譚 智

（湖南科技職業(yè)學(xué)院，湖南 長沙 410118）

隨著我國社會經(jīng)濟與科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，我國的電力行業(yè)得到了快速的更新和進步，其中以機器人技術(shù)的發(fā)展革新尤為突出[1]。我國電力行業(yè)在機器人的應(yīng)用上己經(jīng)基本上完成由感應(yīng)式的傳統(tǒng)機械式機器人向更為自動化的機器人的轉(zhuǎn)變[2]。目前，我國自動化機器人的生產(chǎn)模式仍然以傳統(tǒng)勞動密集型的生產(chǎn)模式為主，自動化程度不高，生產(chǎn)效率低，故障率高的問題制約著企業(yè)的發(fā)展，因此，企業(yè)迫切需要更先進的生產(chǎn)模式和生產(chǎn)技術(shù)來改變目前的生產(chǎn)現(xiàn)狀，幫助企業(yè)提高制造效率，節(jié)約生產(chǎn)成本[3]。國內(nèi)大多數(shù)制造企業(yè)正在努力減少生產(chǎn)庫存，按及時生產(chǎn)的企業(yè)管理模式，因此，對于生產(chǎn)線的自動化程度和柔性化程度就提出了更高的要求，基于遺傳算法的機器人自動化體系設(shè)計進行研究，對于滿足多變化的生產(chǎn)需求尤為重要[4]。

1 設(shè)計機器人自動化轉(zhuǎn)動軸

機器人自動化生產(chǎn)線中所用到的機器人為六軸工業(yè)機器人，為了對該生產(chǎn)線中六軸工業(yè)機器人的轉(zhuǎn)動軸進行設(shè)計，首先針對轉(zhuǎn)動軸的運動模型及其運作路徑進行設(shè)計。六軸工業(yè)機器人通常具有6 個自由轉(zhuǎn)動的軸，由6 個獨立的伺服電機作為動力源驅(qū)動[5]。六軸工業(yè)機器人的各關(guān)節(jié)都是由回轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)構(gòu)成，根據(jù)運動學(xué)分析理論對機器人自動化轉(zhuǎn)動軸進行設(shè)計如圖1 所示。

圖1 機器人自動化轉(zhuǎn)動軸

運用D-H 法對六軸工業(yè)機器人進行分析時，第一步建立機器人的基礎(chǔ)坐標系然后在機器人的各個軸建立相應(yīng)的軸坐標系并且一個軸坐標系以前一軸坐標系為參考。依據(jù)齊次法則，得到機器人軸坐標系之間相互轉(zhuǎn)換的矩陣，工業(yè)機器人從其底座到機器人第一軸，從機器人第一軸再到機器人第二軸按照其次法則，得到工業(yè)機器人總坐標轉(zhuǎn)換矩陣，六軸工業(yè)機器人各個軸的位置對應(yīng)到機器人的第六軸的位置是一一對應(yīng)的獨立關(guān)系，所以己知六個關(guān)節(jié)角變量后利用矩陣運算就能確定工機器人位移發(fā)生后的末端位置。

2 設(shè)計機器自檢系統(tǒng)電路

雙軌輸送系統(tǒng)以及定位擋停裝置完成自檢系統(tǒng)電路的輸送和定位，視覺檢測系統(tǒng)電能表到位后，自動上電裝置中上電插針模組平移使插針接觸電路板強弱電端子為自檢系統(tǒng)上電，氣缸按壓編程鍵。檢測信號輸送給工控機，檢測完成后插針模組縮回，擋停定位機構(gòu)放行，自檢系統(tǒng)電路流至下一工位，自動檢測系統(tǒng)的電路如圖2 所示。

圖2 機器自檢系統(tǒng)電路圖

通過在基于遺傳算法的機器人自動化體系中，加入自檢系統(tǒng)裝置，設(shè)計自動化體系的工作流程，首先在機器人自動化輸送故障檢測信息的時候，加入探針模組壓接，通過敏感探針測量自檢系統(tǒng)的壓力，再繼續(xù)給檢測電路上電，按照預(yù)定程序進行編程，將經(jīng)過整理完全的系統(tǒng)進行檢測，通過自檢系統(tǒng)的測驗，由人工進行檢查產(chǎn)品外觀。

3 基于遺傳算法實現(xiàn)機器人自動化響應(yīng)

在遺傳算法中，通過交叉和變異的運算機制進行整合，從而使得SBX 算法應(yīng)用于機器人自動化。根據(jù)SBX 方法生成子個體:交叉運算。從而得到機器人自動化響應(yīng)的遺傳算法的運算流程如圖3 所示。

