[发明专利]机器人在生产线的优化方法、系统及在数字孪生的应用

说明书

机器人在生产线的优化方法、系统及在数字孪生的应用，该优化方法为获取并关联制品的物理数据及机器人的工作数据和约束状态数据，通过实时对比每条工艺路线和制品的物流路径的性能指标，选择目前状态下最优的工艺路径和制品的物流路径；计算出机器人在任意时刻的关节位置、关节速度和关节加速度，获得生成机器人优化后的工作数据。优化系统包括：管控系统、现场监控中心、生产设备和控制网络；在数字孪生的应用，能将生产设备的数据与仿真平台实时同步，使机器人与仿真平台上的数字化模型同步。本发明通过柔性地调整工艺路径和在制品的物流路径，即实现了通过动态优化机器人的动作轨迹并应用数字孪生技术对生产线进行的迭代优化控制。

技术领域

本发明涉及生产线的优化方法技术领域，尤其涉及机器人在生产线的优化方法、系统及在数字孪生的应用。

背景技术

现有技术下的机器人生产线设计，主要是通过模块化的设计，从而朝着多规模、多种类、小批量和复杂化的方向发展，形成满足个性化需求的设计方案，配合离线仿真布局分析、示教再现或离线编程技术，实现静态的布局设计和机器人的自动化运维。最大的缺点在：(1)现有机器人生产线设计是通过离线布局仿真到示教再现或离线编程技术来实现布局规划和机器人操作，因此无法将制造执行流程和规划设计流程整合起来，无法实现从设计到执行再到运维全过程的数字化。(2)现有设计方法未能将机器人的数字化模型与上层管控系统集成起来，无法实现“管控系统对机器人数字化模型进行下发生产指令驱动”的动态模拟运行测试；同时，无法实现机器人与现场实物设备之间的指令同步与信息传输，无法真实模拟实际的生产过程，从而使得仿真分析与验证测试结果不具有足够的可信度和说服力。(3)机器人生产线在设计过程中并没有通过理论依据和收集分析的研究，目前只能在现场进行机器人的调试研配，因此机器人和生产线之间具有极高的耦合度，无法实现高程度的柔性化生产，也无法实现分布式的集成设计，提高了设计成本。总而言之，当前的机器人生产线设计模式缺少高效的、动态的、集成的验证测试方法和优化迭代技术。

发明内容

本发明的目的在于提出一种机器人在生产线的优化方法，通过实时对比每条工艺路线和制品的物流路径的性能指标，选择目前状态下最优的工艺路径和制品的物流路径；再计算出机器人在任意时刻的关节位置、关节速度和关节加速度，获得生成机器人优化后的工作数据。

本发明还提出一种机器人在生产线的优化系统，其包括：管控系统、现场监控中心、生产设备和控制网络。

本发明还提出一种机器人在生产线的优化方法在数字孪生的应用，其将生产设备的数据与仿真平台实时同步，使机器人与仿真平台上的数字化模型同步。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种机器人在生产线的优化方法，包括以下步骤：

(1)获取制品的物理数据及机器人的工作数据，并相互关联，形成数据库；

(2)获取机器人的工作数据，对生产线的工艺路径和制品的物流路径逐个进行Petri网模型的构建，建立对应的关联矩阵，解出不变量令牌P的集合；根据机器人的工作数据随机设定变迁T的集合，再依此通过建立可达树和/或可达图，求出生产线可能到达的状态；根据已得出的可达树和/或可达图，以及转移速率，构造出与Petri网模型等价的马尔科夫链，根据马尔科夫过程有下列线性方程组：

解线性方程组，计算出对应生产线的工艺路径和制品的物流路径下的性能指标表达式，将该性能指标表达式作为粒子群算法的适应度函数表达式，迭代执行粒子群算法：通过实时对比每条工艺路线和制品的物流路径的性能指标，选择目前状态下最优的工艺路径和制品的物流路径；