【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业自动化和机器人，具体为一种固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，该方法是一种针对多产品场景的多机器人局部破坏性拆卸生产线平衡的工业工程方法，适用于汽车拆卸、电子废物回收、零部件再制造等领域。本专利技术旨在优化多机器人协同工作的任务分配与调度，以提高拆卸线的工作效率、资源利用率和系统性能。
技术介绍
1、随着自动化技术的不断发展，机器人在拆卸线中的应用越来越广泛，尤其是在处理多种不同产品的拆卸过程中，自动化拆卸线的设计和优化显得尤为重要。然而，传统的拆卸线系统往往存在以下问题：
2、(1)组件不可拆卸性问题：在拆卸过程中，某些组件因失效严重或铆接焊接等结构导致无法拆卸，但现有的拆卸模式主要以非破坏拆卸为主，无法有效解决这类型部件的拆卸，导致拆卸失败。
3、(2)能耗与拆卸效率问题：传统方法未能有效平衡拆卸任务的能耗和效率，造成了过高的能耗峰值，影响了系统的经济性和环境友好性。
4、(3)已有的多产品多机器人拆卸线平衡问题的研究主要以节拍时间、能耗为优化目标，忽略了企业重点关注效益指标，同时目前的拆卸模式主要以非破坏拆卸为主，尚未在多产品多机器人拆卸线中引入破坏拆卸。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种新的固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，本专利技术以绿色高效为导向，从企业经济性出发，通过合理的任务分配、调度策略和局部破坏策略，优化了拆卸线的整体效率、能耗和安全性，解决了现有技术中的
2、本专利技术的技术方案是：
3、固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，包括以下步骤：
4、s1、收集产品线和拆卸任务的基础数据，包括确定候选机器人集合并收集不同型号机器人在破坏拆卸、非破坏拆卸下的拆卸时间、拆卸收益、拆卸能耗、拆卸成本等信息；
5、s2、建立以最小化节拍时间、总拆卸能耗、能耗峰值和拆卸利润为优化目标的多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡问题的混合整数线型规划模型；
6、s3、求解所述混合整数线型规划模型得到固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸方案。
7、作为本专利技术的一种具体实施方式，所述混合整数线型规划模型的目标函数包括：
8、最小化节拍时间：minf1＝ct
9、最小化总能耗：
10、工作站能耗峰值指标，用于平衡各个工作站的负荷：
11、minf3＝maxsek
12、拆卸利润指标：
13、
14、式中，ct为工作站节拍时间；s为固定工作站数量；sek为分配给工作站k的机器人能耗总和；wk表示工作站开启变量，如果工作站k处于开启状态，则wk＝1，否则wk＝0；其中，sek表示工作站k的能耗，它由两部分组成，分别为机器人执行拆卸任务时的能耗和待机能耗，当工作站未投用时，该工作站内的机器人能耗为零；r为机器人总数；n为拆卸任务总数；xikr为任务分配变量，如果工作站k中的机器人r拆解了任务i，则xikr＝1，否则xikr＝0；tir表示机器人r执行任务i的实际拆卸时间，其值与机器人型号、拆卸模式有关；oer表示机器人单位操作时间的能耗；ser表示机器人r单位时间内的待机能耗；ykr为机器人分配变量，如果机器人r被分配到工作站k，则ykr＝1，否则ykr＝0；lir表示机器人r执行任务i的实际拆卸效益；cir表示机器人r执行任务i的实际拆卸成本，上述拆卸效益和拆卸成本均与机器人型号、拆卸模式有关，cs表示开启工作站的单位时间成本；hi表示危害属性变量，当任务i处于危险中时，hi＝1，否则为hi＝0；chi为处理危险任务i的额外拆卸费用；
15、作为本专利技术的一种具体实施方式，所述混合整数线型规划模型还包括如下约束条件：
16、
17、
18、式中，ei表示每个任务i的破坏拆卸可行性值，它表示的是任务i采用破坏拆卸模式进行拆卸时的可行性，通常我们采用多粒度指标和专家打分法来确定，具体可以参考l.guo,x.zhang,multi-granularity feasibility evaluation method of the partialdestructive disassembly for an end-of-life product,(n.d.).https://doi.org/10.1007/s00170-021-07673-4/published.；l.guo,z.zhang,t.wu,y.zeng,y.zhang,x.xie,a grey wolf optimization algorithm for solving partial destructivedisassembly line balancing problem consider feasibility evaluation and noisepollution,advanced engineering informatics 60(2024).https://doi.org/10.1016/j.aei.2024.102418；k.wang,j.guo,b.du,y.li,h.tang,x.li,l.gao,a novel milp modeland an improved genetic algorithm for disassembly line balancing and sequenceplanning with partial destructive mode,comput ind eng 186(2023).https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109704；emax为所定的破坏拆卸可行性值阈值；表示拆卸模式，主要有两种拆卸模式，一种是破坏拆卸，一种是非破坏拆卸。如果机器人r中的任务i处于破坏性拆卸模式，则否则di表示需求属性变量，当任务i有回收需求价值时，di＝1，否则为di＝0；rtir表示机器人r使用非破坏性拆卸方法拆卸任务i的时间；rtdir表示机器人r使用破坏性拆卸方法拆卸任务i的时间；cnir为机器人r下进行非破坏性拆卸时第i项任务的拆卸成本；cdir为在机器人r下进行破坏性拆卸时第i项任务的拆卸成本；bnir为在机器人r下使用非破坏性拆卸时任务i的收益；bdir为在机器人r下使用破坏性拆卸时任务i的效益；lir表示机器人r执行任务i的实际拆卸效益，该效益综合考虑到任务的不同拆卸模式；n为拆卸任务编号集合；r为机器人编号集合；
19、作为本专利技术的一种具体实施方式，所述混合整数线型规划模型还包括如下约束条件：
20、
21、该约束表示任务需要满足任务优先级关系，式中ipp(j)为p产品中任务i的紧前任务集合；p为多个产品集合；
22、
23、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1中所述的固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，其特征在于，步骤S2中所述混合整数线型规划模型的目标函数如下：
3.根据权利要求2中所述的固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，其特征在于，步骤S2中所述混合整数线型规划模型还包括如下约束条件：
4.根据权利要求3中所述的固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，其特征在于，步骤S2中所述混合整数线型规划模型还包括如下约束条件：
5.根据权利要求4中所述的固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，其特征在于，步骤S2中所述混合整数线型规划模型还包括如下约束条件：
【技术特征摘要】
1.固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1中所述的固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，其特征在于，步骤s2中所述混合整数线型规划模型的目标函数如下：
3.根据权利要求2中所述的固定工作站下多产品多机器人局部破坏拆卸线平衡方法，其特征在于，步骤s2中所述混...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭磊，张则强，刘思璐，李艳，夏琪琪，费静文，韩越，莫皓森，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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