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智能工厂多搬运载体(堆垛机、one体育 、机械手)协同作业优化


发布时间:2020年07月01日 方面源头:山东市one体育 智慧工具人股权限制公司

面对智力铸造厂中多装卸货物质粒载体间的协作高空作业管理问题,以堆垛机-one体育 -物理手三网络资源为探究物体,思考的one体育 在重叠交叉交叉路口有避碰守则还有首选级动向设定守则,实现以总方向峻工时刻最多相结合科学投资决策方向,以百度搜索引擎处罚资金平均条块结合助科学投资决策方向的协作高空作业管理改善提升模式;用改善提升a物体群汉明距离近似计算,为尽量避免汉明距离在最速下降法前期百度搜索学习能力弱易进入线条既定的状况,引出遗传性汉明距离中的自习惯基因变异来进行改善提升。利用事例校验表达,思考的one体育 在重叠交叉交叉路口有的避碰守则,能严重延长方向成功完成时刻和one体育 在交叉交叉路口有的处理时刻,同一时间,校验了改善提升a物体群汉明距离在近似计算和有界强度上安全性能更为重要民俗a物体群汉明距离。

0.引言

智能工厂是实现智能制造的关键环节。在智能工厂中,智能设备得到了广泛的应用,one体育 、智能机械手等智能搬运设备组成了智能生产物料系统。多搬运载体间的协同作业对智能工厂的正常运转具有十分重要的意义。近年来,多搬运载体间的协同作业研宄成为物流领域的关注热点,国内外学者针对协同问题开展了大量研究。
在搬运载体协同研宄方面,陈敏等[1]针对智能车间中多one体育 的调度问题进行研宄,提出7个调度运行机制,通过运用PlantSimulation对进行仿真,验证调度方案的合理性。贺长征等[2]针对柔性制造车间中one体育 和加工设各的协同调度问题,建立双资源优化数学模型,设计了“时间窗+Dijkstra+遗传算法的混合算法进行求解,并采用了3种规则解决最优路径规划中的冲突问题。刘旭等[3]建立以one体育 工作过程中行驶时间最短的数学优化模型,对遗传算法的交叉变异算子改进,求解获取多one体育 协同调度的最佳方案。岳笑凸等研宄面向柔性制造系统中多自动牵引小车的协同调度问题,考虑小车的续航能力因素,以任务的最小完成时间和车辆数最少使用量为调度目标,采用混合遗传一粒子群算法进行求解,并通过仿真验证模型和算法有效性。AbdelmaguidTF等[5]研究加工设备和多one体育 双资源间的协同优化,以最大任务结束时间为优化目标,提出一种新的混合遗传算法编码方案进行求解,通过82组实验算例,验证模型和编码方案的性能优劣性。

在路口避碰研究方面,胡杰杰[6]针对智能车间柔性物理,设计了集中式的one体育 群控协调算法,赋予one体育 任务优先级,解决节点处的冲突问题。肖萌[7]针对多one体育 冲突问题以高优先级优先通过为原则,提出冲突判据方法和主轨道双向并行避碰策略,通过仿真验证和实现该方法。肖海宁等[8]研宄单向引导路的one体育 系统,建立基于有向图的one体育 系统模型,基于此提出路径锁死的破解规则,通过PIantSimuIation仿真验证其有效性。乔岩等[9]研宄在动态变动环境下,针对one体育 临时改变行进路线的清况,在交叉节点对one体育 的优先级进行动态调整one体育 通过路口顺序,并以此更新one体育 路线,以改进时间窗算法进行仿真实验,证明方法的具备更好的鲁棒性和高效率性。
目前的研究多为考虑单资源和双资源的协同问题,在三资源协同作业方面研宄较少,在协同研宄中考虑搬运载体路口避碰的研宄也较少。本文考虑仓库存取货的堆垛机、工位间搬运物料的one体育 和线边装卸物料的机械手三资源的协同作业中,同时设计多one体育 在交叉路凵的可同时通行的避碰规则,优化整个作业车间的物流作业效率。

1.多载体协同作业优化模型

1.1问题描述及假设条件

1.1.1问题描述

针对智能工厂中多搬运载体的协同作业问题,以仓库存取货的堆垛机、工位间搬运物料的one体育 和线边装卸物料的机械手为研究对象,研究堆垛机.one体育 .线边机械
手三个资源协同执行运输任务的同时,考虑多one体育 在交叉路口的避碰问题,建立以最大完工时间最小化的数学规划模型,并建立成本惩罚函数作为辅助优化模型。车间物流作业流程如图1所示,one体育  n ,在仓库前的物料交接点等待堆垛机将物料从立体仓库搬运到one体育  m 上,由one体育 。选择最优路径(红色路径)将物料运输到需求工位旁的交接点,由机械手进行卸载。


