摘要：在机器人仿真应用过程中，传统方法通常将三维设备模型作为静态对象处理，缺乏对各部件运动功能的真实模拟，严重影响仿真的准确性与实用性。文章基于Simpro仿真平台，以连铸浇钢平台机器人与回转台为研究对象，提出一种基于运动学拆分与信号驱动的动态设备建模方法。通过系统拆解回转台的运动关节，构建机器人与非标设备之间的实时信号关联机制，实现以机器人输出信号驱动回转台等多设备协同动作。该方法支持多工艺条件下的设备状态动态切换，显著提升了连铸机器人作业仿真的真实性、连贯性与工程适用性，为复杂工业场景下的机器人离线编程与虚拟调试提供了有效解决方案。

　　关键词：SimPro；连铸机器人；动态仿真；非标设备；信号控制；运动学拆分；协同作业

　　随着工业机器人应用深度的不断拓展，其在极端环境下的作业能力已成为现代制造业自动化升级的关键支撑。在钢铁连铸过程中，高温、高负载、高节奏的生产环境对机器人操作的精确性、可靠性与安全性提出了极高要求［1］。传统人工操作不仅效率低下，还伴随着重大安全风险，而机器人的引入显著提升了连铸生产的自动化水平和质量控制能力［2-3］。

　　然而，连铸机器人的实际应用仍面临诸多挑战：一方面，现场调试窗口短暂，难以进行充分的实物验证。钢铁连铸生产具有连续性强的特点，一旦停机进行调试，将造成巨大的经济损失，因此留给技术人员进行现场调试的时间非常有限，导致较多的潜在问题难以在正式投运前被发现和解决。另一方面，机器人与回转台、钢包、结晶器等周边设备之间存在复杂的运动耦合关系，极易发生干涉甚至碰撞［4］，这些设备的运动轨迹相互交错，任何一个细微的偏差都可能导致严重的事故，影响生产的正常进行。因此，采用仿真技术实现机器人的离线编程与动态验证，已成为保障系统顺利投运的关键路径［5］。

　　现有的机器人仿真方法多数仍停留在静态环境构建层面，设备通常以“刚性整体”形式存在，无法反映实际生产中的动态交互过程。在不同工艺需求下，往往需要重建整个仿真模型，导致工作效率低下、参数一致性差、模型复用率低［6］。例如，当生产工艺发生变化，需要调整设备的运动参数或工作流程时，静态仿真模型无法快速适应，必须重新构建模型，这不仅耗费大量的时间和精力，还可能因为参数设置的不一致而影响仿真结果的准确性。针对上述问题，文章提出一种可在Simpro环境中实现并基于信号关联与运动学拆分的连铸机器人协同仿真方法，显著提高了仿真模型的适应性、准确性与工程实用价值。

　　1研究价值

　　连铸机器人普遍具备6~7个自由度，工作范围广、操作动作复杂，在浇钢平台中需与回转台、钢包、结晶器等设备高度协同。任何轻微的位置或时序偏差都可能引发严重干涉，甚至设备损坏［7］。因此，在仿真阶段即实现设备联动和动态响应，对避免现场事故、优化生产节奏具有重大意义。

　　传统仿真方法无法实现设备状态的实时响应与多工况集成，导致仿真结果与实际运行状态存在显著差距。在实际生产中，设备的状态会随着生产过程的推进而不断变化，不同的工况下设备的运动参数和工作模式也会有所不同。而传统的仿真方法难以模拟这种动态变化，致使仿真结果无法准确反映实际情况，从而影响仿真技术在连铸机器人系统设计和调试中的应用效果。因此，构建一种具备实时响应机器人控制信号、动态调整设备姿态的仿真框架，成为连铸机器人系统仿真亟待突破的技术瓶颈。

　　文章主要通过以下三个方面进行研究：首先，运动学组件精细化拆分，提出基于运动功能分解的非标设备建模方法，将复合设备如回转台分解为多个具有独立运动自由的子部件，通过运动副和控制器实现真实动作模拟。其次，信号映射与联动控制机制，建立机器人I/O信号与设备控制器之间的直接映射关系，实现以机器人动作为驱动的设备状态实时切换，支持多工艺场景的无缝衔接。再次，集成化仿真环境构建，在单一仿真文件中集成多种工艺状态，通过参数化设置实现设备位置的统一管理与高效调整，显著提升仿真效率与模型复用能力。

　　2仿真系统构建与方法实现

　　2.1虚拟环境构建与模型处理

　　2.1.1几何模型导入与轻量化处理

　　Simpro支持STEP、IGES、STL、DWG等多种CAD格式，具备良好的兼容性与交互性。为提高仿真运行效率，文章采用轻量化建模策略：剔除螺栓、管线等非关键结构，仅保留影响运动干涉检测的外形特征［8］。机器人模型则直接调用库卡KR 510 R3080型机器人，其工作半径与负载能力符合连铸现场实际需求［9］。

