在航空航天装备制造领域，大型筒段类部组件的对接装配一直是一个技术难题。

传统人工装配方式不仅劳动强度大，效率低下，还难以保证装配精度和一致性。

本文介绍了一种基于数字孪生技术的并联机器人筒段类部组件装配系统，该系统通过构建物理与数字空间的双向映射，实现了＂从实到虚＂和＂以虚控实＂的装配过程，彻底改变了传统装配模式。

这一创新技术如何解决高精度装配难题？

又将如何影响未来航空航天制造业的发展方向？

筒段装配的挑战与应对

在航空航天领域，筒段类部组件是火箭、导弹、飞机等空天装备的关键组成部分。

这些筒段往往体积庞大、重量惊人，且需要高精度的对接以确保整体结构的可靠性和安全性。

传统的装配方式主要依靠人工，这种方式在面对现代化航空航天制造需求时，正显露出越来越多的局限性。

筒段对接装配的特点与挑战

筒段类部组件具有三大显著特点，这些特点直接构成了装配过程中的主要挑战。

首先是对接特征复杂，筒段端面通常分布着复杂的几何形状和功能结构，需要精确对准。

其次是对接孔数量多，典型的筒段端面可能分布有8个甚至更多的连接孔，这些孔需要同时对准才能完成装配。

最后是部组件重量大，航空航天用筒段往往采用高强度材料制造，单个筒段重量可达数百甚至上千公斤。

当前，筒段对接装配主要采用人工方式完成。

这种方法通常需要4-6名工人协同操作，以固定筒段为基准，移动另一筒段进行调整位置与姿态。

工人们或者利用吊装设备夹持移动筒段，或者通过工装夹具固定于托架上，利用肉眼观测出调整量后，反复多次调整移动筒段的空间位姿，直至与固定筒段对准并贴合。

这种人工装配方式存在三大明显缺陷：一是劳动强度大，需要多人长时间高强度协作；二是装配效率低，一次成功对接可能需要数小时甚至更长时间；三是装配一致性差，严重依赖操作者的经验和技能，难以实现标准化和规模化生产。

随着航空航天产业的快速发展和技术要求的不断提高，这种传统装配模式已经难以满足现代化制造的需求，亟需更先进的数字化柔性对接装备和技术。

现有筒段对接装备的类型与发展

为解决上述挑战，国内外研究团队开发了多种筒段对接装备，主要分为四类：数控定位器、电动/手动托架、串联机器人和并联机器人。

数控定位器最早由三坐标定位器发展而来，由X向、Y向移动平台和Z向伸缩柱依次顺接，末端通过工艺球头顶升大型部组件。

单个定位器实现单点位置调整，布局多个定位器可使部组件实现空间位置与姿态的联调。

美国AIT公司曾开发出一套数控定位器系统，成功应用于波音787的总装生产线。

中航沈飞股份有限公司和浙江大学也利用水平导轨增大柔性对接装配系统的移动调姿范围，实现了飞机舱段的长行程移动与小范围精准调姿。

数控定位器的优势在于灵活性高、适应性强，但对多个定位器的同步精度要求极高，且多机控制难度较大。

电动/手动托架由传统人工装配所采用的托架式工装演化而来，通常以直线导轨使筒段部组件沿轴向移动，导轨上方安装至少两个弧形托架，单个托架具有二至四自由度，双托架可使筒段实现六自由度位姿调整。

美国导弹制造商雷神公司在＂红石＂导弹对接装配时，将AGV与导轨托架集成，利用AGV实现无人化转运，采用手动托架完成导弹筒段的小范围位姿调节。

托架调姿机构安全性高、操作便捷，但存在冗余驱动，且空间姿态联动调节能力较弱，仅适用于小角度、长行程的作业场景。

串联机器人是工业领域常见的关节型机械臂，末端执行器具有空间六自由度运动能力。

法国空中客车公司曾利用KUKA机器人托举飞机壁板与机身对接，美国航空航天局（NASA）使用工业机械臂安装卫星舱门，南京航空航天大学采用串联机器人完成钻孔与铆接、实现飞机舱段的对接装配。

