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基于遺傳算法的雙機(jī)器人加工中心布局優(yōu)化
2016-8-18  來源:南京理X-大學(xué)  作者:王軍 曹春平 丁武學(xué) 孫宇

  
      摘要:首先建立了面向大型儀表板的雙機(jī)器人作業(yè)加工單元,為了保證機(jī)器人和工件不發(fā)生碰撞,提出了以雙機(jī)器人的工作空間重合率最大為目標(biāo)、基于遺傳算法的雙機(jī)器人加工中心優(yōu)化布局方法,建立了空間約束的數(shù)學(xué)模型,利用MATLAB軟件進(jìn)行仿真分析,并從空間重合率、加工周期兩個(gè)方面進(jìn)行比較。結(jié)果表明:相對(duì)于公司現(xiàn)有狀態(tài),空間重合率提高了14.6%,加工周期縮短了1.2 min,驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。
  
      關(guān)鍵詞:機(jī)器人;加工中心;布局優(yōu)化;遺傳算法
     
      0 、引言
  
      近年來,機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)被廣泛應(yīng)用,如焊接、鉆孔、裝配、運(yùn)輸、噴涂等,尤其是在汽車制造領(lǐng)域。在汽車內(nèi)飾領(lǐng)域,儀表板屬多型號(hào)小批量生產(chǎn),不同型號(hào)儀表板上孔的位置、形狀、大小分布都不同,甚至差距很大。越來越多的企業(yè)引進(jìn)多機(jī)器人加工單元進(jìn)行汽車儀表板的加工,以期在保證加工精度的前提下提高工作效率,縮短工作周期。多機(jī)器人加工中心布局優(yōu)化問題一直是國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)。
  
      在多機(jī)器人布局優(yōu)化領(lǐng)域,Chedmail等[11通過修改機(jī)器人模型的D—H參數(shù),并用八又樹表示機(jī)器人機(jī)器人工作空間和目標(biāo)空間,同時(shí)引入避碰檢測來確定加工中心的布局;Kats[2。利用優(yōu)化算法來求解所有無碰撞路徑的最小值,并以此為依據(jù)進(jìn)行布局設(shè)計(jì);Chittajallu等[31用圓形外包的方式描述布局設(shè)備,這種簡化方式便于設(shè)備之間的干涉檢驗(yàn),但布局空間不能得到合理有效的利用;Barral等H3提出了基于模擬退火算法的布局方法,并在工業(yè)機(jī)器人軟件平臺(tái)IGRIP上運(yùn)用,由于模擬退火算法本身的特性使得計(jì)算時(shí)間較長,布局方案計(jì)算耗時(shí)較長;王召莉口3研究了機(jī)器人關(guān)節(jié)空間和操作空間的特性,將機(jī)器人的關(guān)節(jié)軌跡距離作為評(píng)估指標(biāo),采用簡單、高效的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法對(duì)典型機(jī)器人作業(yè)單元的布局優(yōu)化實(shí)例進(jìn)行研究。
  
      本文以某企業(yè)典型的汽車儀表板為加工對(duì)象,研究面向大型儀表板的雙機(jī)器人加工中心的布局優(yōu)化問題。目標(biāo)為在考慮兩個(gè)機(jī)器人和儀表板之間的位置關(guān)系基礎(chǔ)上保證機(jī)器人和工件不發(fā)生碰撞的前提下,使兩個(gè)機(jī)器人的工作空間重合率最大。通過對(duì)機(jī)器人、工件進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,并引入相關(guān)約束條件,利用遺傳算法對(duì)雙機(jī)器人加工中心的布局進(jìn)行優(yōu)化,最后采用MATLAB軟件¨1進(jìn)行仿真分析,并從空間重合率、加工周期兩個(gè)方面進(jìn)行比較。
  
      1、問題描述與建模
  
      1.1 問題描述
  
      1.1.1儀表板的特點(diǎn)
 
      汽車儀表板具有體積大、形狀復(fù)雜等特點(diǎn),一般需要在銑削中心上完成多個(gè)孑L的加工。如圖1所示,儀表板上孔的位置、形狀、大小分布都不同,甚至差距很大。此外,儀表板兩側(cè)孔的數(shù)量不同,一側(cè)孑L多一側(cè)孑L少,且在加工過程中對(duì)象不能移動(dòng)。若采用單個(gè)機(jī)器人加工則工作空間有限,不能獨(dú)自完成所有的任務(wù),因此,需要至少兩個(gè)以上的機(jī)器人協(xié)調(diào)完成所有加工任務(wù)。
  
  
 
