A Collaborative Robotic Framework for Aerospace Drilling: the Design of a Smart Drilling End-Effector and an Adaptive Drilling System

Le Conseil National de Recherche Canadien (CNRC) a exploré l’idée d’utiliser des robots collaboratifs pour des opérations de perçage dans le domaine aérospatial. Celles-ci sont souvent réservées à de grands robots industriels, car les robots collaboratifs n’ont pas la rigidité nécessaire pour ces tâches qui impliquent l’application d’une force de compression sur la pièce qui dépasse leurs capacités structurelles. Le CNRC a développé un exosquelette qui protège les joints de la base du robot des efforts excessifs qui leur sont transmis lors du perçage, contribuant à une augmentation de la rigidité du cobot. Cependant, cette solution n’est qu’un pas vers un cadre complet et déployable de perçage cobotique. La question de recherche derrière ce mémoire est de déterminer à quelle mesure un cobot muni d’une solution de rigidification peut percer des trous de qualité, et dans quelle mesure ces trous peuvent être surveillés avec précision. Le but de ces travaux étant de développer un cadre pour le perçage cobotique, cet objectif principal peut être atteint à travers la conception d’un effecteur intelligent pour le perçage cobotique ainsi que la conception d’un système de perçage adaptatif pour les métriques de qualité de trou (diamètre, cylindricité, concentricité et runout). L’effecteur multi-fonctions présenté dans ce document permet d’appliquer la force de compression nécessaire de 600 N pour le perçage aérospatial, ainsi que le contrôle et la mesure de la force de compression et de la vitesse d’avance de l’outil de perçage. Un système de vision pour le perçage cobotique a également été conçu et intégré à l’effecteur afin de détecter les trous pilotes avec une précision de 3.84 mm sur la pièce, ainsi que l’orientation de la normale de surface avec une erreur d’orientation moyenne de 0.75 ◦. L’autre partie de ce mémoire présente comment l’apprentissage machine est utilisé pour concevoir un système de surveillance pour le perçage cobotique. Cela impliquait l’acquisition de donnés de perçage sur plus de 300 trous, l’extraction et la sélection de marqueurs ainsi que l’entraînement d’un modèle de régression permettant de prédire les métriques géométriques de qualité de trou à partir de signaux opérationnels de force & vibration, avec des valeurs de coefficient de détermination R2 sur l’ensemble de test de 0.75, 0.62, 0.36 et 0.1. Un classificateur de paramètres de procédés a également été entraîné afin de reconstruire les paramètres de procédés utilisés pour un trou afin de détecter la présence d’anomalies survenues durant le perçage, avec une précision de 84% pour la force de compression et 99% pour la vitesse d’avance. Ces deux modèles ont été intégrés dans un système de perçage adaptatif pouvant modéliser les paramètres futurs de procédé sachant les paramètres présents et les donnés de perçage, en utilisant une table de recherche et un modèle statistique.