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图1 生产加工多运送承载区域合作环节图

1.1.2模型假设

根据智能车间的实际情况,为了便于模型求解分析以及考虑one体育 交叉路口的碰撞情形,对问题进行合理的假设与简化:
1)one体育 在空载和负载的情况下均为匀速行驶;
2)不考虑one体育 加速和减速过程;
3)搬运载体车况良好且均有额定容量;
4)one体育 的任务执行过程为连续的,不存在中断的情况;
5)one体育 可同时接受多个任务,依次执行;
6)考虑one体育 在路口的碰撞和堵塞情况;
7)堆垛机和机械手的操作时间和装卸顺序为己知;
8)各搬运载体间相互独立,不存在约束情形;
9)小车在容量充足的情况下,可搬运多个物料或工件;
10)同类型搬运载体的工作能力指标相同。

1.2参变量定义

1.2.1参数设定

H:透露绝对线路子域的碰面,h=1,2,···,H;I:透露日常每日重任卡的小说合辑,i=1,2,···,L:透露堆垛机的碰面,i=1,2,···,L;M:透露one体育 的碰面,m=1,2,•••,M;N:透露自动化设备手的碰面,n=1,2,···,N;S:透露绝对线路的碰面.s=1,2,···,S:K:透露了街口的小说合辑,k=1,2,···,K:Ti:透露日常每日重任卡i的峻工周期间隔;T1:透露堆垛机履行完单独的日常每日重任卡需用要的人均周期间隔;Tn:透露自动化设备手履行完单独的日常每日重任卡需用要的人均周期间隔;TLi:透露堆垛机I開始履行日常每日重任卡i的时期表;Eni:透露自动化设备手n履行完日常每日重任卡i的时期表;Ti:透露自动化设备手n開始履行日常每日重任卡i的时期表:Tilm:透露one体育 m開始履行堆垛机1履行完的日常每日重任卡i的时期表;qms:透露one体育 。行驰的多远;Vm:透露one体育 。的行驰加速度;t1mn:透露one体育 m从堆垛机行驰至自动化设备手n需用要的周期间隔;qms透露one体育 m在重叠了街口分布的相位;Qqms:透露AGm在重叠了街口分布相位的碰面。

1.2.2决策变量

tim:one体育 m执行完任务i时刻;

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1.3目标函数

为完成成品库任务吸收率最主要化和原料送到日子数据误差是较为小的,本诗提起智能化成品库多帮运质粒载体分工协作使用的两个人SEO提升任务,搭配峻工日子和惩罚性直接费用均最小的多任务SEO提升指数函数。

1.3.1最短完工时间

minZ=max{Ti}     (1)
其中

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式中,Ti表示任务i的完工时间,T1i表示堆垛机1开始执行任务i的时刻,Eni表示机械??手n执行完任务i的时刻,??整体优化目标为最大完工时间最小化。


1.3.2 最低惩罚成本

针对物料送达过程可能出现的提前送达、准时送达和延迟送达三种情况,本文对三种送达情况建立相应的成本惩罚函数,并作为第二个优化目标,如式(5)所示。
minC=min{f(tim)}     (5)
其中,考虑到物料运输延迟送达对项目进度的影响损失比物料运输提前送达对项目进度的影响损失更为严重,同时为增强资源配置过程中的柔性[10,11],建立如图2所示的曲线型软时间窗成本惩罚函数。
假设最佳到达的时间窗为[ta,tb],在此基础上,可偏离得到可接受服务时间窗[t'a,t'b],其中,t'a=ta-Δ1,t'b=tb+Δ2。若one体育 m在[ta,tb]内将物料送达指定工位,惩罚成本为0;若one体育 m在[t'a,t'b]或[tb,t'b]内将物料送达指定工位,只需承担较少的惩罚成本;若one体育 m在(0,t'a)或(t'b,∞ )内将物料送达指定工位,则需要承担较多的惩罚成本。基于曲线型软时间窗的成本惩罚函数如式(6)所示。


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图2 根据申请这类卡种曲线提额型软时刻窗的惩罚游戏投入函数公式