串联机器人的优势在于灵活性高、控制简单，但受到开环机构弱承载能力的限制，只能用于轻质量、小体积部组件的对接装配。

相比于开环结构的串联机器人，并联机器人以闭环机构为核心，具有承载能力强、刚度大、精度高的特点，成为航空航天大型部组件装配的优势方案。

北京航空航天大学曾将6-UPS并联机构与单轴力传感器结合，开发出具备空间调姿与过载保护的数字化对接机器人。

华中科技大学以Stewart并联机器人为核心，开发的筒段对接装配系统可用于大重量筒段的姿态调整与对接。

德国Fraunhofer IFAM研究所将数控定位器理念与Stewart并联机器人结合，利用多个机器人联合调整大型复材机身的装配变形误差。

然而，6自由度Stewart并联机器人虽展现了优良的装配性能，但其较小的工作空间一定程度上限制了广泛应用。

具备较大范围内转运调整与较小范围内精准对接能力的机器人装备正成为发展新趋势。

本文提出的并联机器人装配系统集成了六自由度并联机构与转运小车，其中并联机构作为小范围精准对接装配执行单元，支链交叉布置增大Z向移动行程；转运小车作为大范围快速转运的载体，托举待装配部组件，形成了一种适合航空航天筒段类部组件对接装配的创新解决方案。

数字孪生系统架构

数字孪生并联机器人装配系统将传统的物理装配与虚拟数字空间紧密融合，形成了＂双生＂结构。

这个系统由物理空间子系统和数字空间子系统两部分组成，两者之间通过实时通信建立映射关系，实现了＂从实到虚＂和＂以虚控实＂的双向互动。

这种创新架构使得装配过程可以在数字空间进行预演和优化，再将最优方案应用到物理空间，大大提高了装配效率和精度。

物理空间子系统组成

物理空间子系统是数字孪生装配系统的＂身躯＂，由四个核心部分组成：双目视觉动态摄影测量仪、转运小车、并联装配机器人与待装配的筒段部组件。

双目视觉动态摄影测量仪是整个系统的＂眼睛＂，使用型号为MetroMPS-D12的高精度设备，测量距离覆盖2～10 m，测量精度达到12 μm+12 μm/m。

该设备通过捕捉标志点或使用测量光笔获取并联装配机器人和筒段部组件的空间坐标，结合Metro MPS软件进行实时测量，为装配过程提供动态位姿反馈。

这种非接触式测量方式避免了传统接触式测量可能带来的干扰，同时保证了测量过程的高精度和实时性。

转运小车是系统的＂腿＂，采用阿克曼运动底盘，负责搭载并联装配机器人和主动筒段，将其移动至固定筒段附近。

转运小车的控制系统基于STM32微控制器开发，通过BT04-A蓝牙模块进行通信，接收来自数字空间的指令并执行相应动作。

这种移动平台使得装配系统突破了固定工位的限制，大大增强了系统的柔性和适应性。

并联装配机器人是系统的＂手＂，采用支链交叉布置的6-SPS构型。

这种设计使机构更加紧凑，同时具有较大的刚度和较高的精度，能够灵活地实现空间六自由度位姿调整。

机器人的控制系统基于BeckHoff控制器和TwinCAT3软件开发，采用ADS通信方式，确保了控制指令的准确传递和执行。

该并联机器人不仅可以在小范围内进行精准调姿，还能搭载重型筒段部组件，满足航空航天装配的高精度、高载荷需求。

筒段部组件的对接装配利用主动筒段端面上的定位销与固定筒段端面的定位孔配合，实现轴对齐、孔对准与面贴合。

这种设计保证了装配后结构的稳定性和可靠性，是航空航天装备性能的关键保证。

数字空间子系统设计

数字空间子系统是数字孪生装配系统的＂大脑＂，根据摄影测量仪采集的数据进行装配规划，据此下达指令至控制系统，使转运小车和并联装配机器人执行装配轨迹并进行实时监测与评估。

