航空叶片测量数据管理系统的实现

吴志昊，吕彦明

(江南大学 机械工程学院 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，江苏 无锡　214122)

0　引言

由于航空叶片较强专业性以及检测精度高等特点，航空叶片在生产过程中大量依赖三坐标测量机(CMM，Coordinate Measuring Machining)检测进行及时反馈调整。在国内，航空叶片检测过程中测量效率和测量数据管理均为难点[1]。

不少学者在数据采集、处理和管理方面做了一些研究工作，例如，Cheng Yunyong等[2]研究了测量数据采集、叶片模型可靠对准、几何形状偏差快速计算和可视化等关键技术；Liu Jianbang等[3]通过对叶片制造工艺的分析，提出了叶片加工制造资源的E-R模型。在此基础上，构建工艺制造资源管理系统体系结构，并分析系统的实现方式。吴凌飞[4]基于ACCESS设计了一套三坐标测量数据管理系统，实现了对汽车车身采集数据的查询和修改；陈林等[5]为了提高CMM的叶片检测效率，基于计算机集成技术对汽轮机叶片检测流程进行了优化，并实现参数化生成三坐标测量程序；胥宏[6]对叶片型面的三坐标测量报告数据汇总后，建立了数据处理的数学模型，并对测量数据进行分析监控；刘学斌[7]等基于UG二次开发，实现汽轮机叶片参数化建模和测量数据自动化处理。

建立一套基于CMM的航空叶片测量数据管理系统，对测量数据进行采集、整理、分析和解释。它可以最大化实现测量输出报告规范化、测量过程自动化和测量数据管理信息化，从而来提高其叶片检测效率，增强叶片测量数据的可追溯性和工序质量的可控性。

1　叶片测量数据管理的需求

与其他产品生产不同，航空叶片设计图纸均是由相应客户提供，企业只负责加工制造。企业在叶片加工完成后会交由叶片检测中心进行工序质量检测。

本研究课题来源于某航空叶片制造企业。经过对该企业的实地考察和调研，该企业存在的主要问题是：

(1)测量报告版式种类繁杂，可读性较差；

(2)测量过程人机交互多，检测效率较低；

(3)测量数据过度离散化，共享程度较低。

若能实现CMM检测过程自动化并能将这些数据进行统一规范化处理，建立起一个高效的测量数据管理平台，形成一个闭环信息系统[8]，将有利于提高企业的自动化、信息化和规范化程度，加强对产品生产过程的指导[9]。

2　叶片测量数据管理系统的开发

2.1　测量数据采集与规范化

该叶片企业检测中心三坐标测量机包括多种三坐标测量机，目前该企业检测报告存在两个主要问题：①种类繁多；②管理混乱。

以德国卡尔蔡司(ZEISS)的Calypso软件为例，该测量软件有三种报告输出方案，且各有优劣：

方案一：自定义报告，即PDF格式的图表报告。用户可以自定义报告标题栏和相关图片布局，叶片测量结果更直观更清晰，但存在篇幅不紧凑和报告数据提取不可靠等问题。

方案二：紧缩报告。通过使用该报告，叶片更多的特性被显示在同一页上，无图表，检量报告以PDF或TXT格式输出，但在对报告数据提取方面前者存在不可靠问题，后者存在数据分布不规则导致编程难问题。

方案三：表格文件，即制表格式的纯文本文件。该报告文件中测量数据简单排列，可读性较差，但叶片基本测量特征参数完整，列表数据规则排列也有利于相关数据的提取。

由于该企业CMM设备种类多，各测量系统环境的封闭性和互异性导致检测员几乎不可能使检测报告完全调整成统一的PDF格式或者TXT格式报告模板。因此，本文基于Visual Studio 2010.NET平台开发应用模块，实现Text文件数据批量转换成Excel表数据[10]，并规范成固定报告模板。C#编程采集流程如图1所示。

图1　C#编程采集流程图

叶片PDF格式报告会出现一些图形数据，这些数据通常具有相对复杂的容量、存储和管理能力。处理图形数据的方法是，MySQL数据库存储图形文件的存储路径，FTP服务器存储图形文件，以作为企业测量资源备份。

