一種基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法
【專利摘要】一種基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法:步驟S1,獲取生產(chǎn)線的設(shè)計要求信息;步驟S2,作初步的布局規(guī)劃;步驟S3,設(shè)計仿真模型和算法引擎;步驟S4,建立指令通道,建立信息通道,以使仿真模型與算法引擎實現(xiàn)交互;步驟S5,接收輸入的樣本信息,算法引擎執(zhí)行后生成生產(chǎn)指令,仿真模型根據(jù)生產(chǎn)指令運行,并生成現(xiàn)場信息反饋給算法引擎;步驟S6,對仿真模型運行結(jié)果進行分析,根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化算法引擎和/或仿真模型,然后執(zhí)行步驟S5,直到滿足預(yù)設(shè)條件后退出;步驟S7,對仿真模型設(shè)置隨機擾動因子,重新執(zhí)行算法引擎,判斷優(yōu)化算法是否滿足魯棒性,滿足,則輸出生產(chǎn)線的布局方案和/或智能執(zhí)行內(nèi)核;不滿足,則調(diào)整布局規(guī)劃,執(zhí)行步驟S3。
【專利說明】
一種基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明屬于工業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種生產(chǎn)線布局優(yōu)化方法?!颈尘凹夹g(shù)】
[0002]為了推動工業(yè)化和智能化融合,推進工業(yè)4.0建設(shè),必須加快推進不同產(chǎn)業(yè)自動化與智能化的生產(chǎn)整線建設(shè)。隨著計算機、智能制造裝備與通信技術(shù)的快速發(fā)展,我國制造業(yè)對自動化生產(chǎn)整線快速設(shè)計和合理實施的需求日益迫切,怎樣使生產(chǎn)整線設(shè)計快速合理并能高效運行。自動化與智能化的生產(chǎn)整線是通過集成多個自動化設(shè)備,使各個設(shè)備之間實現(xiàn)物理和信息聯(lián)通,并能在上層進行智能化的指揮調(diào)度。自動化生產(chǎn)整線能提升產(chǎn)品質(zhì)量、 提高生產(chǎn)效率和減少用工人數(shù)等,自動化生產(chǎn)整線具有強烈的定制需求與行業(yè)依賴性,專機設(shè)備與工藝密切相關(guān),中間設(shè)備依賴于在制品的加工形態(tài)與物理性能,整線設(shè)備必須滿足個性化的車間布局需求與預(yù)期產(chǎn)能需求。如何快速設(shè)計出配置合理、運行高效的自動化與智能化的生產(chǎn)整線是擺在制造企業(yè)面前的難題。
[0003]圖1為傳統(tǒng)設(shè)計方法流程圖,一般通過規(guī)劃設(shè)計人員依據(jù)數(shù)學(xué)分析和經(jīng)驗進行整線設(shè)計,對設(shè)計人員經(jīng)驗具有較強依賴性,建立的數(shù)學(xué)模型建立在部分假設(shè)的基礎(chǔ)上,不能充分反應(yīng)實際問題。當(dāng)前國內(nèi)外投產(chǎn)運行的復(fù)雜制造系統(tǒng)中,高達60%因初期規(guī)劃不合理或失誤而導(dǎo)致沒有達到預(yù)先設(shè)計的指標(biāo)。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和虛擬仿真技術(shù)的應(yīng)用,虛擬仿真設(shè)計借助仿真平臺進行生產(chǎn)線的規(guī)劃設(shè)計成為一種可行與有效的方法:首先按傳統(tǒng)方式對生產(chǎn)線進行初始設(shè)計,然后在依托仿真平臺進行建模,并在仿真軟件中對設(shè)計模型進行仿真驗證其設(shè)計是否合理,找出設(shè)計方案可能存在的問題,再進行設(shè)計方案的優(yōu)化,用以確定最終設(shè)計方案。現(xiàn)有的虛擬仿真設(shè)計與傳統(tǒng)設(shè)計方法相比能夠利用計算機虛擬仿真技術(shù)模擬出生產(chǎn)線未來三維布局和運行狀態(tài),并能提前驗證其合理性,能夠快速實現(xiàn)自動生產(chǎn)線設(shè)計和規(guī)劃的重要研究工具。然而整線自動化系統(tǒng)往往是典型離散事件制造系統(tǒng), 其規(guī)模龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜,存在眾多隨機因素,從初期規(guī)劃到實際運行都存在復(fù)雜的決策問題。在制造系統(tǒng)設(shè)計和優(yōu)化過程中很難清晰確定目標(biāo)對象,且目標(biāo)函數(shù)難以以常規(guī)解析方式進行求解,使得設(shè)計和實施都很難達到預(yù)期的效果。通過仿真建??梢詫⑾到y(tǒng)的相關(guān)要素按照實際的運行邏輯有機地結(jié)合起來,真實反映出系統(tǒng)的行為,但仿真模型僅是對問題的直觀描述,仿真運行只能提供一定條件下的可行方案。