数字空间采用B/S（浏览器/服务器）架构，用户可通过普通浏览器直接访问系统，无需安装专门软件，极大地提高了系统的可访问性。

其开发工具包括前端三维可视化网页、后端分析规划算法和外部信息交互三部分。

前端网页采用HTML和CSS工具进行基础搭建，通过Javascript语言设计页面交互形式，使用户可以直观地操作和监控系统。

三维场景基于WebGL技术的Three.js库进行构建，实现模型的可视化呈现。

系统还借助Tween.js实现模型动画仿真，利用echarts.js、dataTables.js等工具进行数据追踪和管理，使数据展示更加直观易懂。

后端分析规划算法是数字空间的核心，包含转运小车和并联装配机器人的运动学模型、装配轨迹规划以及测量数据拟合分析等算法。

这些算法基于python语言开发，能够根据实时采集的数据，快速计算出最优的装配路径和策略，实现智能化、自动化的装配过程。

前后端通过Ajax进行数据交互，保证了数据传输的效率和可靠性。

这种松耦合的架构设计使系统具有更好的可扩展性和维护性。

双向通信与控制机制

数字空间与物理空间的信息交互通过多种通信方式实现，包括蓝牙、TCP/IP、ADS通信和MySQL数据库。

数字空间的测量模块通过TCP/IP通信与相机连接，后端发送拍摄指令并接收测量数据字符串。

系统解析测量点数据类型，获取光笔球头圆心坐标，并将其存储到MySQL数据库中。

完成特征测量后，系统自动计算筒段部组件的平面误差、半径误差和孔位误差，判断是否符合装配要求，实现了质量的自动监控。

对于转运小车的控制，数字空间通过蓝牙通信发送加减速、前进后退、转向等运动指令。

对于并联装配机器人，数字空间通过ADS通信将运动指令写入TwinCAT控制器，利用控制器内置的运动学模型执行相应的调姿动作。

这种多通道、多层次的通信机制确保了数字空间与物理空间之间的无缝连接，使数字模型能够实时反映物理实体的状态，同时也使物理实体能够准确执行数字空间规划的动作，真正实现了＂数字孪生＂的核心理念。

通过这种先进的系统架构，数字孪生并联机器人装配系统不仅克服了传统装配方式的局限性，还实现了装配过程的数字化、智能化和高效化，为航空航天制造领域带来了革命性的变革。

