[發(fā)明專利]一種輻射環(huán)境下的零件遙控維護裝配序列規(guī)劃方法

有效

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• 申請日: 2014-12-05
• 公開（公告）號: CN104376227B
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發(fā)明（設計）人: 孫振忠;劉宇;郭建文;陳海彬;王松;湯泓;張智聰
• 申請（專利權）人: 東莞理工學院;孫振忠;郭建文;陳海彬
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06N3/00
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1.一種輻射環(huán)境下的零件遙控維護裝配序列規(guī)劃方法，所述的零件安裝在輻射環(huán)境內，并通過遙控維護實現(xiàn)零件裝配，其特征在于，所述裝配序列規(guī)劃方法基于自適應變異粒子群優(yōu)化算法，裝配序列規(guī)劃方法包括以下步驟：

步驟1、首先建立干涉矩陣，描述總裝配體中待裝配零件在笛卡爾坐標系±x、±y、±z方向上與其他零件的干涉關系，所述的干涉矩陣為A，用P表示零件，裝配體由n個零件{P₁，P₂，…，P_n}組成，設干涉矩陣的元素I_ijx、I_ijy和I_ijz為零件P_i沿+x、+y和+z方向上裝配時與零件P_j的干涉情況，則干涉矩陣A表示為：

而I_ijx的取值表示為：

設序列AP＝{P₁，P₂，…，P_i-1}為已裝配好的零件序列，P_i為待裝配零件，則零件P_i的可行裝配方向的判定公式為：

D為x、y或z，分別判斷零件在笛卡爾坐標系的六個方向上的裝配干涉情況，若公式的結果不為0，則發(fā)生干涉，該裝配序列不可行，裝配序列中不可行操作的次數(shù)n_f越小，則該裝配序列的裝配可行性越好；然后建立零件的增強鄰接矩陣和支撐矩陣量化表示裝配操作的穩(wěn)定性；建立的鄰接矩陣為C＝(C_ij)_n*n，支撐矩陣為S＝(S_ij)_n*n；建立的鄰接矩陣和支撐矩陣中，零件P_i和零件P_j之間的連接類型用元素C_ij表示，當P_i和P_j穩(wěn)定連接時C_ij＝2；接觸連接時C_ij＝1；未連接時C_ij＝0；以元素S_ij表示零件P_i和零件P_j之間的支撐關系，當P_i對P_j穩(wěn)定支撐時，S_ij＝1，否則S_ij＝0；在所述的鄰接矩陣和支撐矩陣中，若存在C_ij＝2，j∈[1,i-1]，則該裝配操作穩(wěn)定；若C_ij＝0，則該裝配操作不穩(wěn)定；若C_ij＝1或C_ij＝0,則判斷S_ij的取值，若存在S_ij＝1，j∈[1,i-1]，則該裝配操作穩(wěn)定，否則該裝配操作不穩(wěn)定，裝配序列中不穩(wěn)定操作的次數(shù)n_s越小，則該裝配序列的裝配穩(wěn)定性越好；

步驟2、建立裝配序列AP＝{P₁，P₂，，，，P_k，P_k+1，，，，P_n}為裝配工具的集合，從裝配工具集取得可行的裝配工具，再根據(jù)可行裝配工具的數(shù)量計算在更換工具過程中的裝配工具的改變次數(shù)，并推算裝配序列中的對裝配工具更換次數(shù)最少的改變次數(shù)；從建立的裝配序列AP＝{P₁，P₂，，，，P_k，P_k+1，，，，P_n}中取得任一零件P_i的可行裝配工具AT(P_i)；若存在則裝配零件P_k+1時無需改變裝配工具；若且則裝配零件P_k+1時需要改變一次裝配工具；推算出任一裝配序列的裝配工具的最少改變次數(shù)n_t；

步驟3、通過所述裝配序列AP＝{P₁，P₂，，，，P_k，P_k+1，，，，P_n}的幾何可行性判定可行裝配方向，并推算出裝配序列中的對裝配方向更換次數(shù)最少的改變次數(shù)；通過建立的裝配序列AP＝{P₁，P₂，，，，P_k，P_k+1，，，，P_n}的幾何可行性判定任一零件Pi的可行裝配方向AD(Pi)，若則在裝配P₁，P₂，，，，P_k時無需改變裝配方向；若且則在裝配零件P_k+1時須改變裝配方向一次，推出任一裝配序列的裝配方向的最少改變次數(shù)n_d；

步驟4、基于步驟1-3建立的評價指標，建立目標函數(shù)；建立的目標函數(shù)如下：

f＝c_fn_f+c_sn_s+c_tn_t+c_dn_d (5)

c_f、c_s、c_t和c_d分別為不可行操作的次數(shù)n_f、不穩(wěn)定操作的次數(shù)n_s、裝配工具的最少改變次數(shù)n_t和裝配方向的最少改變次數(shù)n_d的權重系數(shù)，其中、c_f比c_s、c_t、c_d大；