圖3 基于遺傳算法的機器人自動化響應(yīng)的運算流程

考慮到機器人在實際生產(chǎn)過程中，有五個關(guān)鍵工序所對應(yīng)的時間初始化種群，并且均存在對應(yīng)的取值范圍。然而在實際生產(chǎn)過程中個計算適應(yīng)度的取值相互之間存在關(guān)聯(lián)，通過設(shè)定大小不一的取值范圍，采用遺傳算法的具體參數(shù)為:每代種群為100，代數(shù)為100 代，得到交叉概率為0.9。

4 仿真實驗

4.1 實驗準備

首先運用三維建模軟件建立機器人自動化生產(chǎn)線的三維數(shù)模，然后將三維數(shù)模導(dǎo)入仿真軟件中，該模型能夠直觀地展示出機器人自動化生產(chǎn)線的整體布局以及生產(chǎn)設(shè)備、操作人員、工業(yè)機器人的位置關(guān)系。將設(shè)計出的遺傳算法自動化響應(yīng)系統(tǒng)導(dǎo)入，在生產(chǎn)線的三維數(shù)模導(dǎo)入仿真軟件，過程中需要注意的是，由于機器人自動化生產(chǎn)線的零配件種類很多，并且大多數(shù)零配件的尺寸數(shù)據(jù)不常用，若將全部的產(chǎn)品數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入到最終的仿真分析系統(tǒng)，會占據(jù)過多計算機資源。在這里，把需要進行裝配的零配件以及其他需要用到尺寸數(shù)據(jù)的零配件模型保存為格式文件，而將剩下不用的產(chǎn)品模型保存為結(jié)構(gòu)樹中的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹，將其他工藝結(jié)構(gòu)樹進行資源整合，得到其他對應(yīng)的信息，建立更高效、更便于管理的裝配約束關(guān)系，得到仿真生產(chǎn)線中的仿真流程如圖4 所示。

圖4 機器人自動化仿真生產(chǎn)線流程圖

根據(jù)機器人自動化生產(chǎn)線設(shè)計方案和現(xiàn)有訂單對生產(chǎn)線的要求，并針對機器人自動化生產(chǎn)線各零部件的運動方式和運動軌跡添加仿真運動，然后在圖4 中設(shè)定好每個動作的持續(xù)時間，將各個生產(chǎn)單元運動部分的運動的優(yōu)先建立起來，之后再將各生產(chǎn)單元的運動進行聯(lián)合，從而獲得整條生產(chǎn)線的仿真運動。

4.2 對生產(chǎn)線優(yōu)化結(jié)果驗證

選擇十組設(shè)備，分別按照遺傳算法和兩種不同的傳統(tǒng)方法，對設(shè)計出的機器人自動化體系進行生產(chǎn)操作，得到機器人自動化生產(chǎn)產(chǎn)品的完成率和時間，整理數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 機器人自動化生產(chǎn)完成情況統(tǒng)計

通過實驗得知，基于遺傳算法設(shè)計的自動化體系完成率普遍在79%以上，需要人工復(fù)檢的難度偏低，對于機器的利用率大大提升。而傳統(tǒng)方法1 的對于產(chǎn)品的完成率偏低，都在80%以下。傳統(tǒng)方法2 在產(chǎn)品的完成率測量值并不穩(wěn)定，且普遍偏低。選擇相同的十組設(shè)備，按照遺傳算法和兩種傳統(tǒng)方法進行生產(chǎn)操作，得到生產(chǎn)產(chǎn)品的完成時間，整理數(shù)據(jù)如表2 所示。

表2 機器人自動化生產(chǎn)完成時間統(tǒng)計

通過表中數(shù)據(jù)分析，基于遺傳算法的機器人自動化生產(chǎn)完成時間偏低，都在22s 以下。而傳統(tǒng)方法1 生產(chǎn)完成時間普遍在19s 以上，且用時最長達到30s。傳統(tǒng)方法2 完成生產(chǎn)的用時偏長，在26s 以上。相比較之下，基于遺傳算法的機器人自動化體系，在生產(chǎn)過程中能達到更加優(yōu)良的效果。

5 結(jié)語

可以看出遺傳算法的導(dǎo)入，提高了機器人自動化體系的精確度，讓生產(chǎn)的完成率得到了提升，同時也降低了人工復(fù)檢的難度。目前制造業(yè)的發(fā)展趨勢必然是信息化、數(shù)字化，隨著行業(yè)的競爭越來越激烈、市場越來越多變以及消費者的需求越來越高，制造企業(yè)本身就迫切需要進行轉(zhuǎn)型升級，因此未來的研究方向，應(yīng)該著重落在如何降低制造成本、提高企業(yè)生產(chǎn)的自動化程度、縮減產(chǎn)品研發(fā)周期、提高產(chǎn)品生產(chǎn)效率與質(zhì)量等方面。