这种技术路线也为其他领域的高精度装配提供了新的解决方案和发展方向。

精准模型与测量

数字孪生装配系统的核心在于构建一个能够精确反映物理实体的数字模型，这就像是为物理装配系统创造了一个＂数字镜像＂。

这个模型不仅要能准确表示各部件的几何特征，还要能反映它们的运动特性和相互关系。

同时，通过高精度测量技术获取物理空间中的实时数据，保证数字空间与物理空间的精准映射，是实现数字孪生的关键环节。

并联机器人全关节逆解与误差分析

在传统机械建模中，往往只关注机器人末端执行器的位姿，而忽略了各个关节和连杆的实际位置。

这种简化虽然在一般应用中可行，但在高精度装配场景下却会带来误差累积。

针对这一问题，研究团队采用了有限旋量理论进行并联机器人的全关节逆解。

有限旋量是描述刚体空间运动的数学工具，能够统一表示旋转和平移运动。

在该系统中，六自由度并联装配机器人的机构运动通过有限旋量表示。

分别以球铰链中心A_i、B_i（i=1，2，...，6）张成的平面为静平台、动平台平面，利用有限旋量理论可以计算出机器人任意位姿下每个关节的确切位置和旋转角度。

例如，对于第i条支链，其有限运动可表示为：

S_f，i = S_f，st + S_f，i，1 + ... + S_f，i，6 （i=1，2，...，6）

其中，S_f，st表示初始位姿下系P-uvw相对于系O-xyz的位姿变换，S_f，i，j表示第i条支链中第j个关节的有限运动。

通过一系列数学推导，可以求出各个关节的转动角度或移动距离。

特别是，P副移动的距离可表示为：

t_i，3 = q_i0 + |r + Rb - a_i| - q_i0

式中，r和R分别为机器人任一期望位姿下的OP矢量和机器人动系相对于静系的旋转矩阵。

通过这种全关节逆解，可以准确计算出并联机器人各个构件之间的相对位姿关系，为后续的数字模型构建奠定基础。

然而，理想模型与物理样机总存在差异。

为了提高数字模型的准确性，研究团队对并联机器人进行了误差分析。

通过全参数微分，建立起误差传递模型：

Qd（S_f，n-S_f，a） = （A_i，1δŜ_t，i，1 + Ŝ_t，i，1δθ_i，1） + ... + ∏_k=1^5 T_i，k（A_i，6δŜ_t，i，6 + Ŝ_t，i，6δθ_i，6） + ∏_k=1^6 T_i，k（A_stδŜ_t，st）

式中，Qd表示有限旋量的全参数微分，S_f，n表示理想有限旋量，S_f，a表示实际有限旋量，δŜ_t，i，k和δθ_i，k分别表示关节轴线误差和关节运动量误差。

通过外部测量设备获取80-100个测量位姿，利用最小二乘法求得各个关节的误差值，从而实现关节的真实轴线信息辨识。

在实际应用中，通过驱动量修正的方式使物理空间的动平台位姿与数字模型保持一致。

修正后的驱动量为：

q_i，3，c = q_i，3，n + δq_i，3，c = q_i，3，n - （（WQ）^-1 W＇Λ＇δŜ_t^L）_i

这种误差补偿机制确保了数字模型能够精确反映物理模型的运动特性，是实现高精度装配的关键。

三维模型重建与运动仿真

基于全关节逆解和误差补偿，研究团队构建了并联机器人的三维数字模型。

首先在SolidWorks或UG软件中绘制子部件，定义局部坐标系，将模型切割为三角形面片，导出.STL文件。

在数字空间中通过STL加载器解析子部件模型，利用three.js的网格模型渲染，获得子部件三维模型。

数字空间后端编写的机器人全关节逆解程序和误差补偿程序，可以计算出对应给定末端位姿的各个关节坐标系转换矩阵。

将矩阵元素赋予世界矩阵属性.matrixWorld，就能快速调整各子部件的位置和姿态，实现三维模型重建。

对于机器人的运动仿真，系统将运动轨迹离散为一系列位姿点，依次渲染各位姿点处的机器人状态，形成连续的运动动画。

这种方法不仅使装配过程在数字空间中可视化，还能预先发现潜在的干涉和碰撞问题，大大提高了装配的安全性和成功率。

视觉测量与坐标系构建

双目视觉动态摄影测量仪是连接物理空间和数字空间的桥梁。

系统采用两种方式建立部件坐标系：一是在部件上粘贴不共线的三个编码片，在其中一个编码片中心建立坐标系；二是利用测量光笔点选部件的外表面或内表面，获取表面点的坐标，通过几何关系拟合出部件坐标系。

例如，对于筒段坐标系的建立，系统在端面随机选取10个点，拟合出平面方程：

ax + by + cz - 1 = 0

计算各测点与拟合平面之间的距离，若最大偏差小于允许值（通常为微米级），则认为平面拟合满足要求。

平面的法向量［a b c］^T即为坐标系的z轴方向。

在筒段外圆柱面随机选取20个点，投影至端面可拟合出一个圆，其圆心被定义为坐标系原点。

在端面上的连接孔内表面各选取5个点，同样投影至端面拟合出圆，确定连接孔的中心位置。

通过圆心和孔中心的几何关系，构建出完整的筒段坐标系。

这种基于特征测量的坐标系构建方法具有高精度和鲁棒性。

实验表明，主动筒段的平面度RMSE误差最大值为0.0174 mm、平均值为0.0096 mm，固定筒段的平面度RMSE误差最大值为0.023 mm、平均值为0.0153 mm，远远优于0.05 mm的公差要求。

主动、固定筒段的半径实测值分别为90.155 mm和90.030 mm，圆度的RMSE误差最大值分别为0.0793 mm和0.0867 mm，圆心坐标的最大偏差值分别为0.0621 mm和0.0538 mm。

