面向复杂装备维修的虚拟现实集成平台

2019-06-22华钱锋

装备制造技术 2019年3期

华钱锋，屠立

（浙江机电职业技术学院实训中心，浙江杭州 310053）

传统的结合实装复杂装备维修训练方式，存在装备快速服役难以提供实践训练样机、系统结构复杂、装备故障现象抽象和故障检测训练缺失、维修操作限于分解结合、训练效率低下、成本高企等不足，因此亟需利用虚拟维修训练平台技术以探索新型的、智能的复杂装备维修训练方法、技术手段和实践模式。

1 复杂装备维修的虚拟现实关键技术

面向复杂装备维修的虚拟现实集成平台，主要包括复杂装备虚拟维修集成教学平台共享云教学资源挖掘提取技术、人机交互多情景跟随融合技术、多元学习与训练策略设计技术、案例重构与多向反馈评估方法、集成化教学平台构建等。

1.1 虚拟维修集成平台共享云资源挖掘提取技术[1-2]

（1）共享性虚拟样机模型构建技术

针对装备数字化模型中的装配关系、约束关系表达，提取数字化几何模型的拓扑信息和工程语义，与面片模型进行关联和映射，改进虚拟样机模型；对虚拟样机几何模型添加纹理、材质等细节信息进行渲染；通过支持虚拟维修活动过程的空间、时间、自由度约束等运动属性特性和物理属性特性分析，实现场景虚拟环境中装备样机模型运动和物理属性的抽象表达。

（2）面向共享推送的装备虚拟维修知识挖掘方法分析虚拟维修知识和故障表达方法，对维修任务知识进行描述，研究顺序、并行、选择、互斥、开关等子任务分解方法；研究维修知识描述网在分解过程中的属性保持，对模型可达性、活性、边界性、安全性和可逆性进行校验；构建虚拟维修知识库和虚拟维修知识挖掘方法，实现知识的提取和管理。

1.2 虚拟维修集成平台人机交互多情景跟随融合技术[3-4]

（1）虚拟环境人机交互情景构建技术

构建虚拟环境人机交互场景模型，对人机交互的行为特征进行分类，将状态约束和事件驱动都看作对象行为发生的条件，并将其与对象行为相关联；分析农机产品故障类型，并对维修过程进行描述；采用人工交互的方法完善虚拟维修样机模型，用于需求分析所要求的模型特点；通过产品故障设计维修过程，使其能满足虚拟维修仿真系统的需求，实现训练过程中的多终端接入跟随互动。

（2）训练情景融合的虚拟维修过程仿真方法

通过虚拟维修预维修、维修过程及仿真，确立维修操作优先关系的判断准则，对维修操作的合法性进行有效判断；基于维修知识描述网自顶向下构建虚拟维修网，对所有的训练任务采用基本动作描述，建立不同维修操作之间所有可能的约束条件；开发操作—响应的专家系统，制定生产式系统的推理控制策略，满足不同维修任务的需求。通过预维修及维修过程历史数据收集回溯，使用状态转移序列来描述维修过程并进行仿真，实现训练情景任务中的随时融合互动。

1.3 虚拟维修集成平台多元学习与训练策略设计技术[5]

（1）故障驱动的虚拟维修拆卸规划技术

针对产品拆卸序列规划的特点，构建虚拟样机产品结构网，通过故障源头目标驱动，确定零部件的拆卸顺序，获取拆卸混合图模型；建立装配约束关系形成对产品的物理约束关系和空间干涉约束，生成可拆卸序列。利用粒子全局和局部信息寻找全局最优解，检验拆卸序列的可行性、正确性。

（2）虚拟维修训练策略设计技术

构建智慧环境下的虚拟维修训练平台，分析受训者共性与个性的行为特征，形成受训者所持能力的智能捕捉方法与知识水平评估算法；构建虚拟维修训练过程的情境模型，形成虚拟维修模块下的情境推理机制与方法；制定个性化训练策略，并根据学习效应评估方法构建多元训练矩阵，生成因材施教的动态训练策略。

1.4 虚拟维修集成平台案例重构与多向反馈评估方法[6]

（1）虚拟维修故障案例智能重构推理方法

分析虚拟维修案例特点，构建多部机多层次多领域的虚拟维修案例库，形成复杂装备虚拟维修案例库架构；通过维修案例相似度评价指标和案例的相似度评价方法，计算获得最可重用的案例方案；通过虚拟维修案例重构，实现故障智能推理预测与维修拆卸序列的有序组织。

（2）虚拟维修训练反馈评估方法

通过虚拟样机模型库、案例库、工具库等资源的训练使用方法，确立考虑维修过程、维修结果、训练成果的虚拟维修训练效应评价指标体系；构建维修训练评价模型，分析多种评价指标之间的耦合关联关系，通过指标评价分析与综合评价目标的均衡决策，实现对复杂装备虚拟维修训练的反馈评估。

