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车_铣双机加工自动化生产线的节拍平衡研究_梁艳.pdf

上传人:哎呦****中 文档编号:318032 上传时间:2023-03-21 格式:PDF 页数:5 大小:1.73MB
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资源描述

1、收稿日期:2022-08-19基金项目:陕西省教育厅专项科研计划项目基于网络化的某种典型零件智能制造过程中热误差对零件精度影响的研究(17JK1075)作者简介:梁艳(1974-),女,陕西西安人,硕士研究生,讲师,主要研究方向为智能制造。车/铣双机加工自动化生产线的节拍平衡研究梁 艳1,唐 煜2,张 亮1(1.西安思源学院,西安 710038;2.蚂蚁金服,成都 610000)摘 要:生产线中节拍的均衡是保证生产线运行顺畅的基本要求。论文对车铣两台机床加工的基本时间、机器人搬运时间进行了分析,为了保证节拍的平衡,一般可通过调整工序和机器人搬运时间来完成。基于遗传算法对机器人搬运时间进行了优化

2、,通过一组零件加工的自动线节拍的设计,验证了优化后的时间能够保证生产线节拍的平衡。关键词:节拍平衡;自动化生产线;遗传算法;机器人 中图分类号:TH162 文献标识码:A DOI 编码:10.14016/ki.1001-9227.2023.01.080Balance Design of Automated Production Line Between Lathe and Milling MachineLIANG Yan1,TANG Yu2,ZHANG Liang1(1.School of Engineering,Xian Siyaun University,Xian 710038,China

3、;2.Ant Ant Financial Services Group,Chengdu 610000,China)Abstract:The balance of beats in the production line is the basic requirement to ensure its smooth running.We analyze the basic machining times and the robot handling times for two machines.we can adjust production processes and the robot hand

4、ling times to keep the beat in balance.The robot handling time is optimized based on the genetic algorithms.Through a flexible line to machine a set of shafts,the results show that the optimum time can ensure the balance of the production line.Key words:the balance of beats;automated production line

5、;the genetic algorithms;robot0 引言自动化生产线基本实现了无人化,其生产过程中的上下料、加工等都是由机器人和数控机床来共同完成的。在这类生产线中,每一个设备都是按设定好的程序执行,所以节拍平衡是保证生产线顺畅的基本要求。“节拍”(Cycle time)是指连续完成相同的两个产品(或两次服务,或两批产品)之间的时间间隔,即指完成一个产品所需的平均时间。关于生产线的节拍优化问题,研究人员进行了大量的研究工作。一些是从管理调度层面研究在人工参与的情况下如何通过算法优化生产线的节拍,李平等1、李柏林等2、葛安华等3、晁永生等4研究在人工参与的情况下装配生产线的节拍优化的方

6、法及根据条件通过模型算法得出最优节拍,这类研究是建立在各段加工时间段已知的情况下,但实际中各部的加工时间是有调整的空间;一些研究生产特定零件的生产线的节拍平衡,如丁收波5等对机器人焊接生产线的节拍优化进行了研究。吴立杰等6分析了活塞生产线的节拍平衡,这部分生产线适合高效率的生产大批量零件,柔性较差;一些通过研究机器人的路径规划进而优化生产线的节拍,如李利清等7对自动化冲压线采用遗传算法进行了机器人路径规划和节拍优化研究,这种方法可以有效提高机器人的搬运速度,目前在机器人优化中研究较多,但是重新进行路径规划要考虑碰撞等多种问题,专业水平要求较高。另外研究人员还从机械加工工序优化8,智能产线布局优

7、化9-10等角度对智能生产的生产效率和节拍优化等方面进行了探讨。讨论已建立好的加工范围较广的车/铣双机加工自动化生产线如何保证生产线的节拍平衡。这类生产线一般具有固定的机位加工特定的零件,当节拍不平衡时,通过传统的调整工序进而调整机床数量实现起来困难。在文中分析了自动化生产线加工时间和机器人辅助加工时间,在不降低生产效率的前提下,通过调整加工工序进而调整加工零件数量和机器人辅助加工时间相结合的方法使生产线节拍达到平衡。基于遗传算法对机器人的辅助时间和零件加工数量进行了优化保证车/铣双机位生产线的运行顺畅。1 车/铣双机自动生产线时间分析及优化自动化生产线的生产时间由线上每台机床完成一件产品或一

