本发明属于生产线智能控制领域，尤其涉及一种智能汽车生产线焊装点焊机器人离线控制系统。
背景技术：
目前，在现代化的大型加工车间，对一些焊接质量要求高、焊接技术难度大的场合，往往引入了焊接机器人代替人工焊接，如金属薄板拼装焊接领域，许多部件需要剪切拼装后进行焊接加工，而目前，传统的机器人焊接采用工作站的形式，即一台或数台机器人组成一个工作站，工作站以孤立的点的形式存在，彼此之间互相独立；其不足之处是：一是焊接夹具及其工件位置固定、数量固定，由于受到机器人空间位置的限制，工位数量不能很多；二是变位机在工作站内的位置、数量固定；三是由于焊接机器人与传输线及其随行夹具的协调、配合问题，其还不能直接引入机器人焊接，在出现焊接质量要求，焊接技术难度大的场合，该生产线往往显得无能为力。
综上所述，现有技术存在的问题是:工位数量不能很多；变位机在工作站内的位置、数量固定；在出现焊接质量要求，焊接技术难度大的场合，该生产线往往显得无能为力；而且现有技术在控制上，智能化程度低，获得的数据偏差大，造成质量差。
技术实现要素：
本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种结构简单、安装使用方便、提高工作效率的智能汽车生产线焊装点焊机器人离线控制系统。
本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：
一种智能汽车生产线焊装点焊机器人离线控制系统，所述智能汽车生产线焊装点焊机器人离线控制系统，包括：
与配电网络单元连接，用于输入指令或程序的操作面板；
与配电网络单元连接，用于检测智能汽车生产线焊装点焊实时数据的传感器单元；
与配电网络单元连接，用于控制智能汽车生产线焊装点焊机器人实时工作状况的控制单元；
所述传感器单元包括：
距离传感器，用于获取智能汽车生产线焊装点焊实时长度数据、深度数据；
温度传感器，用于获取智能汽车生产线焊装点焊实时温度数据；
所述配电网络单元包括：
分别与距离传感器和温度传感器连接，用于处理智能汽车生产线焊装点焊实时长度数据、深度数据、温度数据的处理器；
与处理器连接，用于执行处理器的指令plc控制电路；
所述控制单元包括：
控制器，用于执行plc控制电路传输的控制指令；
与控制器连接，用于执行控制器指令，对智能汽车生产线焊装点焊机器人点焊开关状况进行控制的控制点焊急停单元；
与控制器连接，用于执行控制器指令，对智能汽车生产线焊装点焊机器人点焊过程中，超出预定温度值进行降温控制的水气降温单元；
与控制器连接，用于执行控制器指令，对智能汽车生产线焊装点焊机器人点焊过程中，用于360度无死角焊接的六轴电机焊接单元；
所述距离传感器内置有电磁强度分布分析模块；所述电磁强度分布分析模块的电磁强度分布分析方法包括：
根据空间电磁强度分析要求，确定观察测试空间区域，并对区域进行网格划分，其中后续步骤中的测试点可以在划分的网格区域内选择；
根据测试点的位置，计算该点与上一点之间的相对距离和相对方位，利用相对距离计算信号的传输衰减系数，利用相对方位计算方向图加权值；
根据智能汽车生产线焊装点焊装置的坐标和姿态，通过坐标变换求得观测点相对于智能汽车生产线焊装点焊装置的方位角和俯仰角θci,θri,θji,
求解智能汽车生产线焊装点焊装置相对观测点的多普勒频率：
fi＝f0i+fdi；
利用计算结果，根据合成信号的公式计算测试点的时域信号；
故空间测试点p＝(x，y，z)处的合成信号为：
对计算所获得的时域合成信号进行傅里叶变换，即获得测试点处空间合成信号的频域能量分布；
fft(s(p,t))；
对整个观测区域重复根据测试点的位置，计算该点与上一点之间的相对距离和相对方位至对计算所获得的时域合成信号进行傅里叶变换，即获得观察测试区域的空间辐射源合成电磁辐射强度数据；
所述控制器内置有有同步正交跳频信号盲源分离模块，所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法包括：
利用含有m个阵元的阵列天线接收来自控制点焊急停单元、水气降温单元、六轴电机焊接单元传输的同步正交跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后的m路离散时域混合信号
预测系数an、bn、cn的取值可由如下公式计算得到：
其中：
α是平滑系数(0＜α＜1)，体现信任的时间衰减特性，即离预测值越近的时间片的yt权重越大，离预测值越远的时间片的yt权重越小；如果数据波动较大，且长期趋势变化幅度较大，呈现明显迅速的上升或下降趋势时α应取较大值(0.6～0.8)，增加近期数据对预测结果的影响；当数据有波动，但长期趋势变化不大时，α可在0.1～0.4之间取值；如果数据波动平稳，α应取较小值(0.05～0.20)。
进一步，所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括计算直接信任值：
节点j的直接信任值tdij为预测交互次数
采用多路径信任推荐方式而得到的计算式计算间接信任值；收集可信节点对节点j的直接信任值：节点i向所有满足tdik≤φ的可信关联节点询问其对节点j的直接信任值，其中φ为推荐节点的可信度阈值，根据可信度的要求精度，φ的取值范围为0～0.4；计算间接信任值：综合计算所收集到的信任值，得到节点j的间接信任值trij，