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式(6)表示在曲线型软时间窗的约束下,one体育 m执行完任务i的时刻tim所对应的惩罚成本。如图2所示,若one体育 m在t'a时刻之前送达,单位时间所需承担的惩罚成本为cp1,同时还需要承担[t'a,ta]时间段所产生的惩罚成本;若one体育 m在[t'a,ta]时间段内送达,单位时间所需承担的惩罚成本为cp2;若one体育 m在[ta,tb]时间段内送达,惩罚成本为0;若one体育 m在[tb,t'b]时间段内送达,单位时间所需承担的惩罚成本为cp3;若one体育 m在t'b时刻以后送达,对应的单位时间所需承担的惩罚成本为cp4,同时还需承担[tb,t'b]时间段所产生的惩罚成本。
式中,α和β为提前送达和延迟送达的成本惩罚权重,分别取值为0.1和0.8[12]。


1.4约束条件


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其中,式(7)表示任何时刻一台堆垛机只能被分配一个任务;式(8)表示任意时刻同一任务只能被分配给一个加工工位;式(9)表示两台相位相冲突的one体育 不能同时通过路口;式(10)表示每个任务在同一时刻只能由一台one体育 执行;式((1)表示每个任务在任意时刻只能分配给一个堆垛机;式(12)表示机械手开始处理的时刻不得早于one体育 将物料送达机械手所在交接点的时刻:式(13)表示任务被完成的时刻;式(14)表示只有在堆垛机将物料卸载在交接点后,one体育 才能开始执行任务;式(巧)表示每台one体育 待执行的任务需依次排序执行:式(16)表示参数的非负限制。


2.one体育 路口避碰规则

了岔交叉口处对撞可划分相向分歧、了岔交叉口处分歧和构件占分歧几种[13]。常用了岔交叉口处避碰为题绝大多数塑造one体育 多种等级分类的先级,按先级大小顺次在,累计只可以在一辆汽车one体育 [13]。这段话研宄中,为使one体育 避碰基本原则更紧密结合实际上的,one体育 多说英语驶阶段中所经某交叉式了岔交叉口处时,按照感应器器和RFID搜集的数据文件,研究所选了岔交叉口处的出行时候和了岔交叉口处one体育 高速行驰内容,在如何判断每一辆one体育 的高速行驰方面,如何判断多辆one体育 的会不会可直接出行,并对相分歧的one体育 实现先级调整,使了岔交叉口处可直接出行多辆one体育 ,更有效缩减在等待时段和对撞时候的制造。

2.1 one体育 冲突类型检测

one体育 行驶临近交叉路口时,根据传感器和RFID采集的数据,控制系统对one体育 位置和时间状态进行更新,检测并分析在即将驶入的路口是否会发生冲突及其冲突类型。
检测中参数定义如下:
1)λbm为表示one体育 m到达节点h的时间;
2)εhm为表示one体育 m在节点h的停留时间;
3)θ为表示冲突检测时的安全时间间隔阈值;
4)Kmh为节点h的识别码,且该节点在one体育 m的规划行驶路径中;
5)Kmh-1<Kmh<Kmh+1为one体育 m通过的节点顺序。
冲突检测模型如下:
1)相向冲突
若检测过程中满足以下关系式(17)、式(18)、式(19),则one体育 在路口将发生相向冲突。

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2)路口冲突
若检测过程中满足以下关系式(20)和式(21),则one体育 在下一路凵将发生路口冲突。

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3)节点占用
若检测过程中满足以下关系式(22)和式(23),则one体育 在下一路口将发生节点冲突。

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2.2 路口冲突one体育 的优先级动态调整

如图甲一样3一样,one体育 m行使至交叉叉十字交叉口有有时,每一辆one体育 m均有gs、tl、tr八种行使走向的几率性,分别是表达直行、左转、直行,在叉十字交叉口有有设备互容和不同俩种正常通行相位,长期处在互容相位的多辆one体育 可也不相撞的情形所填时确认,长期处也不同相位的多辆one体育 不是一同确认叉十字交叉口有有,(举个例子叉十字交叉口有有的转弯圆弧可一同另外住下两辆互容相位的one体育 一同确认)。好比one体育 trm1则表明one体育 m1在叉十字交叉口有有右拐,则与one体育 tlm2、one体育 trm2、one体育 trm3、one体育 gsm2、one体育 trm4、one体育 gsm4是互容相位,可一同确认叉十字交叉口有有,与one体育 gsm2、one体育 tlm3、one体育 tlm4是不是同相位,不行一同确认叉十字交叉口有有,其确认叉十字交叉口有有循序需按照必需级设定确立。