　　2.1.2坐标系统一与原点校准

　　由于不同CAD软件坐标系定义存在差异，需对导入模型进行原点校准。利用Simpro中的“捕捉”功能，依据设备实际基准（如回转台台面中心、耳轴中心等）重新设定模型原点，并调整各轴方向与实际一致，确保布局精度误差控制在±3mm以内［10］。

　　2.1.3部件精准摆放

　　通过“操作—移动”功能实现部件定位：①粗调，拖动X/Y/Z轴箭头平移（精度±5mm），拖动圆弧箭头旋转（精度±1。）；②精调，在“组件属性”中输入精确值（如回转台中心坐标（X=5000mm，Y=3000mm，Z=0mm），旋转角0。）。完成机器人、回转台、大包、结晶器等核心设备的摆放后，虚拟布局与现场实际的尺寸偏差可控制在±3mm内。

　　2.1.4组件定位与布局优化

　　通过“移动”与“旋转”工具实现设备的粗定位与精确定位，并可借助“组件属性”面板输入精确数值，保证布局与实际一致。最终构建的虚拟工作单元包括机器人、回转台、钢包、结晶器等核心设备，整体布局误差控制在允许范围内，满足工程仿真精度要求。

　　2.2非标设备的运动学拆分与重构

　　2.2.1回转台运动机理分析

　　回转台作为连铸线上的关键设备，需实现旋转运动、浇铸位升降和受包位升降三种基本动作［10］。其运动通过连杆机构实现，属于典型的空间多体动力学系统［11］。

　　2.2.2组件拆分与运动副定义

　　在Simpro中将回转台按功能拆分为7个运动子组件：旋转体、浇铸位驱动臂、从动鞍座、传动连杆，受包位相关组件同理。对每个组件分别提取运动链接，并赋予旋转副，设定转动轴和角度限位，以避免与周边设备发生碰撞，如图1、图2所示。

　　2.2.3伺服控制器配置

　　为各运动副配置独立伺服控制器，分别控制回转台旋转（ServoController 1）、浇铸位升降（ServoController 2）和受包位升降（ServoController 3）。独立的伺服控制器可以实现对每个运动副的精确控制，保证各子组件的运动协调一致。设置运动范围及极限位置，如旋转范围限定为-180。～1800。，升降角度为0。～7.3。，从而符合实际作业约束条件［12］。点击向导，为回转台设备添加信号控制，在input signals中选择three signals（both options above）创建信号。回转台设备参数设置如表1所示。

　　2.3信号关联与机器人协同控制

　　2.3.1信号I/O配置

　　在Simpro中通过“IO控制”模块为每个控制器配置数字量输入输出信号，采用高电平触发机制。机器人通过输出信号（如OUT［101］-OUT［303］）发送动作指令，设备控制器接收信号后执行相应动作，并将执行状态通过输入信号（如IN［112］-IN［313］）反馈给机器人系统。

　　2.3.2信号映射与逻辑关联

　　利用信号映射界面，将机器人I/O与设备控制器进行一一关联，并设置各运动机构的极限位置与中间状态参数。例如，回转台旋转中位、浇铸位高位和低位等状态均可通过参数化方式设定，确保仿真动作与实际设备状态完全一致，如图3所示。

　　2.3.3仿真验证

　　为验证文章所提方法的有效性，在Simpro中构建了完整的连铸浇钢平台仿真场景，并设计编写仿真程序。以清洗时机器人与回转台的联动为例，机器人拿取工具后等待在平台边缘，此时输出信号OUT［201］，给浇铸位驱动器2上使能，接着输出信号OUT［202］，触发回转台浇筑位上升（10s后浇筑位回转台将上升到位），同时机器人等待回转台上升到位信号IN［212］后输出信号OUT［101］给回转台旋转驱动器1上使能，接着输出信号OUT［102］，触发回转台旋转（回转台将在90s内旋转180。），在回转台旋转3s后机器人进入回转台范围内进行清洗操作，清洗操作完成后退出回转台工作范围，等待回转台旋转到位信号IN［112］，收到到位信号后输出信号OUT［301］，给受包位驱动器3上使能，接着输出信号OUT［302］，触发受包位下降（受包位将在10秒内下降到位），同时机器人等待回转台受包位下降到位信号IN［312］，此时回转台动作完成，机器人继续相关动作。此仿真模型可实现机器人信号驱动的回转台动态响应。多设备协同动作连贯，无运动干涉现象。同一仿真文件支持多种作业状态的切换，无需重新建模。整体仿真效率提升80%，模型复用率提高60%。

　　3结论与展望

　　文章针对连铸机器人仿真中设备动态响应缺失、多工况适配性差的问题，提出了一种基于Simpro的信号驱动式协同仿真方法，实现了非标设备运动组件的精细拆分、多信号映射与动态控制。该系统具备高度集成化和参数化特点，显著提升仿真效率与模型真实度。未来研究方向包括引入更复杂动力学模型、结合数字孪生技术实现实时数据交互、拓展到更多非标设备与机器人协同场景中，进一步推动智能制造虚拟调试技术的发展。

参考文献

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