测方法，其特征在于，当同一个拧紧设备使用同一批次螺栓连续对n辆车身完成拧紧作业后，出现n3次拧紧作业的质量状态为nok，则预测发生涉及该螺栓工艺的质量事件，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：王朴，张泽志，潘晓刚，彭浩，武扬，杨晨，杜文博，肖取平，李鲁辉，孟松，刘海潮，王皓宇，刘春科，王宁，郄云帆，
申请(专利权)人：北京奔驰汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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