[0004]因此,本發(fā)明提出了一種針對生產(chǎn)線的基于仿真的自動化優(yōu)化設(shè)計方法。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。為此,本發(fā)明提出一種基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,該方法具有不用高度依賴設(shè)計人員的經(jīng)驗,快速地高效地找到生產(chǎn)線的最優(yōu)化布局,同時優(yōu)化算法還具有較好的魯棒性。
[0006]為了實現(xiàn)以上目的,本發(fā)明提供了一種基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,該方法包括:步驟S1,獲取所述生產(chǎn)線的設(shè)計要求信息;步驟S2,根據(jù)所述設(shè)計要求信息對所述生產(chǎn)線作初步的布局規(guī)劃;步驟S3,根據(jù)所述布局規(guī)劃設(shè)計所述生產(chǎn)線的仿真模型和算法引擎;步驟S4,建立所述算法引擎到所述仿真模型的指令通道,建立所述仿真模型到所述算法引擎的信息通道,以使所述仿真模型與所述算法引擎實現(xiàn)交互;步驟S5,接收輸入的樣本信息,所述算法引擎執(zhí)行后生成生產(chǎn)指令,所述仿真模型根據(jù)所述生產(chǎn)指令運行,并把運行結(jié)果生成現(xiàn)場信息反饋給所述算法引擎;步驟S6,對所述仿真模型的運行結(jié)果進行分析,根據(jù)所述分析結(jié)果優(yōu)化所述算法引擎和/或仿真模型,然后執(zhí)行步驟S5,直到滿足預(yù)設(shè)條件后退出;步驟S7,對所述仿真模型設(shè)置隨機擾動因子,重新執(zhí)行算法引擎,判斷所述優(yōu)化算法是否滿足魯棒性,滿足,則輸出所述生產(chǎn)線的布局方案和/或智能執(zhí)行內(nèi)核;不滿足,則調(diào)整布局規(guī)劃,執(zhí)行步驟S3。
[0007]由于建立起了仿真模型與算法引擎之間的交互,通過兩者之間的交互迭代去尋找最優(yōu)的生產(chǎn)線生產(chǎn)方式,與傳統(tǒng)的只是通過人工輸入進行簡單的生產(chǎn)線的模擬方法相比, 可以很大程度地彌補了設(shè)計人員經(jīng)驗不足的缺陷;通過反復(fù)的調(diào)整布局規(guī)劃,可以快速地高效地尋找到與生產(chǎn)線相適應(yīng)的布局方法,同時優(yōu)化算法還具有較好的魯棒性。需要說明的是上述的預(yù)設(shè)條件本身也可以是一個預(yù)設(shè)條件的集合,針對預(yù)設(shè)條件的集合里面的每個條件都可以輸出一個滿足該條件的布局方案和/或智能執(zhí)行內(nèi)核,也就是說不單可以輸出最優(yōu)解,也可以輸出近優(yōu)解,這樣就大大地方便了設(shè)計人員對布局方案的選擇。
[0008]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例,在執(zhí)行上述步驟S2前,預(yù)設(shè)有與所述生產(chǎn)線行業(yè)相對應(yīng)的布局模型,可根據(jù)所述設(shè)計要求信息選擇不同的布局模型,以在所述布局模型的基礎(chǔ)上對所述生產(chǎn)線作初步的布局規(guī)劃。
[0009]預(yù)設(shè)有與生產(chǎn)線行業(yè)相對應(yīng)的布局模型(主要針對生產(chǎn)線共性的部分),這樣可以減少設(shè)計者重復(fù)性的勞動,同時還減少出錯的幾率,提高建模的時間。
[0010]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例,設(shè)計所述生產(chǎn)線的仿真模型包括:步驟S3.1,對所述生產(chǎn)線的設(shè)備進行三維建模;步驟S3.2,確定所述模型中的動件和不動件,并設(shè)定所述動件的運動方式;步驟S3.3,建立所述模型的控制方式,其中,包括數(shù)據(jù)的采集與處理、傳感器的布置、控制邏輯的設(shè)定;步驟S3.4,根據(jù)所述的初步的布局規(guī)劃對所述模型進行裝配。
