考虑不同作业场景的人机协作拆卸线设置方法技术

本发明专利技术提供了一种考虑不同作业场景的人机协作拆卸线设置方法，包括如下步骤：收集拆卸线和拆卸任务信息，建立最小化工作站数量，空闲均衡指标，拆卸线运行中的各项成本为目标的拆卸线平衡问题混合整数规划模型；求解上述混合整数规划模型；同时，本发明专利技术提供了一种新的算法以高效求解所提出的问题。本发明专利技术提供了一种考虑不同作业场景的人机协作拆卸线的设置方法，能够为布置高效拆卸线提供依据。能够为布置高效拆卸线提供依据。能够为布置高效拆卸线提供依据。

【技术实现步骤摘要】
考虑不同作业场景的人机协作拆卸线设置方法


[0001]本专利技术涉及设施布局
，具体是考虑不同作业场景的人机协作拆卸线设置方法。

技术介绍

[0002]随着全球经济和科技的快速发展，各种工业产品的快速迭代与用户需求的不断变化导致产品的报废周期显著变短。回收利用这些报废产品以减少资源浪费和环境危害已成为废物管理共识。拆解是废旧产品资源化处置、再利用和再制造的关键步骤。而拆卸线作为一种高效拆解废旧产品的作业形式，已经被推广和应用于资源回收企业。但站间作业时间不平衡会导致拆卸效率下降、拆卸成本增高。因此，这引发了拆卸线平衡问题(DLBP)的研究，即在某些约束下分配废旧产品的拆卸任务给工作站以保证拆卸线低成本、高效率运行。
[0003]现有DLBP专利技术绝大多数围绕手动拆卸展开研究。事实上，当工人体力不佳或技能水平差异过大会导致拆卸线生产能力下降，甚至出现堵塞。此外，废旧产品通常包含大量危害零件(例如锂电池、电路板)会对人体造成极大伤害，甚至引发生命危险。随着机器人技术的不断升级，用工业机器人代替人工已经引起了学者们极大兴趣。但是机器人的工业化应用也面临一个困难，机器人虽然有着高效的拆解效率却无法独立完成一些特殊的复杂任务。这种情况下人机协同拆卸不但可以兼顾人灵活性和机器人高效性以最大化发挥拆卸线的作用，还能在生产制造中保障人的身心健康与福祉，这也成为智能制造的热点前沿研究。
[0004]在一项人机协作技术的调查中，汉娜等人基于人类和机器人是否共享空间、共享时间、共享任务和目标将人机协作分为共存合作、顺序合作、并行合作和协作等四类工作场景。充分利用这四类场景有助于个性化的人机协作拆卸技术的发展，但也为DLBP问题增加了很多复杂特征，例如如何处理人与机关系、人
‑
机与废旧产品关系和人
‑
机与拆解线的关系，这急剧增加了解决DLBP的难度和复杂度。然而，据专利技术人所知，之前的研究并未将具有不同协作场景的人机协作技术整合到拆卸线中，因此，将人机协作技术引入到DLBP是一项极其有价值且富有挑战的研究。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，本专利技术的主要目的在于提供一种考虑不同作业场景的人机协作拆卸线设置方法。
[0006]如图1所示，本研究为一个工作站分配一个工人和一个机器人，人机协作可分为四类场景：共存合作、顺序合作、并行合作和协作。共存合作是指人和机器人不共享工作空间，两者没有接触，进行不相关任务的拆解，同时拆卸时间不共享，显然不在同一个工作站的人与机器人都处于共存状态。顺序合作是指人和机器人在不同时间处于同一空间，两者在一个不共享工作区内，两者没有接触，进行相互联系任务的拆解，同时拆卸时间不共享。对于拆卸线来说，人和机器人通常仅在站内移动以避免过长的移动时间影响拆卸效率。因此，在本专利技术中相邻工作站的操作者之间的关系皆被定义为顺序合作。并行合作是指人与机器人
在一个共享工作区内，两者没有接触，进行不相关任务的拆解，同时拆卸时间不共享，如工作站2和3所示，作业时将危害任务分配给机器人和复杂任务分配给人类，这种协作场景不但能够减少人员受伤害风险，还可以增加空间利用率、缩短循环作业周期。如工作站1和4所示，协作是指人与机器人一个共享工作区内，两者有接触，进行相互联系任务的拆解，同时拆卸时间共享(必须同时开始同时结束)，这种场景下人机之间的交互(接触)是必要的，因此本专利技术定义交互拆卸的任务既不能是危害任务也不能是复杂任务。值得注意是，由于机器人无法完成复杂任务，本专利技术将既危害又复杂的任务定义为复杂任务。
[0007]本专利技术的假设条件为：(1)待拆卸产品数量充足，且拆卸模式为完全拆卸；(2)忽略零件流转时间；(3)工人或机器人的更换工具时间计入到零件的拆卸时间；(4)所有零件没有达到仅允许破坏拆卸程度的物理损伤；(5)工作站均配备辅助起重设备以破除零件的拆卸方向限制；(6)假设各工人的操作熟练度为相同水平。
[0008]本专利技术的技术方案是：
[0009]考虑不同作业场景的人机协作拆卸线设置方法，包括以下步骤：
[0010]S1、获取拆卸任务中，任一个零件的拆卸时间、零件属性和拆卸优先关系和具体的拆卸协作场景；
[0011]S2、建立拆卸线的多目标函数，包括最小化工作站数量，空闲时间均衡指标，拆卸线运行中的各项成本为目标的拆卸线平衡问题混合整数规划模型；同时建立模型的约束条件，包括拆卸任务分配约束、拆卸优先关系约束、时间约束和位置约束和工作站分配约束；