由直接信任值和间接信任值整合计算得出综合信任值；综合信任值(tij)的计算公式如下：tij＝βtdij+(1-β)trij，其中β(0≤β≤1)表示直接信任值的权重，当β＝0时，节点i和节点j没有直接交互关系，综合信任值的计算直接来自于间接信任值，判断较客观；当β＝1时，节点i对节点j的综合信任值全部来自于直接信任值，在这种情况下，判断较为主观，实际计算根据需要确定β的取值；
进一步，所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括对m路离散时域混合信号进行重叠加窗短时傅里叶变换，得到m个混合信号的时频域矩阵
进一步，所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括对得到的跳频混合信号时频域矩
进一步，所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括利用聚类算法估计每一跳的跳变时刻以及各跳对应的归一化的混合矩阵列向量、跳频频率；在p(p＝0，1，2，…p-1)时刻，对
找出
这里
进一步，所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括根据估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；
对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接。
进一步，所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括根据源信号时频域估计值，恢复时域跳频源信号；对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…)的频域数据yn(p,q),q＝0,1,2,…,nfft-1做nfft点的ifft变换，得到p采样时刻对应的时域跳频源信号，用yn(p,qt)(qt＝0,1,2,…,nfft-1)表示；对上述所有时刻得到的时域跳频源信号yn(p,qt)进行合并处理，得到最终的时域跳频源信号估计，具体公式如下：
这里kc＝nfft/c，c为短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，nfft为fft变换的长度。
本发明具有的优点和积极效果是：由于本发明将实现汽车生产线的电焊自动化控制，操作简单，实用性强，功能齐全，适合使用，焊接机位多，焊接质量高，可以完成难度更高的焊接作业。
本发明针对空间电磁分布的分析问题，给出了一种新的分析模型和实现方法，为效能评估提供了接近实际电磁环境的分析和试验方法。
本发明在不知道任何信道信息的条件下，仅根据接收到的多个跳频信号的混合信号，估计出跳频源信号，能在接收天线个数小于源信号个数的条件下，对多个跳频信号进行盲估计，仅仅利用了短时傅里叶变换，计算量小，容易实现，该方法在对跳频信号进行盲分离的同时，还能对部分参数进行估计，实用性强，具有较强的推广与应用价值。可对电焊的参数进行准确控制。
附图说明
图1是本发明实施例提供的智能汽车生产线焊装点焊机器人离线控制系统示意图。
图中：1、操作面板；2、处理器；3、配电网络单元；4、plc控制电路；5、控制单元；6、传感器单元；7、控制器；8、点焊急停单元；9、水气降温单元；10、六轴电机焊接单元；11、距离传感器；12、温度传感器。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
现有技术存在的问题是:工位数量不能很多；变位机在工作站内的位置、数量固定；在出现焊接质量要求，焊接技术难度大的场合，该生产线往往显得无能为力。
下面结合图1对本发明的结构作详细的描述。
本发明实施例提供的智能汽车生产线焊装点焊机器人离线控制系统，包括：操作面板1、处理器2、配电网络单元3、plc控制电路4、控制单元5、传感器单元6、控制器7、点焊急停单元8、水气降温单9元、六轴电机焊接单元10、距离传感器11、温度传感器12。
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
本发明实施例提供的智能汽车生产线焊装点焊机器人离线控制系统，包括：
与配电网络单元连接，用于输入指令或程序的操作面板；
与配电网络单元连接，用于检测智能汽车生产线焊装点焊实时数据的传感器单元；
与配电网络单元连接，用于控制智能汽车生产线焊装点焊机器人实时工作状况的控制单元；
所述传感器单元包括：
距离传感器，用于获取智能汽车生产线焊装点焊实时长度数据、深度数据；
温度传感器，用于获取智能汽车生产线焊装点焊实时温度数据；
所述配电网络单元包括：
分别与距离传感器和温度传感器连接，用于处理智能汽车生产线焊装点焊实时长度数据、深度数据、温度数据的处理器；
与处理器连接，用于执行处理器的指令plc控制电路；
所述控制单元包括：
控制器，用于执行plc控制电路传输的控制指令；
与控制器连接，用于执行控制器指令，对智能汽车生产线焊装点焊机器人点焊开关状况进行控制的控制点焊急停单元；
与控制器连接，用于执行控制器指令，对智能汽车生产线焊装点焊机器人点焊过程中，超出预定温度值进行降温控制的水气降温单元；
与控制器连接，用于执行控制器指令，对智能汽车生产线焊装点焊机器人点焊过程中，用于360度无死角焊接的六轴电机焊接单元；