[0011]根據(jù)本發(fā)明的另一個實施例,設(shè)計所述生產(chǎn)線的算法引擎包括:步驟S4.1,對所述生產(chǎn)線的模型進行數(shù)學(xué)建模;步驟S4.2,對所述動件的運動過程進行數(shù)學(xué)建模;步驟S4.3, 根據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型制定優(yōu)化算法;步驟S4.4,根據(jù)所述生產(chǎn)線制定執(zhí)行和調(diào)度所述優(yōu)化算法的算法引擎。
[0012]與傳統(tǒng)的方法不一樣的是,本發(fā)明還對生產(chǎn)線的模型的運行配置了算法引擎,通過算法引擎運行優(yōu)化算法,從而達到使模型的排布和運行方式優(yōu)化的目的。
[0013]進一步地,可以根據(jù)模型間的耦合度進行聚類分析,這樣就把模型劃分成多個模型群,并制定與模型群相對應(yīng)的優(yōu)化算法。[〇〇14]通過先對模型進行聚類分析,把模型劃分成多個模型群來制定優(yōu)化算法,這樣可以更快地找到更優(yōu)的布局方案。[〇〇15]本發(fā)明的另一個實施例披露了仿真模型與算法引擎之間的具體交互方式。接收輸入的樣本信息,所述算法引擎執(zhí)行后生成生產(chǎn)指令存儲在指令數(shù)據(jù)庫中,所述仿真模型實時在所述指令數(shù)據(jù)庫中接受對應(yīng)指令,并執(zhí)行對應(yīng)動作;匯總仿真模型的現(xiàn)場信息存儲在現(xiàn)場信息數(shù)據(jù)庫中,進行狀態(tài)分析后,反饋給所述算法引擎。
[0016]通過設(shè)置了中間數(shù)據(jù)庫,即指令數(shù)據(jù)庫和現(xiàn)場信息數(shù)據(jù)庫,這樣有利于回查,尋找異常的數(shù)據(jù)點,更有利于優(yōu)化算法引擎和仿真模型。
[0017]本發(fā)明的另一個實施例披露了具體的優(yōu)化對象,根據(jù)所述分析結(jié)果優(yōu)化所述算法引擎包括優(yōu)化該算法引擎的算法結(jié)構(gòu);根據(jù)所述分析結(jié)果優(yōu)化所述仿真模型包括優(yōu)化該仿真模型的配置參數(shù)。
[0018]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例,所述預(yù)設(shè)條件包括:對所述生產(chǎn)線進行適應(yīng)性和合理性分析,并把分析結(jié)果與預(yù)設(shè)指標(biāo)參數(shù)作比較。
[0019]本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出,部分將從下面的描述中變得明顯,或通過本發(fā)明的實踐了解到?!靖綀D說明】
[0020]圖1是傳統(tǒng)設(shè)計方法流程圖;圖2是本發(fā)明設(shè)計方法的概要設(shè)計圖;圖3是本發(fā)明設(shè)計方法的詳細(xì)設(shè)計圖?!揪唧w實施方式】
[0021]下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例,所述實施例的示例在附圖中示出,其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的,旨在用于解釋本發(fā)明,而不能理解為對本發(fā)明的限制。[〇〇22]下文的公開提供了許多不同的實施例或例子用來實現(xiàn)本發(fā)明的不同結(jié)構(gòu)。為了簡化本發(fā)明的公開,下文中對特定例子的部件和設(shè)置進行描述。當(dāng)然,它們僅僅為示例,并且目的不在于限制本發(fā)明。此外,本發(fā)明可以在不同例子中重復(fù)參考數(shù)字和/或字母。這種重復(fù)是為了簡化和清楚的目的,其本身不指示所討論各種實施例和/或設(shè)置之間的關(guān)系。此夕卜,本發(fā)明提供了的各種特定的工藝和材料的例子,但是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識到其他工藝的可應(yīng)用于性和/或其他材料的使用。
[0023]如圖2、3所示,一種基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,該方法主要支持整條生產(chǎn)線快速設(shè)計與執(zhí)行迭代優(yōu)化,所述的方法具體步驟如下:第S1步:整線設(shè)計數(shù)據(jù)獲取,調(diào)研生產(chǎn)線加工的產(chǎn)品并確定其加工工藝路徑;調(diào)研每一個工序加工需要的加工設(shè)備和該工序的生產(chǎn)節(jié)拍;調(diào)研該工廠實際場地空間和現(xiàn)有設(shè)備的具體信息;調(diào)研工廠計劃該生產(chǎn)線要求達到的生產(chǎn)能力等。