多品种单站点外骨骼人机生产线系统的建模与优化研究
发布时间:2021-12-27 19:44
在现实工业领域的生产加工场景中,有一类由工人利用外骨骼机器人的动力辅助对生产线传送带上的工件进行搬运并分类存放的生产加工模型,称之为外骨骼人机生产线系统。外骨骼人机生产线系统作为第四次工业革命中一类具有代表性的智能生产加工模型,研究其建模与优化问题,具有重要的现实意义。本文主要考虑一类面向多品种工件生产加工的单站点外骨骼人机生产线系统人机助力的建模与优化控制问题。该系统中,多品种工件在传送带上随机到达搬运站点,工人在站点利用外骨骼机器人的动力辅助对生产线传送带上的工件进行搬运并分类存放,同时为保护产线工人因累积疲劳后带来肌体损伤等问题,引入了疲劳过度后强制休息一定时间的保护机制。系统的优化目标是通过选择外骨骼机器人最优的助力权重策略,优化与提升外骨骼机器人与工人的生理疲劳以及生产线生产加工效率之间的智能共融水平。论文首先考虑了外骨骼机器人外接电源驱动下的人机生产线系统,以外骨骼机器人的搬运阶段类型、产线工人的实时疲劳等级以及工件的品种类型作为系统的联合状态,外骨骼机器人的助力权重系数为控制决策变量,无穷时段期望代价最小为优化目标,将其助力权重系数分配的控制问题建模为半马尔可夫决策过程(...
【文章来源】:合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:64 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.9平均准则下法优化曲线??Fig?3.9?The?algorithm?optimizes?the?curve?under?the?average?criterion??
f?f?'?'?I??r ̄i?f均生产时间|??印?妒妁匁待时间??2?-?rr ̄]?-??K15?::::?:::::?:::::?[ITTT1?:::::??^?::::?::::??g?i::::?:::::?:::::?:::::??m??1?■?;?.?xrm?■??05'?1?圓?圓;圓画圓.??〇??j_:::l?___Jl??□;:::;;_??间定50%策略随机策略?最优策略阖炬100%策略固圯0%_策略??图3.10不同策略下平均生产时间和等待时间??Fig?3.10?Average?production?time?and?waiting?time?under?different?strategies??很明显,图3.10中固定助力100%权重策略下系统平均生产时间以及等待时间??最短,效率最高;最优策略下二项指标均略高于固定助力100%权重策略;固定助??25??
合肥工业大学硕士学位论文??力50%权重策略下二项指标略低于随机策略,且效率均低于前面二种策略;而无??助力即固定助力0%权重策略下系统平均生产时间以及等待时间远高于上述四种??策略,效率最低。??2)生产率和电能消耗率??2,5?I?I?I?■??生产苹??irmTMi能消蚝率??2?*?二?■??15?*?圆?^??i?國?W?圓?_??1??」丨_?I?L?I?_?I圖I圖!??随机策略?囲定0%??略_?100%策略H定50%策略?M优策略??图3.11不同策略下生产率和电能消耗率??Fig?3.11?Productivity?and?power?consumption?rate?under?different?strategies??在图3.11中,比较了各个策略下系统的生产率以及相对电能消耗率。其中,??固定助力100%权重策略下的生产率最高,同时电能消耗率也是远远髙于其余四种??策略;固定助力0%权重策略下的生产率以及电能消耗率均为最低;最优策略下生??产率和电能消耗量略高于其余二种策略;随机策略与固定助力50%策略下系统的??生产率和电能消耗率比较接近。不难得出,随着助力权重的增加,电能消耗率会??提升,系统生产率也相应提高。同时,各品种工件在不同策略下相对生产率的详??细情况若下表3.5所示。??表3.5不同策略下各类品种工件的统计平均数据结果??Tab?3.5?Results?of?statistical?average?data?of?various?types?of?workpiece?under?different?strategies?? ̄?平均品种1相 ̄ ̄
【参考文献】:
期刊论文
[1]人机智能技术及系统研究进展综述[J]. 程洪,黄瑞,邱静,马文昊,施柯丞,李骏. 智能系统学报. 2020(02)
[2]多品种变批量产品智能生产线应用框架[J]. 于成龙,侯俊杰,陆菁,张伟,蒲洪波,郭旭凯. 航空制造技术. 2020(06)
[3]无动力外骨骼助力机器人研究进展[J]. 申京玉,张仕民,陈冲,许秩铫. 机械传动. 2020(02)
[4]外骨骼机器人的国产化之路[J]. 李韵石. 法人. 2020(01)
[5]智能包裹分拣生产线运用探索[J]. 甘涛,刘春雷,雷玉常,谢云山,魏国军. 中国设备工程. 2019(22)
[6]欧洲社会机器人已经“无所不在”[J]. 萧飞鱼. 高科技与产业化. 2019(10)
[7]基于AGV动态调度的柔性生产线的协同生产[J]. 应小昆,李济龙,曲强,鄢泳,苗洋,刘美娟. 新技术新工艺. 2019(01)
[8]驱动制造业从“互联网+”走向“人工智能+”的大数据之道[J]. 姚锡凡,雷毅,葛动元,叶晶. 中国机械工程. 2019(02)
[9]《2017-2018中国机器人产业发展年度报告》发布[J]. 夏希品. 今日制造与升级. 2018(11)
[10]拉力作业上肢肌肉疲劳评价模型研究[J]. 胡鸿,易灿南,李开伟,唐范,左华丽,皮凯文. 中国安全科学学报. 2018(08)
博士论文
[1]基于马尔可夫决策理论的规划问题的研究[D]. 范长杰.中国科学技术大学 2008
硕士论文
[1]产销一体化模式下CSPS系统的优化控制[D]. 许玲玲.合肥工业大学 2014
本文编号:3552612
【文章来源】:合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:64 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.9平均准则下法优化曲线??Fig?3.9?The?algorithm?optimizes?the?curve?under?the?average?criterion??