8、道工序的生产周期决定。生产线节拍平衡则是保证每台机床的生产周期平衡。工序的设计决定了线上机床的数量,机床数量决定了生产周期的长短。既定的生产周期又由基本加工时间和辅助加工时间确定。而生产周期由工序设计、基本加工时间和辅助时间决定。08车/铣双机加工自动化生产线的节拍平衡研究 梁 艳,等基本加工时间是指加工零件的切削时间。辅助加工时间是加工过程中的非切削时间,包括快速移动定位、主轴加减速、换刀、上下料、辅助功能等待等动作花费的时间11。1.1 工序设计对生产时间的影响及优化生产线上零件工艺设计不一样,各工位的工序也不一样,每个工位上的时间也会不同。有时因为被加工零件的形状及精度要求,在某个工位上

9、可能会产生瓶颈工序。“瓶颈”导致生产环节衔接不协调,影响生产的进度与效率12。对于瓶颈工序,可通过优化工艺设计改变工序来消除,但是改变工序多要改变机床数量,但在车/铣双机位自动化生产线上只有车床和铣床各一台,不易实现。零件工艺的设计要注重增加设备调度的灵活性,资源的管理便利性,这样才便于充分发挥生产线的效率13。在工艺设计时可使空闲工位在不改变夹具、刀具、加工搬运参数等前提下加工同类型尺寸和精度相差较小的零件。从而消除空闲工位,间接消除了瓶颈工序。如图 1 所示,根据空闲时间确定加工个数为 i,使空闲工位加工完第 i+1 个零件刚好与产生瓶颈工序工位加工完的零件时间相等,则可使生产线两个工位间

10、的加工时间达到平衡。图 1 增加空闲位加工零件个数1.2 基本加工时间分析切削加工一个工艺确定的零件,切削基本时间占加工时间的主要份额,切削基本加工时间受背吃刀量apmm、进给量 f(mm/r)、切削速度 vc(mm/min)切削三要素的影响。以上加工三要素一旦选定,为根据经验的较优选择,若不改变被加工参数将不再对其进行修改,则加工时间为定值,不再优化。在研究中将辅助加工时间中的快速移动定位、主轴加减速、换刀等动作花费的时间计入基本加工时间,因此类动作在数控加工中基本在 0.5 s2 s 之间,且与切削加工交替进行,不易调整。所以在文中对生产线的加工时间不再优化。1.3 辅助加工时间分析及优化

11、文中研究的辅助加工时间指机器人的上下料搬运时间。机器人的搬运时间指机器人将零件从起点搬运到终点所花费的时间,其受路径规划、速度、加速度的影响。因而机器人的搬运时间优化是一个比较复杂的问题。通过运动路径规划优化进而优化机器人搬运时间时,可以通过优化控制点和控制指令来缩短搬运时间,此方法实现效率较高,目前在机器人研究中使用较多。但这种方式会让机器人原本的运动路径发生改变,甚至可能发生碰撞,且对执行者要求高。机器人的加速度对机器人的振动有着直接的影响,在工程上,不能随意改变机器人运动过程中的加速度,避免出现振动。机器人的轨迹在使用中是通过示教再现的方式将总的搬运距离分成若干段,每一段的速度直接影响其

12、运动时间。张艳艳提出14,通过示教-再现的方式生成机器人的轨迹时,在加速度不变的情况下,改变机器人在控制点上的速度能够缩短机器人的上下料时间,且机器人的运动轨迹不发生较大改变。根据运动时间和速度的关系,可通过只改变机器人运行速度的方法来优化机器人搬运时间,让机器人基本沿着原有的轨迹运行,避免碰撞。1.4 车/铣双机生产线机器人搬运时间优化车铣双机生产线上节拍不平衡时,如前所述可以从工艺设计及机器人搬运时间综合考虑进行优化。可将工艺设计中的零件个数调度和机器人搬运时间综合进行优化。从精益生产的单件流角度对机器人搬运时间进行优化。单件流是指每次生产和移动一个(或一个小的、固定批量的)工件,使得工件