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图3 one体育 在路口处的问题相位图

在交叉路口处于不容相位的one体育 ,为保证各one体育 之间有明确的优先关系,通过赋予one体育 优先级来确定通路口的先后顺序,其依据是根据理论上one体育 完成正在执行任务的剩余时间,值越小,则one体育 优先级越大,不同的优先级以增幅A来确定,若是空载车辆,优先级则设为最低。
其中:

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式中,rest(Ti)表示任务i的剩余完??工时间;N?umber(k)表示当前路口排队不容相位排队通行的车辆数。


2.3 双路囗路径容量检测

为减少双路口之间路径的堵塞现象,当one体育 即将抵达双路口路径时,在检测交叉路口冲突情况的同时,检测双路口之间路径堵塞情况,评估当前是否可以进入该路径而不造成堵塞,如图4所示,评估标准为路径剩余可容纳的车辆数:
N(s)=F[ s ]-Y(s)       (25)

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图4 双岔路口相对路径容积加测图示图

式中,N(s)为路径s的剩余可容纳的车辆数;F(s)为路径可容纳车辆的额定容量,取值向下取整;Y(s)为路径s中己进入的车辆数;ls为路径s的长度;
lone体育 m为one体育 m的长度,θ为行车过程中的最小安全距离。
当N(s)<1时,将禁止one体育 通过交叉路口,等待直至有one体育 从路径驶出。

3 粒子群算法

PSO是Kennedy和Eberhart受鸟群群体运动的启发于1995年提出的一种新的群智能优化算法[14],通过粒子间的信息共享,协作完成寻优任务,具有记忆性强、效率
高和搜索速度快等特点,但易陷入局部最优,即局部寻优能力强,全局寻优能力弱[15]。本文对粒子群算法进行优化,采用动态惯性权重和引入遗传算法中的自适应变异概率,避免算法后期陷入局部最优,提升算法的收敛能力和收敛精度,算法流程??如图5所示。


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图5优化调整自适用塑料颗粒群算法为基础注意事项图

3.1 PSO算式

设求解模型的维度为D维,有1个粒子,粒子群为L={p1,p2,…,pi,…,pl}速度表示为V={v1,v2,…,vi,…,vD},位置表示为X={x1,x2,…,xi,…,xD},pbesti表示粒子i经过的最佳位置,gbesti表示所有粒子经历过的最佳位置。PSO算法的粒子i的第D维速度更新公式为式(27),粒子i的第D维位置公式为式(28):

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式中,vkid表示粒子i进行第k次迭代时速度矢量的第D维分量;vkid表示粒子i进行第k次迭代时位置矢量的第D维分量;c1,c2表示学习因子加速度,其值为常数;r1,r2为取值范围为[0,1]的两个随机参数;w表示惯性权重,取值非负,用来调节对解空间的搜素范围。
惯性权重表示粒子i的先前速度对当前速度的影响。全局寻优能力与其值成正比,局部寻优能力与其值成反比;反之,粒子局部寻优能力强,全局寻优能力弱。即,值过大,则容易错过最优解;值过小,则算法收敛速度慢或是容易陷入局部最优解。当问题空间较大时,为了在搜素速度和搜索精度之间达到平衡,故本文采用动态惯性权重式(29),使算法在迭代初期有较高的全局搜索能力以得到合适的种子,而在后期有较高的局部搜索能力以提高收敛精度,随着迭代次数地增加,w不断减小,进而使算法在初期有较强的全局收敛能力,而后期有较强的局部收敛能力。

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式中,wmax表示最?大惯性权重;wmin表示最小惯性权重;t表示当前迭代次数;tmax表示算法最大迭代次数。


3.2 自适应变异

在算法迭代初期,种群个体的差异性较大,为避免产生不良解,同时为使算法快速收敛,应以较小的概率进行变异。在迭代后期,种群个体多样性逐渐降低,为避免算法陷入局部最优[14],应以增大个体的变异率。

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??式中,Pmmin表示最小的变异??概率,取值为0.01;Pmmax表示最大的变异概率,取值为0.1。t表示当前的迭代次数;tmax表示最大的迭代次数;Di表示粒子i到当前最优解的欧氏距离;Dmax表示种群中离当前最优解最远的粒子i的最大欧氏距离。


