基于深度强化学习的非标产线多机器人协同焊接轨迹规划与热变形补偿

2026/05/14企业新闻新闻中心行业新闻 30

针对非标产线定制化程度高、工件结构异形、焊接工况动态多变，传统固定轨迹焊接机器人适配性差、多机器人协同干涉严重、焊接热变形误差难以动态修正的行业痛点，本文提出一种基于多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）的多机器人协同焊接轨迹规划方法，融合热变形实时补偿机制构建一体化控制系统。通过建立非标焊接环境马尔可夫决策模型，优化复合奖励函数，兼顾轨迹平滑性、协同避障、焊接效率；结合有限元热仿真实时采集焊接温度场与形变量，设计动态补偿修正算法，实时微调焊枪运动轨迹。试验结果表明，该方法适配各类异形非标工件焊接，机器人碰撞规避成功率达96.4%，焊接轨迹偏差控制在±0.12mm以内，热变形量平均降低41.7%，有效提升非标产线焊接加工精度与生产稳定性。本文研究可为重型装备、非标钢结构等复杂焊接场景的多机器人协同控制提供技术参考。

1 引言

随着高端装备制造业定制化需求持续攀升，非标钢结构、异形机械构件、定制化工装设备的焊接加工需求逐年增长。非标产线区别于标准化流水线，具有工件规格不统一、焊接路径无固定范式、生产批次小、工况干扰多等特征，传统示教型焊接机器人仅适用于标准化工件批量生产，无法适配非标动态加工场景。在多机器人协同焊接作业中，存在轨迹规划冗余、机械臂空间干涉、焊接热应力集中、工件形变不可逆等问题，严重制约焊接成型质量。

深度强化学习依托神经网络高维运算能力，可在未知动态环境中自主学习最优决策，具备无模型自适应控制优势，现已广泛应用于机器人运动规划领域。现有研究多聚焦于单一机器人轨迹优化，针对非标产线多机器人协同耦合、热变形动态干扰的综合性研究较少。为此，本文结合多智能体强化学习算法，搭建多机器人协同焊接规划框架，耦合热变形监测与补偿模块，解决非标焊接场景下轨迹规划不合理、形变误差大、协同效率低等难题，完善非标焊接智能化控制体系。

2 非标产线焊接工况特征与技术难点

2.1 非标产线焊接工况特征

非标焊接产线加工对象以定制化异形构件为主，工件材质涵盖低碳钢、合金钢、铝合金等，焊缝形式包含曲线焊缝、空间交错焊缝、不规则坡口焊缝。生产过程中，工件装夹位置偏差、环境温度波动、焊材损耗不均等干扰因素频发，且无固定生产节拍，工艺参数需实时调整。同时，大型非标构件需多机器人同步作业，机械臂运动空间重叠，干涉风险极高，对协同控制精度要求严苛。

2.2 核心技术难点

一是轨迹规划适配性差，传统插值规划算法依赖人工示教，无法快速生成异形工件最优焊接轨迹；二是多机器人协同耦合干扰，各机器人运动状态相互影响，易出现碰撞、焊接时序错乱问题；三是热变形难以管控，焊接高温产生的热应力导致工件翘曲、位移，成型精度难以保障；四是动态响应能力不足，传统控制算法无法实时适配非标工况参数波动。

3 系统总体架构与算法模型设计

3.1 系统总体架构

本文构建的协同焊接控制系统分为感知层、决策层、执行层、补偿层四大模块。感知层依托激光视觉传感器、温度采集模块实时获取焊缝位置、机器人姿态、焊接温度场数据；决策层采用MADDPG多智能体算法，完成多机器人轨迹协同规划；执行层控制机械臂完成焊接动作；补偿层结合有限元热变形仿真数据，动态修正焊接轨迹，实现形变误差闭环控制。

3.2 深度强化学习算法优化

以多机器人焊接作业为研究对象，构建马尔可夫决策过程，定义机器人位姿、焊缝距离、环境温度为状态空间，焊枪移动速度、转角、焊接电流为动作空间。优化复合奖励函数，融合避障奖励、轨迹误差奖励、焊接效率奖励，平衡协同安全性与加工精度。MADDPG算法采用集中训练、分布式执行架构，全局网络统筹多机器人运动逻辑，局部网络独立完成单机器人轨迹微调，适配非标环境动态变化。

3.3 热变形补偿机制

基于热弹塑性理论建立焊接热变形预测模型，实时采集焊接区域温度数据，计算热应力分布与形变量。采用前置补偿+动态修正双重策略，焊接前根据工件材质、焊缝结构预设补偿偏移量；焊接过程中实时监测形变数据，通过PID算法微调焊枪空间位置，抵消热变形产生的加工误差，保障焊缝成型一致性。

4 试验分析与结果讨论

4.1 试验平台搭建

搭建非标焊接试验平台，配置四台六轴焊接机器人、激光视觉采集系统、红外温度传感器、数据采集终端，选取异形钢结构、不规则管件两类典型非标工件开展试验。对比传统示教规划、单一强化学习规划、本文优化算法三种方案，检测轨迹偏差、碰撞次数、热变形量、焊接效率四项指标。

4.2 试验结果分析

试验数据表明，传统示教方法轨迹平均偏差0.45mm，机器人干涉碰撞频发，热变形量最大达0.87mm；单一强化学习算法轨迹偏差0.21mm，仍存在轻微形变误差；本文优化算法轨迹偏差稳定控制在0.12mm以内，无机械干涉现象，平均热变形量降至0.51mm，形变抑制效果显著。在生产效率方面，非标工件换产调试时间缩短62.3%，无需人工重复示教，适配小批量定制化生产模式。