所述距离传感器内置有电磁强度分布分析模块；所述电磁强度分布分析模块的电磁强度分布分析方法包括：
根据空间电磁强度分析要求，确定观察测试空间区域，并对区域进行网格划分，其中后续步骤中的测试点可以在划分的网格区域内选择；
根据测试点的位置，计算该点与上一点之间的相对距离和相对方位，利用相对距离计算信号的传输衰减系数，利用相对方位计算方向图加权值；
根据智能汽车生产线焊装点焊装置的坐标和姿态，通过坐标变换求得观测点相对于智能汽车生产线焊装点焊装置的方位角和俯仰角θci,θri,θji,
求解智能汽车生产线焊装点焊装置相对观测点的多普勒频率：
fi＝f0i+fdi；
利用计算结果，根据合成信号的公式计算测试点的时域信号；
故空间测试点p＝(x，y，z)处的合成信号为：
对计算所获得的时域合成信号进行傅里叶变换，即获得测试点处空间合成信号的频域能量分布；
fft(s(p,t))；
对整个观测区域重复根据测试点的位置，计算该点与上一点之间的相对距离和相对方位至对计算所获得的时域合成信号进行傅里叶变换，即获得观察测试区域的空间辐射源合成电磁辐射强度数据；
所述控制器内置有有同步正交跳频信号盲源分离模块，所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法包括：
利用含有m个阵元的阵列天线接收来自控制点焊急停单元、水气降温单元、六轴电机焊接单元传输的同步正交跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后的m路离散时域混合信号
预测系数an、bn、cn的取值可由如下公式计算得到：
其中：
α是平滑系数(0＜α＜1)，体现信任的时间衰减特性，即离预测值越近的时间片的yt权重越大，离预测值越远的时间片的yt权重越小；如果数据波动较大，且长期趋势变化幅度较大，呈现明显迅速的上升或下降趋势时α应取较大值(0.6～0.8)，增加近期数据对预测结果的影响；当数据有波动，但长期趋势变化不大时，α可在0.1～0.4之间取值；如果数据波动平稳，α应取较小值(0.05～0.20)。
所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括计算直接信任值：
节点j的直接信任值tdij为预测交互次数
采用多路径信任推荐方式而得到的计算式计算间接信任值；收集可信节点对节点j的直接信任值：节点i向所有满足tdik≤φ的可信关联节点询问其对节点j的直接信任值，其中φ为推荐节点的可信度阈值，根据可信度的要求精度，φ的取值范围为0～0.4；计算间接信任值：综合计算所收集到的信任值，得到节点j的间接信任值trij，
由直接信任值和间接信任值整合计算得出综合信任值；综合信任值(tij)的计算公式如下：tij＝βtdij+(1-β)trij，其中β(0≤β≤1)表示直接信任值的权重，当β＝0时，节点i和节点j没有直接交互关系，综合信任值的计算直接来自于间接信任值，判断较客观；当β＝1时，节点i对节点j的综合信任值全部来自于直接信任值，在这种情况下，判断较为主观，实际计算根据需要确定β的取值；
所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括对m路离散时域混合信号进行重叠加窗短时傅里叶变换，得到m个混合信号的时频域矩阵
所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括对得到的跳频混合信号时频域矩
所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括利用聚类算法估计每一跳的跳变时刻以及各跳对应的归一化的混合矩阵列向量、跳频频率；在p(p＝0，1，2，…p-1)时刻，对
找出
这里
所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括根据估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；
对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接。
所述步正交跳频信号盲源分离的信号处理方法还包括根据源信号时频域估计值，恢复时域跳频源信号；对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…)的频域数据yn(p,q),q＝0,1,2,…,nfft-1做nfft点的ifft变换，得到p采样时刻对应的时域跳频源信号，用yn(p,qt)(qt＝0,1,2,…,nfft-1)表示；对上述所有时刻得到的时域跳频源信号yn(p,qt)进行合并处理，得到最终的时域跳频源信号估计，具体公式如下：
这里kc＝nfft/c，c为短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，nfft为fft变换的长度。
本发明在工作时，操作员将通过操作面板1输入指令或程序，使控制电路工作，点焊急停单元8用于在接收到来自处理器2接受距离传感器的距离信息后急停来保障产品安全，水气降温单元9用于在接收到来自处理器接受温度传感器的温度信息后降温，六轴电机焊接单元10用于360度无死角焊接方法。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。