4 算例分析

以电气配件制造车间为例进行本文的实例验证。该车间的电气配件制造工序包括铆接、压线、点焊、攻牙、喷印、移印、预装配、总装配等。该厂装配车间有一个原料仓库,其中包括4个立体仓库,3个堆垛机,车间有15个加工工位,编号1-15,车间呈S型分布,分布步长为5米,每个加工工位前有1台线边机械手,6台激光引导式one体育 。one体育 负责原料和在制品的配送。该车间个搬运设备参数如表1所示,各工作站点间的车辆行驶时间如表2所示,0表示原料仓库,各加工工位间的距离如表2所示。
本文以固定的搬运任务数和固定使用的one体育 数分别进行实验,并分别考虑在交叉路口避碰和不考虑避碰的两种情况进行对照。算例1搬运任务为40,堆垛机数3,one体育 数为3;算例2搬运任务为40,堆垛机数3,one体育 数为6;算例3搬运任务为70,堆垛机数3,one体育 数为3;算例4搬运任务为70,堆垛机数3,one体育 数为6。


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表1尾门搬运工设施设备其实叁数表


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表2 各运作网站差距离表

实验结果如表3所示,搬运任务数相同时,one体育 在交叉路口的耗时与one体育 数量成正比,总完工时间与one体育 数量成反比。one体育 数量相同时,one体育 在交叉路口的耗时和总完工时间均与搬运任务数成正比,即固定one体育 的使用数量,搬运任务越多,one体育 在交叉路口的耗时和总完工时间都随之增加。
1)交叉路口考虑避碰
实验结果如表4所示,考虑one体育 在交叉路口的避碰情况,每个算例中one体育 在路口的等待耗时均有不同程度的减少,随着one体育 数量或者搬运任务数量的增加,


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表3 对称岔路口不注重避碰的调查结果显示表

one体育 在路口的碰撞可能性增加,使得one体育 在路口的等待耗时减少效果较为明显。
将在交叉路口不考虑避碰规则和考虑避碰规则两种情况进行对比,如图6和图7所示,算例1-4在考虑避碰规则下,路口等待时间和总完工时间都有一定程度的减少,即在考虑交叉路口避碰的情况下,多设备协同作业的总完工时间、路口等待时间和作业??效率都有所提高。


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表4 交错街口充分考虑避碰的实验操作结杲表2)然而进行对比


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图6 2种实际情况的交叉式交叉路口期待用时图


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图7 俩种现象的总俊工时光图

3)算法性能比较
通过算例2将本文的优化自适应PSO与传统PSO进行比较,由图8和表5可知,在迭代初期,算法趋于快速收敛,在25代左右寻得次优解。在迭代后期,基于自适应变异概率,其概率值增大,算法的搜索空间得以增大,在35代左右找到全局最优解。优化自适应PSO在??解的变化和种群均值的变化都更为稳定且收敛速度更?快。


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表5 优化算法运算结局对比表


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图8 个人目标涵数发生改变身材曲线

5 结语

这篇文章采取智能化加工厂中多运送的载体的融合管理作战上班话题,形成以总主线主线任务建成时光隔一般居多策略工作受众和以一定的惩罚成本投入最低标准辅以助策略工作受众的融合管理作战上班调整网络型号。选择one体育 在平行叉了岔叉路口的避碰规范,one体育 在加测以互容和不能被三种相位判别多辆one体育 有没还可以同时在平行叉了岔叉路口出入,采取仍处于不能被相位的one体育 ,按照新动态調整调车先行级规范,以更大限度上 保障主线主线任务履行的及时性。融合管理作战上班型号通过调整网络PSO计算方法流程图流程图解微分方程,为防止出现在换代中期身陷小面积的绝佳投资组合,建立遗传性计算方法流程图流程图中的自顺应遗传变异,资料计算方法流程图流程图手机搜索解的基本要素余地。以电气成套部件生产转配产线为案列,以操作变量名法对在平行叉了岔叉路口选择避碰规范和不选择避碰来参与做对比图,的后果反映在叉了岔叉路口超时时光隔和总建成时光隔上,选择避碰规范的的后果都远低于不选择避碰的情形。将调整网络PSO计算方法流程图流程图和传统意义PSO来参与同型号同算例做对比图,的后果反映在绝佳投资组合解、群落演替绝佳投资组合解平均和有界每一次上调整网络自顺应PSO计算方法流程图流程图呈更加显眼优势可言。

参考文献:

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[15] Ma Y, Xu J. A cloud theory-based particle swarm optimization for multiple decision maker vehicle routing problems with fuzzy random time windows[J].Engineering Optimization,2015,47(6): 825-842文章来源于one体育 吧



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