需要獲取以下詳細(xì)信息:產(chǎn)能要求、工廠場地、加工流程、生產(chǎn)節(jié)拍、生產(chǎn)計劃、工藝計劃、加工設(shè)備等;第S2步:初始整線布局規(guī)劃,依據(jù)調(diào)研信息初步快速交互地確定幾種生產(chǎn)線布局方式, 或者依據(jù)現(xiàn)有行業(yè)內(nèi)常用的幾種布局方式進行分析總結(jié),確定生產(chǎn)整線初步布局方案設(shè)計,包括設(shè)備資源配置、整線布局和工藝路徑規(guī)劃等。1)資源配置:各工藝段需要的設(shè)備及其數(shù)量;2)工藝路徑規(guī)劃:依據(jù)產(chǎn)品的工藝路徑,確定各個工序中的標(biāo)準(zhǔn)工時,分析產(chǎn)品每個工藝對應(yīng)的加工設(shè)備和操作的工藝關(guān)聯(lián);3)整線布局:根據(jù)企業(yè)的工廠空間、產(chǎn)品加工工序以及希望達到的生產(chǎn)能力,對現(xiàn)有設(shè)備、中間設(shè)備及擬投用設(shè)備進行合理的空間布局、物理干涉分析和物流路徑規(guī)劃,確定整線布局。
[0024]可以預(yù)設(shè)有與生產(chǎn)線行業(yè)相對應(yīng)的布局模型,可根據(jù)設(shè)計要求信息選擇不同的布局模型,以在所述布局模型的基礎(chǔ)上對所述生產(chǎn)線作初步的布局規(guī)劃。這樣可以減少對設(shè)計人員的依賴,減少基本的出錯,提高布局的效率。
[0025]第S3步:整線靜態(tài)定制設(shè)計,包括整線仿真模型設(shè)計與整線算法引擎設(shè)計。[〇〇26]1)整線仿真模型設(shè)計:首先,依據(jù)初步整線布局規(guī)劃建立所有設(shè)備的三維模型;其次,確定模型中的動件和不動件,規(guī)劃好動件的運動方式;然后,對整線的控制方案進行設(shè)計,包括數(shù)據(jù)的采集與處理、 傳感器的布置、控制邏輯設(shè)計等;最后,依據(jù)整線布局規(guī)劃在仿真軟件中進行整線布局與裝配。2)整線算法引擎設(shè)計:首先,依據(jù)初步整線布局規(guī)劃對整線進行數(shù)學(xué)建模;其次,對其運動過程進行數(shù)學(xué)建模;然后,根據(jù)各單元模塊建立的數(shù)學(xué)模型,研發(fā)對應(yīng)的模塊的智能優(yōu)化算法進行求解;最后,研發(fā)整線執(zhí)行和調(diào)度算法引擎,作為整個生產(chǎn)線系統(tǒng)的內(nèi)核。[〇〇27]第S4、S5步:建立所述算法引擎到所述仿真模型的指令通道,建立所述仿真模型到所述算法引擎的信息通道,以使所述仿真模型與所述算法引擎實現(xiàn)交互。整線智能執(zhí)行,主要指仿真模型運行時與算法引擎通過指令傳輸與數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)“指令下行”與“信息上行” 的動態(tài)交互,動態(tài)執(zhí)行過程中對仿真結(jié)果進行分析,更新算法引擎中的優(yōu)化算法和/或仿真模型中的配置參數(shù)。
[0028]1)指令下行,通過輸入樣本信息(如樣本訂單信息)到仿真軟件中進行模擬,算法執(zhí)行引擎將樣本訂單轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)指令,存儲在指令數(shù)據(jù)庫中,仿真運行時依據(jù)模型中的控制方案和底層邏輯實時的在指令數(shù)據(jù)庫中接受對應(yīng)指令,并執(zhí)行對應(yīng)動作;2)信息上行,通過在仿真模型匯總布置的傳感器實時采集的現(xiàn)場數(shù)據(jù),進行狀態(tài)分析后,反饋給算法執(zhí)行引擎設(shè)備實時工作狀態(tài)。[〇〇29]第S6步:“設(shè)計-執(zhí)行”迭代優(yōu)化,通過迭代式地調(diào)整靜態(tài)設(shè)計的配置參數(shù)與智能執(zhí)行算法引擎的優(yōu)化算法,對整線動態(tài)智能執(zhí)行的效果進行統(tǒng)計分析,包括適應(yīng)性分析、合理性分析等,把分析結(jié)果與預(yù)設(shè)指標(biāo)參數(shù)作比較,若滿足預(yù)設(shè)指標(biāo)參數(shù)則退出迭代循環(huán),執(zhí)行第S7步;第S7步:對所述仿真模型設(shè)置隨機擾動因子,重新執(zhí)行算法引擎,判斷所述優(yōu)化算法是否滿足魯棒性,看是否滿足要求,滿足則輸出整線設(shè)計方案和智能執(zhí)行內(nèi)核,不滿足則再改進整線布局設(shè)計方案,重新執(zhí)行第S3步。通過設(shè)計與執(zhí)行的反復(fù)迭代優(yōu)化后不僅可以獲得一種最優(yōu)的整線設(shè)計方案,同時能夠形成整線智能執(zhí)行內(nèi)核。另外使得優(yōu)化算法還具有較好的魯棒性。