2.2　测量数据的处理流程

以叶片的叶根叶冠测量过程为例，该企业的检测过程需要的人机交互操作较多，如待检叶片信息的输入，待检叶片的装夹及粗定位、抽调对应的测量程序、PDF文件名及保存路径的输入等等，该企业现有检测流程如图2所示。

图2　现有叶根叶冠检测流程

在检测过程中，若没有及时的人机交互，CMM就会停机等待操作指令。由于该检测流程仅仅是面向单个叶片，检测效率极其低下，根本无法满足正常的叶片检测需求。

针对上述实际问题，一般来说有以下解决方案：

方案一：增加三坐标测量机以及检测人员数量；

方案二：增强企业叶片数控加工系统的可靠性；

方案三：引进全过程自动化在线控制检测系统；

方案四：优化叶片现有加工工序质量检测流程。

在方案一中通过增加检测设备和人力投入很显然不符合企业低成本的要求，在设备维护和人员管理上也会耗费巨大。方案二虽然可以改善叶片加工稳定性和精度，减少了叶片检测的任务量，但对于中小型企业来说，短期内很难突破关键技术瓶颈，对企业资金能力、技术能力、检测环境等都提出了更高要求，实施难度大。方案三为目前先进的自动化检测技术，可以实现100%检测并实现零废品率，一定程度上可以降低生产成本，但中小型企业生产规模小，一次性投入太大。方案四是建立在现有设备和人力不变的情况下，通过优化改进叶片检测流程和管理手段，来实现叶片测量效率的提升，很显然这个方案更加符合中小型企业的利益。

通过对该企业CMM检测过程的实地调研，来找到最合适的解决方案。具体改进后的叶片的叶根叶冠测量流程如图3所示。

前期通过“测量程序上传”模块完成测量程序的存储，系统采用无线射频识别技术(RFID,Radio Frequency Identification)对待检测叶片工序流转卡上条形码进行扫描识别，以获取叶片ID号等相关信息，系统“测量程序下载”模块自动在MySQL数据库中根据叶片ID号检索相关加工工序信息。操作者选择需检测的对应工序名后，系统通过FTP协议自动从相关服务器下载测量程序到指定文件夹。运行测量软件后，打开自动测量与保存模块，如图4所示，选取对应的测量程序发送到测量软件，该模块通过WinForm API函数捕捉到自动弹出的PDFFactory虚拟打印机的保存窗体并获取该模块预设定的保存地址和名称，实现测量报告的自动命名和保存，进行格式转换后利用数据库访问技术导入MySQL数据库。

图3　改进后叶根叶冠检测流程

2.3　测量数据的自动测量与保存

该企业主要加工制造中小型航空精密叶片，现有的三坐标测量机因为没有采用专用的叶片测量夹具，都只能进行单个叶片的测量。测量时仅仅在三坐标平台上采用简单的夹持固定，每次测量都需要对叶片进行装卸和粗定位，导致检测效率低下，严重影响到企业日常的生产制造。

针对上述问题，测量夹具在原有单个简单辅助支撑测量方案的基础上改进为十片联测方案。同时，在此前提下，循环调取测量程序，来实现叶片的不停机批量测量，从而极大地提高企业叶片检测效率。

实现叶根叶冠自动测量与保存的流程如图4所示。

图4　叶根叶冠自动测量与保存流程图

2.4　测量数据的查询与分析

本模块对航空叶片叶身以及叶根叶冠特征参数进行SPC分析处理，根据系统初始设置的参数条件，快速地计算、预警和反馈叶片加工过程的异常，采用GDI+技术绘制相关数据统计分析图，主要包括：平均值-标准差控制图、CPK分析图、CPK趋势图、样本分析图、均值运行图、正态检验图和合格率趋势图。

该模块主要有以下6个方面的功能特点：

(1)根据搜索字段(订单号、叶片号等)精确查询叶片相关测量信息，并对实测值进行超差处理，标示红色并表明测量点状态是否可控；

(2)样本采集方式选择多样化，有简单随机采样、时间分顺序采样和时间间隔采样，样本组数可选20-25组，不同的采样方式和组数所需的原始样本量各异；

(3)从精确查询到统计分析只需要“一键式”操作，从数据库所获取的测量数据无需导出系统即可直接进行统计过程控制分析；

(4)提供对叶片关键特征参数的工序过程能力指数(Cp，Capability Index of Process)、工序过程性能指数(PP，Performance Index of Process)和不合格百万分比(PPM，Part Per Million)等相关统计量的计算，根据过程能力指数的计算结果，实时评价该道工序能否保证产品质量，并及时提出改进方案；