13、尽可能连续地通过一系列的加工步骤,并且每一步都刚刚在下一步需要的时候完成15。据此根据一个循环周期内车/铣机位总加工时间差值最小原则,对两工位机器人各动作段的搬运时间和空闲位加工零件数进行优化。优化算法如下:T=minn(n1i=1T1i+T1ch)+(n2i=1T2i+T2ch)-(n3i=1T3i+Txi)(1)st:T=0(2)T-车床和铣床一个循环周期内加工零件所用总时间差值;n-空闲工位机床一个循环周期内在空闲段加工同类零件的套数;n1-空闲位机床加工一个同类零件时机器人动作段总数;n2-空闲位机床加工一个原零件机器人动作段总数;n3-瓶颈工序位机床加工一个原零件机器人动作段总数;T

14、1ch-空闲工位机床加工一个同类零件所用时间;T1i-空闲工位机床加工一个同类零件时机器人动作段 i 的辅助加工时间;T2ch-空闲位机床加工原零件花费时间;T2i-空闲工位机床加工原零件机器人动作段 i 的辅助加工时间;Txi-铣床加工原零件的加工时间;T3i-瓶颈工序位机床加工一个原零件机器人动作段i 的辅助加工时段;在此优化中假定车床和铣床加工程序已经确定,则其加工时间 T1ch、T2ch、Txi为常量。设 Tj=T2ch-Txi则式(1)可简化为:T=min(n(n1i=1T1i+T1ch)+n2i=1T2i-n3i=1T3i)+Tj(3)在生产线中,机器人上下料的过程一般分为上料动作

15、、等待动作以及下料动作,取 n1=n2=n3=3。机器人各时间段具体求解优化算法过程如图 2 所示,先采用基18自动化与仪器仪表2023 年第 1 期(总第 279 期)于浮点数进行编码的遗传算法对工业机器人的各个时间段取值和空闲位加工零件个数 n 进行优化,然后对优化的时间结果先后采用个体和最小和方差最小的方法对出现的多组解进行筛选。具体过程如下:产生初始种群。利用浮点数编码的方法产生 n、T11、T12、T13、T21、T22、T23、T31、T32、T33序列的初始值;设置各个变量的边界条件。根据实验,将工业机器人在各个工位处各工作段的最短和最长加工时间测试或计算出来,作为各个时间变量的

16、边界条件,n 的边界条件大于等于 1;适应度函数建立。选择公式(3)作为适应度函数;选择。基于轮盘方法选择适应度较好的染色体遗传到下一代群体中;交叉。采用算术交叉的方式对选择的染色体进行交叉,产生新的染色体;变异。采用多重高斯变异算子生成新随机实数,作为新的种群;适应度函数分析。根据公式(3)所建立的适应度函数比对结果,判断适应度函数是否满足预定条件;如适应度函数不满足则回到第步。若适应度函数为 0 或者满足停止条件时,停止迭代;个体和最小。通过以上优化方式,得到的机器人各时间段值 T11、T12、T13、T21、T22、T23、T31、T32、T33序列值不唯一,考虑机器人工作效率,采用个体和最小的方法,使以上各段时间和最小;方差最小。经过个体和最小筛选后,考虑到机器人速度的均匀性使各段时间方差最小,使其取值更加优化。图 2 遗传算法优化流程图以上算法可以保证车铣双工位生产线上一个循环周期内,机器人在各段辅助加工时间达到最优。2 案例验证2.1 加工需求分析以图 3 所示的一组零件在已搭建好的车/铣双机的自动化生产线上加工进行验证。该组零件可以按图 4和图 5 所示的两种形式进行装配

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