[0030]由于需要迭代地調(diào)整仿真模型的配置參數(shù)和算法引擎的算法結(jié)構(gòu),再在這基礎(chǔ)上尋找最佳的布局,對系統(tǒng)的運算量和資源要求是非常大的,居此,本發(fā)明還提出了一種降低系統(tǒng)運算量的方法。該方法就是在對仿真模型進行建模后,根據(jù)模型之間的耦合度進行聚類分析,從而把模型分成多個模型群,再制定與模型群相對應(yīng)的優(yōu)化算法,這樣就相當(dāng)于把生產(chǎn)線按照耦合度的大小分成了多個子生產(chǎn)線,對子生產(chǎn)線的布局規(guī)劃作優(yōu)化,由于只是針對子生產(chǎn)線作運算,運算量則會大大地減少,且各個子生產(chǎn)線之間還可以并行運算,大大地減少了運算的時間。
[0031]在本發(fā)明的描述中,需要理解的是,術(shù)語“中心”、“長度”、“寬度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底”、“內(nèi)”、“外”、“軸向”、“徑向”、“周向”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系,僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述,而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作,因此不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0032]此外,術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的,而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括一個或者更多個該特征。在本發(fā)明的描述中,“多個”的含義是兩個或兩個以上, 除非另有明確具體的限定。
[0033]在本發(fā)明中,除非另有明確的規(guī)定和限定,術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”、“固定”等術(shù)語應(yīng)做廣義理解,例如,可以是固定連接,也可以是可拆卸連接,或成一體;可以是機械連接,也可以是電連接,還可以是通信;可以是直接相連,也可以通過中間媒介間接相連,可以是兩個元件內(nèi)部的連通或兩個元件的相互作用關(guān)系。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言,可以根據(jù)具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具體含義。
[0034]在本發(fā)明中,除非另有明確的規(guī)定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接觸,或第一和第二特征通過中間媒介間接接觸。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或僅僅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或僅僅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0035]在本說明書的描述中,參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中,對上述術(shù)語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且,描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外,在不相互矛盾的情況下,本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結(jié)合和組合。[〇〇36]以上結(jié)合具體實施例描述了本發(fā)明的技術(shù)原理。這些描述只是為了解釋本發(fā)明的原理,而不能以任何方式解釋為對本發(fā)明保護范圍的限制?;诖颂幍慕忉專绢I(lǐng)域的技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性的勞動即可聯(lián)想到本發(fā)明的其它【具體實施方式】,這些方式都將落入本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.