f?f?'?'?I??r ̄i?f均生产时间|??印?妒妁匁待时间??2?-?rr ̄]?-??K15?::::?:::::?:::::?[ITTT1?:::::??^?::::?::::??g?i::::?:::::?:::::?:::::??m??1?■?;?.?xrm?■??05'?1?圓?圓;圓画圓.??〇??j_:::l?___Jl??□;:::;;_??间定50%策略随机策略?最优策略阖炬100%策略固圯0%_策略??图3.10不同策略下平均生产时间和等待时间??Fig?3.10?Average?production?time?and?waiting?time?under?different?strategies??很明显,图3.10中固定助力100%权重策略下系统平均生产时间以及等待时间??最短,效率最高;最优策略下二项指标均略高于固定助力100%权重策略;固定助??25??
合肥工业大学硕士学位论文??力50%权重策略下二项指标略低于随机策略,且效率均低于前面二种策略;而无??助力即固定助力0%权重策略下系统平均生产时间以及等待时间远高于上述四种??策略,效率最低。??2)生产率和电能消耗率??2,5?I?I?I?■??生产苹??irmTMi能消蚝率??2?*?二?■??15?*?圆?^??i?國?W?圓?_??1??」丨_?I?L?I?_?I圖I圖!??随机策略?囲定0%??略_?100%策略H定50%策略?M优策略??图3.11不同策略下生产率和电能消耗率??Fig?3.11?Productivity?and?power?consumption?rate?under?different?strategies??在图3.11中,比较了各个策略下系统的生产率以及相对电能消耗率。其中,??固定助力100%权重策略下的生产率最高,同时电能消耗率也是远远髙于其余四种??策略;固定助力0%权重策略下的生产率以及电能消耗率均为最低;最优策略下生??产率和电能消耗量略高于其余二种策略;随机策略与固定助力50%策略下系统的??生产率和电能消耗率比较接近。不难得出,随着助力权重的增加,电能消耗率会??提升,系统生产率也相应提高。同时,各品种工件在不同策略下相对生产率的详??细情况若下表3.5所示。??表3.5不同策略下各类品种工件的统计平均数据结果??Tab?3.5?Results?of?statistical?average?data?of?various?types?of?workpiece?under?different?strategies?? ̄?平均品种1相 ̄ ̄
【参考文献】:
期刊论文
[1]人机智能技术及系统研究进展综述[J]. 程洪,黄瑞,邱静,马文昊,施柯丞,李骏. 智能系统学报. 2020(02)
[2]多品种变批量产品智能生产线应用框架[J]. 于成龙,侯俊杰,陆菁,张伟,蒲洪波,郭旭凯. 航空制造技术. 2020(06)
[3]无动力外骨骼助力机器人研究进展[J]. 申京玉,张仕民,陈冲,许秩铫. 机械传动. 2020(02)
[4]外骨骼机器人的国产化之路[J]. 李韵石. 法人. 2020(01)
[5]智能包裹分拣生产线运用探索[J]. 甘涛,刘春雷,雷玉常,谢云山,魏国军. 中国设备工程. 2019(22)
[6]欧洲社会机器人已经“无所不在”[J]. 萧飞鱼. 高科技与产业化. 2019(10)
[7]基于AGV动态调度的柔性生产线的协同生产[J]. 应小昆,李济龙,曲强,鄢泳,苗洋,刘美娟. 新技术新工艺. 2019(01)
[8]驱动制造业从“互联网+”走向“人工智能+”的大数据之道[J]. 姚锡凡,雷毅,葛动元,叶晶. 中国机械工程. 2019(02)
[9]《2017-2018中国机器人产业发展年度报告》发布[J]. 夏希品. 今日制造与升级. 2018(11)
[10]拉力作业上肢肌肉疲劳评价模型研究[J]. 胡鸿,易灿南,李开伟,唐范,左华丽,皮凯文. 中国安全科学学报. 2018(08)
博士论文
[1]基于马尔可夫决策理论的规划问题的研究[D]. 范长杰.中国科学技术大学 2008
硕士论文
[1]产销一体化模式下CSPS系统的优化控制[D]. 许玲玲.合肥工业大学 2014
本文编号:3552612
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/lindaojc/3552612.html