  
      圖1某型號(hào)儀表板
  
      1.1.2加工中心的配置
  
      根據(jù)汽車儀表板的加工特點(diǎn),初步布置了雙機(jī)器人加工中心。兩個(gè)機(jī)器人分布在儀表板的兩側(cè),通過電機(jī)帶動(dòng)機(jī)器人在導(dǎo)軌上左右移動(dòng),完成儀表板上所有工藝孔的加工,如圖2所示。
  
  
  
  
      圖2 銑削加工中心布置示意圖
  
      1.1.3方案設(shè)計(jì)
  
      在機(jī)器人布局設(shè)計(jì)中,在給定機(jī)器人型號(hào)、尺寸的前提下,通過合理布局機(jī)器人和儀表板的位置關(guān)系,提高兩個(gè)機(jī)器人的空間重合率,使孔較少一側(cè)的機(jī)器人在加工完本側(cè)的孑L后,能夠加工少量對(duì)面的少量孔,從而提高加工效率,以達(dá)到縮短生產(chǎn)周期的目的[7]。
  
      1.2建模
  
      1.2.1機(jī)器人建棋
   
      一般來說,機(jī)器人前三個(gè)自由度可以使機(jī)器人的末端執(zhí)行器到達(dá)其工作空間內(nèi)指定的任意位置,因此,可以只考慮擁有前三個(gè)自由度的操作臂,至于末端姿態(tài)可以在工件外給定一個(gè)容許空間,用剩余三個(gè)自由度來調(diào)整。單個(gè)機(jī)器人的模型簡圖見圖3。
  
  
  
  
      圖3單個(gè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)模型簡化圖
   
      如圖4所示,當(dāng)機(jī)械臂從點(diǎn)1運(yùn)動(dòng)到點(diǎn)2時(shí),機(jī)械臂1一定會(huì)與工件發(fā)生碰撞,所以工件不能出現(xiàn)在半徑為A。的半圓內(nèi),因此,機(jī)械臂有效工作空間為圖3所示的陰影部分,數(shù)學(xué)模型為R一{(z,y)l A;≤z2+Y2≤(Al+A2)2,z≥0} (1)
  
  
  
   
      圖4 機(jī)械臂與工件一定會(huì)發(fā)生碰撞的情況
  
      1.2.2 工件建模
  
      將儀表板向其橫截面上投影,如圖5所示,加工對(duì)象所在的空間范圍簡稱為目標(biāo)空間,是由兩個(gè)半徑不同的扇形圍成的區(qū)域。


    
  
      圖5 用扇形區(qū)域表示工件
  
      目標(biāo)空間在極坐標(biāo)系中表示為W一{(驢,10)l a≤妒≤盧,a≤P≤b/ (2)式中,a、b分別為兩個(gè)圓弧的半徑;a、|9分別為目標(biāo)空間在極坐標(biāo)系中角度的極值。
  
      因?yàn)樵谶M(jìn)行孔銑削時(shí)機(jī)器人末端執(zhí)行器必須垂直于工件表面,所以需要給定一容許空間讓機(jī)器人調(diào)整末端姿態(tài)。因此,實(shí)際目標(biāo)空間應(yīng)當(dāng)向外擴(kuò)展一定距離,故目標(biāo)空間中兩個(gè)圓弧的半徑分別為a+△L和b+AL。
    
      1.2.3 約束模型
  
      要求兩個(gè)機(jī)器人同時(shí)對(duì)儀表板進(jìn)行孔加工,加工中必須滿足兩個(gè)基本原則:①工件必須完全在兩個(gè)機(jī)器人的工作空間內(nèi);②必須提供足夠的空間,讓兩個(gè)機(jī)器人避免碰撞。
  
      為了滿足上述兩個(gè)原則,建立三個(gè)坐標(biāo)系:兩個(gè)機(jī)器人直角坐標(biāo)系和一個(gè)工件極坐標(biāo)系,通過三個(gè)坐標(biāo)系建立兩個(gè)機(jī)器人和工件之間的相對(duì)位置關(guān)系,如圖6所示,目標(biāo)坐標(biāo)系原點(diǎn)在兩個(gè)機(jī)器人的直角坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為(z,了)和(“,口),驢。和驢:為描述機(jī)器人加工范圍的角度值,其中儀表板在坐標(biāo)系1一側(cè)孔較多,在坐標(biāo)系2一側(cè)孔較少。
  
    
      圖6 約束描述
 
      
 
      (1)約束一:目標(biāo)空間必須在機(jī)器人工作空間內(nèi)。
  
      要滿足約束一,點(diǎn)A、B必須在機(jī)器人1的加工范圍內(nèi),點(diǎn)C、D必須在機(jī)器人2的加工范圍內(nèi),即
  
      
  
      同時(shí),孔多一側(cè)的機(jī)器人1可以加工所有本側(cè)的孔,則點(diǎn)E、F必須在機(jī)器人1的加工范圍內(nèi);孔少一側(cè)的機(jī)器人2有能力加工對(duì)側(cè)的孔,則點(diǎn)E、F必須在機(jī)器人2的加工范圍內(nèi)。即
  