一種基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,其特征在于,包括:步驟S1,獲取所述生產(chǎn)線的設(shè)計要求信息;步驟S2,根據(jù)所述設(shè)計要求信息對所述生產(chǎn)線作初步的布局規(guī)劃;步驟S3,根據(jù)所述布局規(guī)劃設(shè)計所述生產(chǎn)線的仿真模型和算法引擎;步驟S4,建立所述算法引擎到所述仿真模型的指令通道,建立所述仿真模型到所述算 法引擎的信息通道,以使所述仿真模型與所述算法引擎實現(xiàn)交互;步驟S5,接收輸入的樣本信息,所述算法引擎執(zhí)行后生成生產(chǎn)指令,所述仿真模型根據(jù) 所述生產(chǎn)指令運行,并把運行結(jié)果生成現(xiàn)場信息反饋給所述算法引擎;步驟S6,對所述仿真模型的運行結(jié)果進行分析,根據(jù)所述分析結(jié)果優(yōu)化所述算法引擎 和/或仿真模型,然后執(zhí)行步驟S5,直到滿足預(yù)設(shè)條件后退出;步驟S7,對所述仿真模型設(shè)置隨機擾動因子,重新執(zhí)行算法引擎,判斷所述優(yōu)化算法是 否滿足魯棒性,滿足,則輸出所述生產(chǎn)線的布局方案和/或智能執(zhí)行內(nèi)核;不滿足,則調(diào)整布 局規(guī)劃,執(zhí)行步驟S3。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,其特征在于, 執(zhí)行所述步驟S2前,預(yù)設(shè)有與所述生產(chǎn)線行業(yè)相對應(yīng)的布局模型,可根據(jù)所述設(shè)計要求信息選擇不同的布局模型,以在所述布局模型的基礎(chǔ)上對所述生產(chǎn)線作初步的布局規(guī) 劃。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,其特征在于,設(shè) 計所述生產(chǎn)線的仿真模型包括:步驟S3.1,對所述生產(chǎn)線的設(shè)備進行三維建模;步驟S3.2,確定模型中的動件和不動件,并設(shè)定所述動件的運動方式;步驟S3.3,建立所述模型的控制方式,其中,包括數(shù)據(jù)的采集與處理、傳感器的布置、控 制邏輯的設(shè)定;步驟S3.4,根據(jù)所述的初步的布局規(guī)劃對所述模型進行裝配。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,其特征在于,設(shè) 計所述生產(chǎn)線的算法引擎包括:步驟S4.1,對所述生產(chǎn)線的模型進行數(shù)學(xué)建模;步驟S4.2,對所述動件的運動過程進行數(shù)學(xué)建模;步驟S4.3,根據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型制定優(yōu)化算法;步驟S4.4,根據(jù)所述生產(chǎn)線制定執(zhí)行和調(diào)度所述優(yōu)化算法的算法引擎。5.據(jù)權(quán)利要求4所述的基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,其特征在于,根據(jù)所述模型間的耦合度進行聚類分析,以把所述模型劃分成多個模型群,并制定與所述模型群相對應(yīng)的優(yōu)化算法。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,其特征在于,接 收輸入的樣本信息,所述算法引擎執(zhí)行后生成生產(chǎn)指令存儲在指令數(shù)據(jù)庫中,所述仿真模 型實時在所述指令數(shù)據(jù)庫中接受對應(yīng)指令,并執(zhí)行對應(yīng)動作;匯總仿真模型的現(xiàn)場信息存 儲在現(xiàn)場信息數(shù)據(jù)庫中,進行狀態(tài)分析后,反饋給所述算法引擎。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,其特征在于,根 據(jù)所述分析結(jié)果優(yōu)化所述算法引擎包括優(yōu)化所述算法引擎的算法結(jié)構(gòu);根據(jù)所述分析結(jié)果優(yōu)化所述仿真模型包括優(yōu)化所述仿真模型的配置參數(shù)。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于集成仿真的自動化生產(chǎn)線優(yōu)化設(shè)計方法,其特征在于,所 述預(yù)設(shè)條件包括:對所述生產(chǎn)線進行適應(yīng)性和合理性分析,并把分析結(jié)果與預(yù)設(shè)指標(biāo)參數(shù) 作比較。
【文檔編號】G06Q10/04GK106022523SQ201610342541
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月23日
【發(fā)明人】劉強, 林貴祥, 張 浩, 鄧加喜
【申請人】廣東工業(yè)大學(xué)