[0012]S3、求解上述混合整数规划模型。
[0013]此外，本专利技术提出了一种新的求解上述混合整数规划模型的方法，其包括如下步骤：
[0014]S31、基于实数编码方式，并对其进行解码，后根据帕累托精英策略产生初始解；
[0015]S32、通过混合局部搜索遗传算法算法对初始解进行寻优更新，并引入帕累托精英保留策略得到最优方案和最优解。
[0016]其中，通过混合局部搜索遗传算法算法对初始解进行寻优更新包括：解码完成后生成初始种群后，计算目标函数，筛选非支配解并更新外部档案WD，生成第一代种群，基于帕累托精英策略筛选出具有较优解可行性的个体；随后进行双点交叉、单点变异更新种群；将子代种群与父代种群组合形成新一代种群重新进行上述操作，直至迭代次数满足终止条件，通过超体积值(HV)筛选出最优解作为最终输出。
[0017]有益效果：
[0018]本专利技术设计了一种考虑不同作业场景的人机协作拆卸线的设置方法。考虑到机器人虽然拥有极高的拆卸效率但是无法独立完成一些特殊的复杂任务，设计了一条考虑不同人机协作场景的拆卸线以兼顾人灵活性和机器人高效性，从而最大化发挥拆卸线的作用还能在生产制造中保障人的身心健康与福祉。并建立了一个考虑不同作业场景的人机协作拆卸线的混合整数规划(MIP)模型用于求解小规模问题和验证所提元启发式算法的正确性。本专利技术提出的算法基于待解决问题特征设计了编码、解码，然后有效地将遗传算子与局部搜索算子相结合以增强算法的寻优能力，以高效求解上述模型。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0020]图1是考虑不同协作场景的人机协同拆卸线；
[0021]图2是优先关系图转化为优先关系矩阵示意图；
[0022]图3是四层解码操作示意图；
[0023]图4是交叉、变异操作示意图；
[0024]图5是局部搜索操作示意图；
[0025]图6是Tesla电池模组的三维图；
[0026]图7是不同算法求解动力电池模组案例的解集分布图；
[0027]图8是动力电池模组的3种拆卸方案。
具体实施方式
[0028]下面将结合实例对本专利技术的具体实施方式进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0029]下面结合实施例对本专利技术作进一步描述：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑不同作业场景的人机协作拆卸线设置方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取拆卸任务中，所有零件的拆卸时间、零件属性和拆卸优先关系和拆卸协作场景；S2、建立拆卸线的多目标函数，包括最小化工作站数量，空闲时间均衡指标，拆卸线运行中的各项成本为目标的拆卸线平衡问题混合整数规划模型；同时建立模型的约束条件，包括拆卸任务分配约束、拆卸优先关系约束、时间约束和位置约束和工作站分配约束；S3、求解上述混合整数规划模型。2.根据权利要求1所述的考虑不同作业场景的人机协作拆卸线设置方法，其特征在于，所述数学模型的目标函数如下：最小化开启工作站数量：最小化空闲均衡指标：最小化拆卸成本：f3＝EC+LC+HC+AC；其中，拆卸成本包括机器人能耗成本EC、人工成本LC、固定资产成本HC和拆卸危害任务需要的额外拆卸成本AC，其计算式如下：需要的额外拆卸成本AC，其计算式如下：需要的额外拆卸成本AC，其计算式如下：需要的额外拆卸成本AC，其计算式如下：式中，S
m
工作站开启变量，若第m个工作站开启，则S
m
＝1，否则S
m
＝0；m为工作站编号；M为工作站编号集合；w为操作者类型，W为操作者类型集合，W＝{w|1,2}，w＝1为人工拆卸，w＝2为机器人拆卸；CT为节拍时间；i表示拆卸任务编号；N为拆卸任务编号集合；NI为交互任务编号集合；NH为危害任务编号集合；x
(
·
)(
·
)
为任务分配给工作站的变量，第一个括号中为任务编号，第二个括号中为工作站编号，若该任务分配给该工作站，则x
(
·
)(
·
)
＝1，否则x
(
·
)(
·
)
＝0；y
(
·
)(
·
)
为任务分配给不同类型操作者的变量，第一个括号中为任务编号，第二个括号中为操作者类型，若该任务分配给该类型操作者，则y
(
·
)(
·
)
＝1，否则y
(
·
)(
·
)
＝0；t
(
·
)(
·
)
为不同类型操作者拆卸某一任务的拆卸时间，第一个括号中为任务编号，第二个括号中为操作者类型；OE为每个机器人工作能耗；SE为每个机器人待机能耗；C
mt
为手动拆卸的单位时间成本；C
rt
为机器拆卸的单位时间成本；C
w
为配置工作站的固定成本；C
r
为配置机器人的固定成本；C
h
指拆卸危害任务时需要的额外成本。3.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：张则强，吴腾飞，宋昊轩，刘思璐，张裕，程文明，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：