【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动化焊接，尤其涉及一种基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法。
技术介绍
1、近年来，机器人的技术发展日益成熟，在很多领域中都存在机器人的应用，例如在国防、医疗、工业生产、生活服务等领域。机器人在生产制造领域尤其发挥着重要作用，关于工业机器人技术的研究是机器人发展的重要方向。
2、焊接任务是现代制造业中的一个重要环节。据相关数据统计，焊接工作在制造业中占比30％～45％，其在有些应用场所的占比甚至更高。基于扫描振镜的飞行焊接作为一种典型的焊接技术在实际生产中有着广泛的应用，如飞机部件的焊接、汽车生产制造中的车身焊接、小型电子产品的生产线焊接等。机器人焊接技术的研究对于实现智能制造，提升工业自动化水平具有重要作用。
3、机器人焊接技术在实际工业生产制造中有重要的现实意义。对于焊接任务，传统的焊接方法，往往依赖于工人的技能和经验，不仅速度较慢，而且质量难以保证。通过使用焊接机器人进行焊接作业，可以精确控制焊接路径和速度，从而在保证质量的同时，大幅提高生产效率。如何优化焊接机器人的焊接轨迹提高焊接效率成为机器人焊接作业的一个难题。
4、专利文献cn109542103a提出了一种基于烟花粒子群算法的机器人焊接路径规划方法，属于机器人焊接控制
所述方法采用贪心算法初始种群所有的路径解和参数，根据粒子群算子更新所有种群个体的速度与位置，将粒子群的个体被看作是烟花算法的烟花，通过修改爆炸算子与高斯变异算子产生火花，采用精英轮盘赌策略选择烟花种群，利用双种群策略重新组建种群，最后更新
5、专利文献cn118237825a提出了一种基于人工智能的焊机方法及焊接机器人，该方法包括：通过多类型设备获取焊接对象的多维度信息，并对所述多维度信息进行预处理；通过预设的深度学习模型并基于预处理数据以及历史数据，对当前任务特点进行分析，基于分析结果，对焊接路径进行规划并对初始焊接参数设置；在焊接过程中，对焊缝状态进行持续监控，获取焊接状态的实时参数数据，并将其传输至边缘计算单元，通过深度强化学习模型进行分析，动态调整焊接参数。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，该方法用于优化机器人飞行焊接的加工路径，以提供焊接效率。
2、为了实现本专利技术的目的，提供了如下技术方案：一种基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，包括以下步骤：
3、根据各预设的焊接位置点所在焊接区域的分布情况，构建对应的焊接模型；
4、设定遗传算法参数，其包括染色体规模和最大迭代次数；
5、根据所述染色体规模生成初始种群，将所述初始种群引入所述焊接模型中并以焊接过程中的总时间最短为优化目标进行交叉操作和变异操作；
6、其中，交叉操作后将所有的子代和父代混合并排序，选择适应度靠前的一半进行保留；
7、变异操作后若子代适应度大于父代则选择子代，否则保留父代；
8、重复初始种群生成，交叉操作和以及变异操作直至满足最大迭代次数，以获得总时间最短的加工路径作为最优飞行焊接路径。
9、本专利技术以飞行焊接位置点构建模糊控制的焊接模型，利用遗传学算对构建初始值并在焊接模型的基础上，对总时间最短的加工路径进行求解，以获得最优飞行焊接路径。
10、具体的，所述焊接模型包括焊接作业建模和染色体编码。
11、具体的，所述焊接作业建模的具体过程如下：
12、对预设的焊接位置点所在焊接区域进行编号，以区分不同焊接位置点对应的矩形范围；
13、将各个焊接位置点范围划分成2*2的四个小矩形，以构建9个带有编号的点，并在这9个点中选择其中一个作为真正的焊接位置点；
14、重复上述过程将所有预设的飞行焊接位置点进行划分编号。
15、具体的，所述染色体编码采用三条染色体上中下分布，长度均与框数一致，且均为整数编码方式，其中，第一行染色体表示各框的加工顺序，第二行染色体表示与各框对应的焊接位置点编号，第三行染色体表示该框对应的焊接加工中是否需要开启风刀保护。
16、具体的，所述交叉操作基于各焊接区域的加工顺序进行操作。
17、具体的，所述交叉操作基于每个焊接区域中的焊接位置点选择进行交叉操作。
18、具体的，所述变异操作基于各焊接区域的加工顺序变异，且焊接位置点不变。
19、具体的，所述变异操作基于焊接位置点变异，且各焊接区域的加工顺序不变。
20、具体的，所述加工路径的表达式如下：
21、
22、其中，n表示所有焊接区域的总数，(xi,yi)表示第i个焊接区域中所选的焊接位置点，(xi+1,yi+1)表示下一个焊接区域所选择的焊接位置点，(x0,y0)表示起始点坐标。
23、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
24、利用模糊控制原理构建对应的焊接模型，以约束后续仿真迭代过程的范围，从而提高焊接路径的优化效率，同时利用特定的遗传学分析方法进行优化，进一步获得全局最优解。
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1.一种基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述焊接模型包括焊接作业建模和染色体编码。
3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述焊接作业建模的具体过程如下：
4.根据权利要求2所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述染色体编码采用三条染色体上中下分布，长度均与框数一致，且均为整数编码方式，其中，第一行染色体表示各框的加工顺序，第二行染色体表示与各框对应的焊接位置点编号，第三行染色体表示该框对应的焊接加工中是否需要开启风刀保护。
5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述交叉操作基于各焊接区域的加工顺序进行操作。
6.根据权利要求1所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述交叉操作基于每个焊接区域中的焊接位置点选择进行交叉操作。
7.根据权利要求1所述的所述的基于遗传算法的机
8.根据权利要求1所述的所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述变异操作基于焊接位置点变异，且各焊接区域的加工顺序不变。
9.根据权利要求1所述的所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述加工路径的表达式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述焊接模型包括焊接作业建模和染色体编码。
3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述焊接作业建模的具体过程如下：
4.根据权利要求2所述的基于遗传算法的机器人飞行焊接路径规划方法，其特征在于，所述染色体编码采用三条染色体上中下分布，长度均与框数一致，且均为整数编码方式，其中，第一行染色体表示各框的加工顺序，第二行染色体表示与各框对应的焊接位置点编号，第三行染色体表示该框对应的焊接加工中是否需要开启风刀保护。
5.根据权利要求1所述的基于遗...
【专利技术属性】
技术研发人员：廉宏远，张启平，郑天江，李俊杰，张驰，熊次远，
申请(专利权)人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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