连接孔的角度偏差最大值为0.1994°，均满足装配公差要求。

通过这些精确的特征测量和坐标系构建，系统能够实时获取筒段部组件的位置和姿态信息，为数字孪生模型提供准确的输入数据。

同时，这些测量结果也用于评估装配质量，确保装配过程符合设计要求。

数字模型的高精度构建和物理空间的精确测量，共同构成了数字孪生装配系统的基础。

这种＂数字镜像＂不仅能准确反映物理实体的状态，还能预测装配过程中的潜在问题，指导装配操作的优化，最终实现高效、高质量的筒段部组件装配。

智能装配与验证

在构建了精准的数字模型并实现了物理空间与数字空间的映射后，下一步就是利用这些基础开展智能装配。

与传统装配方式不同，数字孪生装配系统通过数字空间中的规划与优化，指导物理空间中的装配过程，并能实时监测和调整，大大提高了装配的成功率和效率。

停泊点调姿-平移对接的装配工艺流程

筒段部组件的装配过程可分为大范围快速转运与小范围精准调姿两个阶段。

为保证装配的安全性和精确性，研究团队提出了一种＂停泊点调姿-平移对接＂的装配工艺流程。

这种方法的核心理念是，不直接将两个筒段完全贴合作为目标位姿，而是定义一个与固定筒段保持一定距离（通常为20mm）的位置作为＂停泊点＂。

主动筒段首先调整姿态到达停泊点，然后仅进行平移运动至与固定筒段完全贴合，实现最终装配。

从转运小车停止到主动筒段运动至停泊点的过程中，需要进行轨迹规划以确保运动过程快速、平稳且无碰撞。

研究团队采用了五次B样条曲线描述这一轨迹：

p^j（t） = ∑_｛i=0｝^｛n｝ p_i^j N_｛i，k｝（t）

其中，p^j（t）为第j个位姿分量的运动曲线，p_i^j为第i个控制点p_i的第j个位姿分量，t为运动时间，N_｛i，k｝（t）为第i段的k阶B样条规范基函数。

为满足边界约束条件，始末位姿的控制点重复度设为三次，即：

p_0^j = p_1^j = p_2^j = p_｛start｝^j

p_8^j = p_9^j = p_｛10｝^j = p_｛stop｝^j

在实际应用中，轨迹规划被视为一个多目标优化问题，目标是使机器人从初始位姿运动到停泊点的时间尽可能短、加速度尽可能小、机器人的雅可比矩阵条件数尽可能小。

约束条件包括装配过程不产生碰撞，具体涉及驱动运动限制、支链干涉条件和筒段部组件无碰撞。

驱动运动限制包括杆长、速度和加速度的限制：

l_｛min｝ ≤ l_i ≤ l_｛max｝

|v_i| ≤ v_｛max｝

|a_i| ≤ a_｛max｝

由于机器人的支链交叉布置，调姿过程中可能发生碰撞，需实时计算支链间的距离：

d_j = |（a_j - a_k）·（w_｛i，j｝ × w_｛i，k｝）| / |w_｛i，j｝ × w_｛i，k｝|

其中，j和k表示支链编号，i表示当前支链，w为支链方向矢量，轴线距离的最小值需大于支链P副杆件的直径。

此外，系统还采用OBB（Oriented Bounding Box，有向包围盒）方法进行碰撞检测，以防止筒段运动至停泊点的过程中与外界环境产生碰撞。

OBB方法的核心思想是：构建包围待检测构件的立方体，当两个包围盒之间存在一个可以将它们完全分离的平面时，判断两构件不发生碰撞；反之则认为发生了碰撞。

装配预测与实时调整算法

在装配执行阶段，由于机器人运动误差和测量误差的影响，仅靠前期规划的轨迹很难保证机器人能够精确地运动到理想停泊点。

特别是在面贴合阶段，容易出现销孔无法对接甚至损坏工件的情况。

因此，研究团队在数字空间内加入了装配预测与实时调整算法。

转运小车停止后，机器人从静止状态运动到停泊点，在停泊点进行多次拍摄，获取机器人动平台的实际姿态。

根据固定筒段的姿态调整停泊点处机器人的姿态，直至主动筒段的姿态与理想姿态的偏差小于允许值。

机器人从停泊点平移运动至两个筒段端面贴合时，通过测量数据实时计算出测量坐标系与主动筒段坐标系、固定筒段坐标系的矩阵T_m、T_f，进而计算固定筒段相对于主动筒段的转换矩阵：