2 复杂装备维修虚拟现实平台研发的内容与方法

2.1 样机模型的建立

针对现有CAD数字化模型，提取几何数据、装配特征的配合关系等信息，对虚拟环境中产品零部件进行显示；重新构建样机模型的层次结构，从功能和结构进行分解，将产品分解为若干子装配系统，采用树状结构对层次结构进行表达，根节点为总装配体，其它节点分别表示零部件，然后进行CAD几何数据转换与简化处理，完成虚拟样机的几何建模；在虚拟环境中的建模开始，将时间、长度、质量、力等物理量进行抽象处理后，与虚拟环境中的基本元素帧、坐标系、部件等结合起来，建立虚拟维修样机部件物理属性的样机模型。

2.2 模型的快速动态更新

利用多Agent技术对虚拟维修仿真中的训练场景进行自然描述，通过人与虚拟实体、虚拟实体与虚拟实体之间的交互，满足对象的多维信息描述、对象的实时处理、对象的并发处理、对象间的多维信息通信、对象间的竞争与合作等虚拟环境系统的特殊要求；将产品部件的约束运动简化为平动、转动、非受限运动三类，对部件的约束运动划分为若干类，分别进行交互特征定义；假定产品故障，包括产品的故障模式、故障原因、排除方法与步骤并设计维修过程，添加描述维修操作过程的约束和信息，将其作为一个维修任务描述文件保存起来，使其支持在设计过程中产品装配模型修改后的快速动态更新。

2.3 维修过程的描述与变迁

采用Petri网工具和层次分解方法对虚拟维修任务进行描述，利用子网来代替维修知识描述网（MKDN）中的变迁或者库所。根据维修任务的需求，在系统中定义“顺序子网”，用以描述一系列连续的任务或者动作或者行为；定义“并行子网”n个任务或者动作或者对象的行为在同一时间触发；设定“选择子网”表示一个连续任务、动作或对象行为的 n个选择，即给定的一个条件或一组条件允许库所产生多种相互竞争的变迁，或者一个事件有多个后继操作；设定“互斥子网”，描述在库所中的两个事件或者操作只有一个能够发生时提供一种互斥的机制。

2.4 维修行为的推理控制策略

采用自顶向下的方法建立基于MKDN的虚拟维修训练计划描述网，将其作为MKDN运动和行为模型中第一个层次的描述，对每一个操作任务进行分解为若干子任务，直到网络中所有的训练任务都用基本动作来描述；识别判断维修操作之间的优先关系，包括维修动作、操作工具、维修对象的合法性以及误操作、操作延迟判断等；对每个维修操作集用变迁描述，并使用相同的输入和输出库所，对每个变迁建立一个输入库所描述条件谓词，通过优先关系约束提高库所所描述的知识；建立操作—响应模型的专家系统，将维修规程、逻辑关系描述、状态描述结合起来，形成产生式系统的规则，根据维修行为特点合理确定产生式系统的推理控制策略。

2.5 维修案例库的建立与检索

抽取虚拟维修训练过程中的待求解问题的特征及特征间的关系，并将其输入系统；根据问题的特征，从案例库中检索与当前问题相对应的已有类似案例；通过对该案例中求解方案的调整和修改，使之适合于求解当前问题；对新的求解方案与结果的实施效果或满意程度进行评价与检验；当前问题所求解的过程与结果形成新的案例，根据一定的策略将新案例加入到案例库中。

2.6 拆卸混合模型建立

根据虚拟场景下的装备故障现象分析故障产生原因，确定故障零部件，对复杂装备虚拟样机产品模型进行预处理并提取约束信息，添加强物理约束和空间约束，构建出拆卸混合图模型。以拆卸混合图为基础，利用目标驱动递归推理法生成目标组件的局部拆卸图。若目标组件可拆卸，则无须求取最优解，否则以局部拆卸图为基础串行地初始化粒子群，利用PSO寻求最优拆卸解。检测待拆零部件与其他零部件之间的碰撞，确保拆卸路径的有效性。

2.7 维修结果的智能评价

分析多领域知识耦合和资源库，得到适用于训练的案例库与知识库；使用基于案例推理技术以适应虚拟维修中的不同情境，通过算法改进以提高智能化水平；实现训练资源与维修知识的智能推送，针对不同受训者进行维修过程中的状态反馈，捕捉推送时间点，并触发不同层次的知识推送模块，完成资源的主动、实时、契合推送，对受训者维修能力进行综合评价，通过人工神经网络评价方法，不断训练追踪结果与经验性知识，并结合灰色综合评价法与层次分析法的优势条件，得到符合实际的智能评价结果。