      
  
      
  
      (2)約束二:A點(diǎn)不應(yīng)該在機(jī)器人2的工作空間內(nèi)部。一是為避免空間浪費(fèi),二是會(huì)造成兩個(gè)機(jī)器人距離太近,容易發(fā)生碰撞現(xiàn)象。
 
      
  
      (3)約束三:為防止機(jī)器人在姿態(tài)調(diào)整過程中與工件發(fā)生圖4所示的碰撞,工件的任一部分都不能出現(xiàn)在以A,為半徑的圓弧內(nèi),故應(yīng)滿足如下條件:
  
     
  
      (4)約束四:兩機(jī)器人之間必須有足夠的空間,以便兩個(gè)機(jī)器人的安裝、維修以及避碰等,即
  
     
 
      其中,d需要設(shè)計(jì)者根據(jù)實(shí)際情況給出。
 
      1.2.4 目標(biāo)函數(shù)
  
      優(yōu)化目標(biāo)是在不發(fā)生碰撞的前提下,目標(biāo)空間中兩個(gè)機(jī)器人的空間重合率盡量大。即
   
      
 
      2、布局優(yōu)化算法
  
      上述過程將雙機(jī)器人加工中心的布局問題轉(zhuǎn)變成非線性規(guī)劃問題。傳統(tǒng)的非線性規(guī)劃算法的缺陷是計(jì)算煩瑣且精度不高,穩(wěn)定性差,對(duì)函數(shù)初值和函數(shù)性態(tài)要求較高,且容易陷入局部最優(yōu)解。而遺傳算法是一種全局搜索算法,可以克服傳統(tǒng)的非線性規(guī)劃算法容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷。因此,將遺傳算法應(yīng)用于雙機(jī)器人布局優(yōu)化問題以改善收斂效果,提高優(yōu)化質(zhì)量。
  
      利用遺傳算法進(jìn)行布局優(yōu)化的步驟凹1如下:
  
      (1)編碼。遺傳算法的編碼形式主要有二進(jìn)制編碼和實(shí)數(shù)編碼,此處采用實(shí)數(shù)編碼。個(gè)體長度為6,4個(gè)描述位置關(guān)系的坐標(biāo)值,2個(gè)描述機(jī)器人加工范圍的角度值。
  
      (2)生成初始群體。利用constraintdependen創(chuàng)建函數(shù)隨機(jī)地生成N一100個(gè)初始個(gè)體,每個(gè)個(gè)體組合在一起形成一個(gè)群體,遺傳算法以這個(gè)群體作為初始種群進(jìn)行迭代操作。
  
      (3)適應(yīng)度函數(shù)的確定。本文通過遺傳算法求解兩個(gè)機(jī)器人的最大空間重合率,相當(dāng)于式
  
      (10)所示的目標(biāo)函數(shù)。因MATLAB遺傳算法工具箱要求目標(biāo)函數(shù)為求最小值,且最小值需為正值,因此調(diào)整適應(yīng)度函數(shù)為
  
      
  
      繼而利用工具箱提供的適應(yīng)度的尺度變換函數(shù)排列(rank)來確定最終的適應(yīng)度函數(shù),以此為標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)個(gè)體解的好壞來引導(dǎo)搜索,使適應(yīng)度函數(shù)最小化。
  
      (4)選擇操作。本文采用輪盤賭選擇法(rou—lette函數(shù))實(shí)現(xiàn),假定個(gè)體i的適應(yīng)度值為.廠:,則其被選擇的概率P,為
  
   
  
      (5)交叉操作。由于個(gè)體采用了實(shí)數(shù)編碼方式,所以交叉操作也采用實(shí)數(shù)交叉法,這里采用基于實(shí)數(shù)編碼的交叉算子為算數(shù)交叉(ArithmeticCrossover)。假設(shè)兩個(gè)個(gè)體XA、X。之間進(jìn)行算數(shù)交叉,則交叉后產(chǎn)生所產(chǎn)生的新個(gè)體為
  
      
  
      (6)變異操作。因?yàn)樯衔牟捎玫氖菍?shí)數(shù)編碼方式,此處采用均勻變異算子(uniform)進(jìn)行變異操作。假設(shè)一個(gè)體為x一(X。,X。,X。,X。,X。,X。),X。為其中要變異的基因,則變異操作如下:
  
      
    
      (7)循環(huán)。重復(fù)步驟(2)至步驟(6)直到滿足終止條件。

      (8)以最好的染色體作為最優(yōu)解。
  
      3、實(shí)例和結(jié)果分析
  
      3.1 仿真實(shí)例優(yōu)化布局結(jié)果
  
      以圖1所示型號(hào)儀表板為加工對(duì)象,并取廠內(nèi)某型號(hào)的兩個(gè)機(jī)器人做實(shí)例分析,可得到兩個(gè)機(jī)器人的機(jī)械臂尺寸及工件模型的相關(guān)參數(shù)。
  
