[發(fā)明專利]一種柔性裝配多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化方法

有效

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• 申請日: 2018-12-24
• 公開（公告）號: CN111353604B
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉志;蔡峰;孔令聰;顧士晨;何傅俠
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號: G06N3/12
• 分類號: G06N3/12;H01F41/00
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 朱寶慶

本發(fā)明提供了一種柔性裝配多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化方法，包括：構(gòu)建柔性裝配線多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化的模型：模型包括了柔性裝配線的定義、裝配線多目標(biāo)優(yōu)化的前提條件、多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化函數(shù)的參數(shù)定義、多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)、函數(shù)參數(shù)的約束條件；設(shè)計(jì)基于種群迭代劃分的遺傳算法：通過雙層基因編碼，設(shè)計(jì)產(chǎn)品競爭力為指標(biāo)的適應(yīng)度函數(shù)，針對選擇算子采用精英選擇策略，針對交叉算子設(shè)計(jì)分階段交叉，在進(jìn)化早期選擇間隔的個體隨機(jī)交叉，在進(jìn)化后期選擇優(yōu)秀的個體交叉，而變異算子則是在不同進(jìn)化階段設(shè)置不同的變異概率，共同實(shí)現(xiàn)算法的全局最優(yōu)和快速收斂；利用設(shè)計(jì)的基于種群迭代劃分的遺傳算法，根據(jù)需求目標(biāo)，求得柔性裝配線規(guī)劃的最優(yōu)結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種裝配線優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)，特別是一種柔性裝配多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化方法。

背景技術(shù)

近年來，隨著工業(yè)機(jī)器人、機(jī)器視覺以及物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的進(jìn)步和普及，面向多品種變批量生產(chǎn)模式的柔性裝配系統(tǒng)得到越來越多的應(yīng)用。與此同時，個性化需求的發(fā)展，驅(qū)使工業(yè)品的細(xì)分度進(jìn)一步增強(qiáng)，對產(chǎn)品高性價比、高質(zhì)量一致性的追求，以及市場的動態(tài)性對裝配生產(chǎn)過程快速響應(yīng)的需求，都要求柔性裝配系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初，就必須考慮產(chǎn)品裝配質(zhì)量、裝配線的產(chǎn)能、裝配線制造成本及其可重訪性等多目標(biāo)優(yōu)化問題。

隨著裝配線及現(xiàn)實(shí)環(huán)境等諸多變化，柔性裝配線除了需要協(xié)調(diào)不同工作站配合完成零件的裝配，還要應(yīng)對環(huán)境因素和人為需求變化等諸多影響。如一些具有工作站重訪的裝配線中，初裝配體裝配完成，轉(zhuǎn)送檢測工作站，檢測有不合格，需重訪工作站進(jìn)行調(diào)整，導(dǎo)致裝配節(jié)拍不是一個定值。甚至有時候裝配線的某個工作站故障，帶來裝配節(jié)拍的改變，且隨著時間的推移，裝配線裝配能力波動，企業(yè)成本承受能力的變化等諸多因素，所以對于裝配線的多目標(biāo)優(yōu)化還是一個動態(tài)優(yōu)化的過程。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種柔性裝配多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化方法，包括：

構(gòu)建柔性裝配線多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化的模型：模型包括了變壓器柔性裝配線的定義、裝配線多目標(biāo)優(yōu)化的前提條件、多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化函數(shù)的參數(shù)定義、多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)、函數(shù)參數(shù)的約束條件；

設(shè)計(jì)基于種群迭代劃分的遺傳算法：通過雙層基因編碼，設(shè)計(jì)產(chǎn)品競爭力為指標(biāo)的適應(yīng)度函數(shù)，針對選擇算子采用精英選擇策略，針對交叉算子設(shè)計(jì)分階段交叉，在進(jìn)化早期選擇間隔的個體隨機(jī)交叉，在進(jìn)化后期選擇優(yōu)秀的個體交叉，而變異算子則是在不同進(jìn)化階段設(shè)置不同的變異概率，共同實(shí)現(xiàn)算法的全局最優(yōu)和快速收斂；

利用設(shè)計(jì)的基于種群迭代劃分的遺傳算法，根據(jù)需求目標(biāo)，求得柔性裝配線規(guī)劃的最優(yōu)結(jié)果。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：(1)該方法構(gòu)建柔性裝配線多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化的模型及設(shè)計(jì)基于種群迭代劃分的遺傳算法求解，適應(yīng)于設(shè)備的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)，具有通用性。這種方法的應(yīng)用，能夠提前解決設(shè)備運(yùn)行過程中可能發(fā)生的問題，節(jié)省企業(yè)成本，提高設(shè)備的質(zhì)量；(2)設(shè)計(jì)基于工況變化的動態(tài)優(yōu)化方法，這種方法使得對現(xiàn)有裝配線進(jìn)行資源整合的同時，將對設(shè)備生產(chǎn)的影響降到最小，提高設(shè)備的柔性。(3)本發(fā)明增強(qiáng)了裝配設(shè)備的柔性，提高了產(chǎn)品裝配質(zhì)量的穩(wěn)定性和企業(yè)應(yīng)對市場變化的響應(yīng)速度，降低設(shè)備成本，使得裝配線利用率最大化。

下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

附圖說明

圖1是柔性裝配線設(shè)計(jì)圖。

圖2是算法工作流程圖。

圖3是基因串編碼圖。

圖4是基因串解碼圖。

具體實(shí)施方式