步驟5、基于自適應變異粒子群優(yōu)化算法，將算法應用于離散空間，首先重定義粒子的位置和速度，以及重定義位置與速度的更新操作的算法，然后建立可行的裝配序列矩陣，最后確定初始個體最優(yōu)序列和初始全局最優(yōu)序列并從中找出最優(yōu)序列；具體做法如下：

定義1)粒子的位置：每個粒子的位置向量對應一條裝配序列；

第i個粒子的位置向量表示為表示設備的裝配過程是按照零件P₁，P₂，…，P_n的順序進行的，其中，n為設備的零件數(shù)目；

定義2)粒子的速度：將置換算子作為粒子的速度變量，速度變量的作用是調整裝配序列中零件的順序，記為VOS；第i個粒子的速度向量表示為速度算子VO(x，y)的作用是將裝配序列中的第x個零件與第y個零件交換位置，產生一個新的裝配序列；

定義3)位置與速度的加法：一個粒子的位置向量加上其速度向量結果是一個新的位置向量，公式表示為表示速度向量作用于裝配序列；

定義4)位置間的減法：兩個位置向量相減結果是一個速度向量，設

減法可用公式表示為

P^sΘP^k＝VOS^s，k，其中VOS^s，k按照以下規(guī)則取值：

For i＝1 to n-1

若P¹＝(1，2，3，4，5，6)，P²＝(5，3，1，4，6，2)，

則有P²ΘP¹＝[(1，5)，(2，3)，(3，5)，(0，0)，(5，6)]；

定義5)速度的數(shù)乘：設一粒子的速度向量為和系數(shù)C，C∈[0，1]，定義速度向量與系數(shù)的數(shù)乘為：其中VOS²按照以下規(guī)則取值：

For i＝1 to n-1

其中r是一個0到1之間均勻分布的隨機數(shù)；

定義6)速度的加法：按照先后順序分別與粒子位置向量相加，兩個速度向量相加的結果為一個新速度向量，再用新舊位置向量相減就可得到所求速度向量；公式表示為

通過以上重定義，求解離散空間模型ASP問題的粒子位置與速度更新公式如下：

步驟6、進行裝配序列規(guī)劃，步驟包括：包括1)粒子初始化；2)初始適應度計算；3)慣性權重計算；4)粒子更新；5)適應度更新；6)多樣性因子更新；7)全局最優(yōu)裝配零件序列變異；8)如果當前迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù)，轉到步驟3)，否則進行下一步；9)輸出最優(yōu)序列；其中

1)粒子初始化：ASP問題的解為一可行的裝配序列矩陣AS，同時AS又由裝配零件序列AP、裝配方向序列AD和裝配工具序列AT組成，隨機初始化產生AP序列，由其確定最優(yōu)AD和AT序列；

2)初始適應度計算：根據(jù)式(5)直接計算各粒子的適應度函數(shù)值，并確定初始個體最優(yōu)序列和初始全局最優(yōu)序列；

3)慣性權重計算：慣性權重ω按照下式(8)取值：

ω＝m*C_dt+n (8)

其中，C_dt∈[0，1]，取m＝0.6，n＝0.3，C_dt為目標距離因子，其按照下式(9)取值：

其中，f_gb為目前找到的全局最優(yōu)裝配序列適應度函數(shù)值，f_d為全局最優(yōu)裝配序列期望適應度函數(shù)值；

4)粒子更新：裝配零件序列AP根據(jù)式(6)和式(7)更新，而裝配方向序列AD和裝配工具序列AT則由更新后的AP序列得到，AD和AT序列為更新后的AP序列的最優(yōu)序列；

5)適應度更新：由公式(5)更新粒子群的適應度值，并更新各粒子的個體最優(yōu)序列和全局最優(yōu)序列；

6)多樣性因子更新：采用種群適應度值的標準方差σ作為衡量種群多樣性的指標，其按照下式取值：

其中，n是粒子群的粒子數(shù)，f_i是第i個粒子的適應度，f_a為粒子群的平均適應度：

7)全局最優(yōu)裝配零件序列變異：為了避免算法過早收斂而陷入局部最優(yōu)，將引入變異算子使得目前為止找到的全局最優(yōu)裝配零件序列gBest發(fā)生變異，即隨機更改某幾個零件裝配的順序，變異概率p_m計算公式如下：

其中，k∈[0.1，0.3]，σ_d為種群收斂臨界標準差，其取值與實際問題有關，遠小于σ的最大值，f_d為期望最優(yōu)適應度，i為當前迭代次數(shù)，run為最大迭代次數(shù)；當滿足上述變異條件，而且滿足f_gb≥c_f，則同時將隨機生成的新種群替換舊種群；

8)如果當前迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù)，i＜run，轉到步驟3)，否則進行下一步；

9)輸出找到的最優(yōu)序列gBest。