T_｛m，f｝ = T_m^｛-1｝T_f

由转换矩阵可解出筒段的相对位姿（x_｛m，f｝， y_｛m，f｝， z_｛m，f｝， α_｛m，f｝， β_｛m，f｝， γ_｛m，f｝）。

理想情况下，主动筒段应沿坐标系z轴平移，即除z_｛m，f｝外的其他分量应均为0。

因此，可通过另外五个位姿分量计算当前轨迹与理想直线轨迹的偏差：

Δl = √（x_｛m，f｝^2 + y_｛m，f｝^2）

Δε = √（α_｛m，f｝^2 + β_｛m，f｝^2 + γ_｛m，f｝^2）

若偏差超出允许的最大值，则预测按此轨迹继续执行将导致筒段无法成功对接。

此时，系统会调整除z_｛m，f｝外的五个分量，将调整位姿设为（x_｛m，f｝， y_｛m，f｝， 0， α_｛m，f｝， β_｛m，f｝， γ_｛m，f｝），计算主动筒段的调整矩阵，进而求解出动平台的调整矩阵，最终反馈至控制系统实现机器人位姿的调整。

实验验证与系统性能评估

为验证数字孪生装配技术的有效性，研究团队设计了一系列实验，包括筒段对接特征测量实验、位姿实时调整实验和全流程装配实验。

在筒段特征测量实验中，主动筒段和固定筒段样件的平面度RMSE误差分别为0.0174mm和0.023mm，圆度的RMSE误差分别为0.0793mm和0.0867mm，圆心坐标的最大偏差值分别为0.0621mm和0.0538mm，定位孔的角度偏差最大值分别为0.1994°和0.1988°，均满足装配公差要求。

在位姿实时调整实验中，比较了有无位姿实时调整算法时主动筒段从停泊点运动至端面贴合过程中的轨迹点分布。

结果表明，无位姿实时调整算法时，机器人执行直线轨迹产生较大偏差，且越接近固定筒段轨迹点的偏差越大，导致最终无法实现对接。

而加入位姿实时调整算法后，90%的轨迹点位于包络范围内，即便前段个别轨迹点出现超出包络范围的情况，在后续执行过程中均能调整至允许范围内，并在轨迹末段实现偏差收敛，成功完成对接。

最后，通过全流程装配实验，验证了数字孪生装配技术在航空航天筒段部组件转运、调姿、对接全过程中的有效性。

实验流程包括：在数字空间操控转运小车移动至合适位置，定义停泊点坐标与筒段姿态，规划轨迹使机器人运动至停泊点并微调主动筒段姿态，最后从停泊点运动至固定筒段端面处，在此过程中自动执行装配预测与位姿实时调整算法，最终成功完成对接装配。

这一系列实验充分验证了数字孪生并联机器人装配系统在航空航天筒段部组件对接装配中的高效性和可靠性。

通过数字空间的智能规划与实时调整，不仅提高了装配的成功率，还大大缩短了装配时间，减少了人工干预，为航空航天制造领域的自动化、智能化发展提供了有力支持。

参考资料

宋轶民， 王睿哲， 连宾宾， 等. 基于数字孪生技术的并联机器人筒段类部组件装配系统［J］. 机械工程学报， 2025， 61（1）: 44-59.

郭飞燕， 刘检华， 邹方， 等. 数字孪生驱动的装配工艺设计现状及关键实现技术研究［J］. 机械工程学报， 2019， 55（17）: 110-132.

赵欢， 葛东升， 罗来臻， 等. 大型构件自动化柔性对接装配技术综述［J］. 机械工程学报， 2023， 59（14）: 277-297.

Sun T， Yang S， Lian B， et al. Finite and instantaneous screw theory in robotic mechanism［M］. Singapore: Springer， 2020.