      (1)已知條件。機(jī)械臂1的長度:A,一682 mm;A2—732 mm;機(jī)械臂2的長度:B1—1023 mm;B2—1145 mm;工件模型:a=987 mm;b一765;d一10。;盧一170。。
  
      (2)6個(gè)變量。極坐標(biāo)系原點(diǎn)在兩個(gè)直角坐標(biāo)系里的坐標(biāo):(z,y)和(“,口)。描述機(jī)器人加工范圍的角度值:驢。,≯:。
  
      通過遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化求解,優(yōu)化后的布局結(jié)果見表1。  
  
  
      表1 布局優(yōu)化結(jié)果
  
  
    
      根據(jù)表1的優(yōu)化結(jié)果,可得到極坐標(biāo)系原點(diǎn)在兩個(gè)機(jī)器人坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值,從而確定了兩個(gè)機(jī)器人和工件的一個(gè)較優(yōu)的位置關(guān)系:
  
      


  
   
  
   圖7 買際布局
 
      3.2 仿真結(jié)果分析
  
      根據(jù)仿真結(jié)果,對(duì)兩機(jī)器人進(jìn)行重新布局后,從機(jī)器人工作的重合空間和加工周期兩個(gè)角度進(jìn)行分析,驗(yàn)證了算法的有效性。
  
      3.2.1 重合空間大小的比較
  
      由布局優(yōu)化結(jié)果得出兩機(jī)器人的加工范圍f圖8)及幣合空間的大?。?/font>
  

   
      圖8 機(jī)器人的加工范圍
   
      重合空間最大即驢z一≯,一69.9。。與實(shí)際機(jī)器人加工中心作比較,結(jié)果見表2。
  
      表2 重合空間的比
    
  
  
      可以看出,在兩個(gè)機(jī)器人能完成各自任務(wù)的前提下,仿真結(jié)果表明此方法可以顯著提高兩個(gè)機(jī)器人的空間重合率。
  
      3.2.2 加工周期的比較
  
      (1)以圖1所示型號(hào)儀表板為對(duì)象,以兩個(gè)機(jī)器人加工時(shí)間相等為目標(biāo)進(jìn)行機(jī)器人加工任務(wù)的分配‘9|,如圖9所示。

   
  
      圖9 任務(wù)分配的結(jié)果
  
      (2)在任務(wù)分配的基礎(chǔ)上,以兩個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑最短為原則確定銑削加工順序。該問題是典型的TSP問題,因此采用蟻群算法‘101來實(shí)現(xiàn)路徑優(yōu)化仿真,得到的優(yōu)化路徑如圖10所示。
  
  
  
  
  
      圖10 兩個(gè)機(jī)器人的路徑規(guī)劃方案
  
      基于MATLAB平臺(tái)利用Robotics Toolbox工具箱實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)機(jī)器人的系統(tǒng)仿真。為方便數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及實(shí)現(xiàn)自動(dòng)輸出,設(shè)計(jì)機(jī)器人加工中心控制器,如圖11所示。根據(jù)上述路徑規(guī)劃結(jié)果以及時(shí)間最優(yōu)軌跡規(guī)劃,仿真得出機(jī)器人加工中心在加工過程中的總時(shí)間,并與現(xiàn)有的加工周期進(jìn)行對(duì)比。
  
  
  
       圖11 仿真控制器
  
      仿真后得到單個(gè)儀表板的加工時(shí)間t。與工廠實(shí)際加工周期t。作比較,結(jié)果見表3。
  
      表3加工周期的比較
    
  
    
      4、結(jié)語
  
      本文通過對(duì)雙機(jī)器人加工中心建立數(shù)學(xué)模型,引入相關(guān)約束。結(jié)果表明,該數(shù)學(xué)模型可以準(zhǔn)確描述兩個(gè)機(jī)器人和儀表板之間的位置關(guān)系,為后續(xù)的仿真及布局奠定基礎(chǔ)。
  
遺傳算法是一種全局搜索算法,可以有效解決傳統(tǒng)非線性算法容易陷入局部最優(yōu)解的問題,成功求解雙機(jī)器人加工中心的最佳布局。
  
從仿真結(jié)果可以看出,通過該數(shù)學(xué)模型和遺傳算法的有效結(jié)合,可以顯著提高兩個(gè)機(jī)器人的空間重合率,為后續(xù)進(jìn)行加工中心的任務(wù)分配及路徑規(guī)劃提供較大的靈活性,從而達(dá)到最小化加工周期的目標(biāo)。
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