(5)建立历史经验数据库，提供对工序异常原因的分析决策功能，对失控测量点可采取失控原因分析和及时的处理措施；

(6)提供对查询结果和统计分析图表的导出选项，可选择Excel文件或Text文件进行输出。

依靠该模块实时的异常预警响应，人能动地采取相关措施来消除可控异常，使叶片加工工序过程维持在受控状态下，以保证叶片加工工序质量。

3　系统的总体设计

(1)模块划分。根据企业实地调研和需求分析，该系统为模块化结构，主要由三个功能模块组成：自动测量与控制、数据分析与处理和系统管理。该系统整体构架如图5所示。

图5　系统整体架构图

自动测量与控制部分主要是为了采集与转换测量数据，实现测量程序的上传和下载，自动测量与测量报告的自动保存、转换和导入；数据分析与处理部分主要是为了对数据集中采集和整理，主要实现数据的查询、编辑和统计分析，以及分析结果图表的导出；系统管理主要是方便对用户、权限以及后台MySQL服务器进程进行管理，该部分只能由管理员操作。

(2)系统模型。根据该系统的组成与功能，将该系统划分为应用层、功能层、接口层和数据库层。 应用层是提供给使用者直观友好的界面；功能层是系统所需具体功能的实现基础； 接口层是系统数据与数据库信息的交换平台； 数据库层是用来存储各种数据的容器[11]。

4　结束语

本航空叶片测量数据管理系统以CMM测量数据为中心、以SPC方法为指导、以敏捷制造为目标，利用互联网技术、无线射频技术、数据库技术、统计过程控制技术以及GDI+技术，对叶片测量数据进行采集、整理、分析与解释，以达到对叶片加工工序的可靠性控制[12]，从而达到生产过程的持续稳定，减少生产过程波动，最终实现产品质量的不断完善改进。

[参考文献]

[1] 张宝峰. 航空发动机叶片测量现状及新方法分析[J]. 科技创新导报,2016(20):14,16.

[2] Cheng Yunyong,Wang Liya,Zhu Zhenzhen,et al.Geometric analysis of investment casting turbine blades based on digital measurement data[J]. China Foundry,2014，11(1)：20-27.

[3] Liu Jianbang, W Ji, Dai Deguo,et al.Manufacturing resource modeling and management based on blade manufacturing process.[J]. 2011 IEEE International Symposium on IT in Medicine and Education, Cuangzhou, 2011: 371-374.

[4] 吴凌飞. 基于ACCESS的三坐标测量数据管理系统[D]. 南昌:南昌大学,2011.

[5] 陈林,吕彦明,李强,等. 汽轮机叶片计算机集成自动测量系统研究[J]. 工具技术,2015,49(2):89-92.

[6] 胥宏. 叶片型面的三坐标测量数据处理及误差分析与补偿[J]. 工具技术,2009,43(9):110-112.

[7] 刘学斌,吴秋,张旭堂. 叶片三坐标测量机自动化数据处理系统研究[J]. 机械工程师,2008(6):135-136.

[8] 中良. 工业4.0下的智能测量系统[J]. 汽车工艺师,2016(10):38-39.

[9] 鲁小琴. 企业数字文档系统的规划与建设[J]. 信息与电脑(理论版),2010(2):180-181.

[10] 王炜,胡望水. 文本文件批量转换EXCEL表格文件格式的算法[J]. 电脑学习,2008(5):60-61.

[11] 阮明伟,吉卫喜,郑秋雁,等. 基于条码技术的叶片制造过程质量追溯系统研究[J]. 机械制造,2014(5):33-37.

[11] 刘继红,余杰,朱玉明. 基于制造物联的航天产品研制过程的技术状态控制技术[J]. 计算机集成制造系统,2015,21(7):1781-1789.

(编辑李秀敏)