輪對智能RGV輸送車的研制

任 帥，石建剛

（國能鐵路裝備有限責任公司包頭車輛維修分公司，內蒙古 包頭 014060）

研發輪對RGV輸送車，實現輪對在各個檢修設備間自動輸送、智能排序存儲、流水線式聯網作業，徹底解決人工推輪勞動強度大，保證檢修設備操控人員專注操作檢修設備，大幅提高輪對檢修質量。

1 既有現場情況

目前各鐵路車輛段的檢修設備已經基本實現自動化流水線檢修作業模式，例如轉向架、制動梁、制動閥、鉤緩等檢修流水線。然而鐵路貨車輪對作為鐵路貨車走行的關鍵部件，在段修輪軸檢修過程中，一直沿用既有的檢修工藝，即輪對在檢修線軌道上由工人推動向前滾動，經過各個在線通過式結構的工位級自動化檢修設備來完成段修輪軸檢修。采用設備操作人員人工推動輪對方式致使檢修輔助時間大幅增加，延長了設備輪對檢修工作節拍，嚴重制約了各個檢修工位自動化設備的檢修效率，且大幅增加了檢修設備操作工人的勞動強度。同時在一定程度上分散檢修設備操作人員的精力，使得設備操作人員不能專注盯控檢修設備的檢修過程與檢測結果，特別是當設備出現異常故障時不能及時停機，造成設備損壞。影響輪對檢修質量，浪費人力資源。

2 研制目標

基于以上需求，保留現有段修輪軸檢修模式不變，在輪對軌道的內側增加一臺RGV推輪小車，將檢修線上的既有檢修設備與RGV推輪小車的控制系統連接，同時新增一套檢修線調度系統。通過綜合數據分析，使得待檢修的輪對自動輸送、智能排序、自動存儲、檢修設備自動上下料。實現輪對檢修全過程自動流水線式作業模式。減少操作人員數量，為真正實現無人作業、有人值守的段修輪軸檢修新模式奠定基礎。

3 輪對智能RGV輸送車結構設計

根據以上分析輪對智能RGV輸送車分為機械小車部分、激光檢測部分、智能分析及控制部分、生產調度部分。RGV輸送車采用輪對軌道內側推動輪對軸身位置運行，輸送車非推輪狀態下不影響人員與生產輔助車輛的正常通過，輪對檢修工藝將保持現有檢修布局以及檢修環境不變。

3.1 輪對智能RGV輸送車走行部分結構

本次設計的輪對智能RGV輸送車采用中間位置升降擋臂來推動輪對前后沿軌道滾動，所以小車的驅動部分采用四輪驅動最為保險，這種結構可以有效的保證無論是推動輪對向前滾動還是向后滾動，均能夠保證小車驅動輪不打滑，同時也能夠保證輪對精確停止到檢測工位上，具體結構如圖1所示。

圖1 輪對智能RGV輸送車走行部分結構圖

小車采用伺服電機加減速機方式驅動，伺服電機減速機通過鏈輪與鏈條與前輪車軸連接，小車前后輪通過驅動鏈條連接，從而實現小車四輪同步旋轉運行。

3.2 輪對智能RGV輸送車推輪部分結構

本次設計的輪對智能RGV輸送車采用輪對定位輸送方式，在小車中部設計有推動輪對軸身機構，機構上部與車輪軸身接觸部位采用滾軸結構，為防止輪對軸身在推動過程中劃傷，滾軸將采用尼龍材質。小車在不推輪時其推動輪對軸身機構處于縮回狀態，當檢測到輪對后，推動輪對軸身機構升起，將輪對夾在中間，從而帶動輪對向前滾動，其升降部分采用絲杠電機方式，具體結構如圖2所示。

圖2 推輪機構升起狀態示意圖

3.3 輪對智能RGV輸送車激光檢測部分結構

本次設計的輪對智能RGV輸送車將在車身兩側設置有輪對激光檢測雷達，當小車運動過程中，激光檢測雷達將進行快速掃描，其掃描頻率為5 000次/s，激光雷達掃描范圍為1 000 mm 90°扇形狀態，當小車運行到輪對軸身下部，雷達波則會掃描到車輪輻板內側面，具體示意如圖3、圖4所示。

圖3 激光雷達掃描輪對示意圖

圖4 激光雷達確認輪對位置示意圖

3.4 輪對智能RGV輸送車的安全控制

為了保證輪對智能RGV輸送車安全運行，尤其是當小車運行過程中前部遇到障礙時需要及時停止，AGV小車前后部安裝有激光掃描安全防護裝置。激光掃描儀通過發射激光束并測量返回時間的方法測量每個角度的距離，當有物體進入設置的保護區域時，發出停車信號，從而實現對人員或設備的保護，具體樣式如圖5所示。

圖5 輸送車安全防護裝置示意圖

3.5 輪對智能RGV輸送車的充電裝置設計

本次設計的輪對智能RGV輸送車將采用蓄電池結構設計，蓄電池采用工業級大容量鋰電池作為動力源，設備在RGV輸送車運行進輪端部設計有接觸式充電裝置，當RGV輸送車控制系統檢測到電磁需要充電時，小車將自動運行到充電裝置端部，并與充電裝置連接，實現RGV輸送車自動充電。

輪對智能RGV輸送車前端充電結構如圖6所示。

圖6 輪對智能RGV輸送車前端充電結構示意圖

輪對智能RGV輸送車地面充電裝置結構如圖7所示。

圖7 輪對智能RGV輸送車地面充電裝置結構示意圖

3.6 輪對智能RGV輸送車的智能分析及控制部分設計

本次設計的輪對智能RGV輸送車將設計有自學習功能，通過輸送車的智能識別以及自動記錄輪對數量，控制系統會進行統計分析做出最合理的運輸路徑，同時控制系統根據輪對信息的變化進行模糊自學習。

例如：

（1）上一工序下料工位有輪，下一工序上料工位無輪，運輸小車直接將輪對推送到下一工序上料工位。

（2）上一工序下料工位有輪，下一工序上料工位有輪，小車會通過自學習判斷各工位的工作效率，進而對生產效率較高的一方進行響應，使其達到平衡狀態。當上一工序下料工位與下一工序上料工位效率幾乎一致時智能牽引車將優先對下一工序上料工位進行響應。（優先響應的工位可以進行預先設置）直至完成整個工作。

（3）上一工序下料工位無輪，下一工序上料工位有輪，小車會自動推送下一工序上料工位輪對進行上料工位，直至完成整個工作。

3.7 輪對智能RGV輸送車的生產調度部分設計

本次設計的輪對智能RGV輸送車將設置一套生產調度系統，該系統將與車間MES系統連接，并接受車間MES系統指令，并根據指令與其輸送輪對上下料檢修工序配合工作，從而達到整條輪對檢修生產線流水線式作業模式。

4 結束語

本次設計的輪對智能RGV輸送車引入以自動化、信息化、智能化為設計理念，將小車設計成智能推輪設備。設備在推輪過程中通過智能傳感器記錄整個區域的輪對分布情況進行模糊自學習。通過中控系統進行系統分析輪對檢修的上下工位的生產進度，智能識別在軌道上任意位置的輪對，綜合判斷下一步工作，經過判斷將最需要輸送的那條輪對推送到指定位置，及時完成輪對的檢修工作，使得輪對無論在上一工位的移出，還是下一工位上料，都能夠連貫的完成，確保相鄰兩個工位形成一個輪對檢修流水化作業。