一种可重构装配系统仿生控制模型的制作方法

本发明涉及一种可重构装配系统仿生控制模型，属于机械设计自动化技术领域。

背景技术：

目前，装配生产过程存在着大量的不可控因素，例如，订单的多变、生产物料的紧缺、设备的故障、质量等问题，经常引起工艺方案的改变，使得装配生产过程耗时增长，计算机技术以及物联网技术的迅速发展使得传统的生产模式已经无法适应企业的生产要求，迫切需要一种高速有效的生产模式来提高企业的生产效益以及市场竞争力。研究发现，生物系统与云制造可重构装配系统存在着相似性，结合仿生学和多agent技术，设计一个高速有效的系统仿生控制模型可以有助于制造商进行订单任务数据的分析与运算，使得生产线的重构调度过程既省时省力又高效精确，从而提高企业的核心竞争力。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种可重构装配系统仿生控制模型，在减少了智能系统中信息量的同时，能够对用户发布的订单进行快速响应，对于装配过程中各种突发状况能够及时调整技术路线，以实现装配生产线的全程监控和实时管理，提高可重构装配线整体的便捷管理度及生产效益。

为解决上述技术问题，本发明提供一种可重构装配系统仿生控制模型，其特征是，分为控制和被控两个部分，控制部分包括数据管理模块、任务监控模块、重构模块和调度模块四个部分，所述的数据管理模块管理着任务监控模块、重构模块和调度模块产生的所有数据信息，所述的任务监控模块对重构、调度模块进行实时监控，同时，任务监控模块接受重构、调度模块对应的决策信息和配给方案，当生产过程中突发情况发生时，任务监控模块检测到数据的变化，将信息发送给重构模块，重构模块进行目标工艺的调整后，将信息反馈给调度模块，由调度模块进行配给方案的调整；被控部分为生产设备及资源模块。

进一步地，所述控制部分中的重构模块包括优化部分、工艺部分及分组部分，所述优化部分定制目标函数，针对不同环境下多目标值进行优化，并发送工艺设计请求给工艺部分，所述工艺部分根据请求设计工艺路径，确定合理的装配顺序，发送资源分类请求给分组部分，所述分组部分进行资源分组调整，以组间公用设备最少为标准不断调整分组单元。

进一步地，所述控制部分所对应的智能体为数据管理agent、监管agent、重构agent及调度agent，其中，重构agent包括优化agent，工艺agent和分组agent，各agent通过协调合作完成复杂的装配生产任务。

进一步地，各agent之间采用黑板方式和消息传递方式相结合的通讯方式，信息通讯中对于不需要保存的数据不经过黑板，而是agent之间直接进行交互传递，通过监视器来接受agent的操作请求、存取黑板内的数据及激发控制机构黑板决策器进行推理和决策，最后将黑板决策器产生的策略传送给各agent。

进一步地，各agent通过协调合作完成复杂的装配生产任务的具体步骤如下：

当资源制造商接收到制造订单后，数据管理agent的数据发生变化，监管agent检测到该数据变化后，立即连接优化agent；优化agent根据订单要求构建目标函数，并计算出目标值，然后连接工艺agent；工艺agent根据数据管理agent的订单信息以及优化agent的运算结果进行工艺设计，然后将设计结果传至分组agent；分组agent根据加工工艺路径确定资源的分组，然后连接调度agent，进行待装配资源，设备以及人员的分配；如果最后的结果与现实状况不符合，则调度agent发送指令给优化agent，进行重新优化，优化至重构方案符合现实情况为止，最后将重构方案的数据传输至数据管理agent进行保存。

进一步地，所述优化部分构建的目标函数为f＝min{(1/k)(wcc+wtt+wll)}，c代表生产成本，t代表生产时间，l代表设备负载均衡率，k值取在0至1.0之间，{wc，wt，wl}∈{0,1}且wc+wt+wl＝1。

本发明所达到的有益效果：本发明提供一种可重构装配系统仿生控制模型，采用仿生学及多agent技术相结合的思想，可以对装配生产过程中出现的订单变化、物料短缺、设备故障、质量问题等突发状况及时作出响应，随时调整优化目标及工艺路线，多agent通讯方式将黑板方式和消息传递方式相结合，大大降低了智能系统中的信息量，避免了大量数据带来的通讯“瓶颈”问题，各agent间实现协调合作，能够提高装配生产线的整体生产效率，增加企业市场竞争力。

附图说明

图1为本发明装配体控制结构图；

图2为生物体三大调节系统相互作用图；

图3为本发明基于多agent云制造可重构装配体仿生控制模型；

图4为本发明多agent系统通讯结构图；

图5为装配体通信uml顺序图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

一种可重构装配系统仿生控制模型，结合了生物体三大调节系统与多agent技术，分为控制和被控两个部分，如图1所示，控制部分包括数据管理模块、任务监控模块、重构模块和调度模块四个部分，数据管理模块管理着任务监控模块、重构模块和调度模块等产生的所有数据信息，任务监控模块对重构、调度模块进行实时监控，同时，任务监控模块接受重构、调度模块对应的决策信息和配给方案，当生产过程中突发情况发生时，任务监控模块检测到数据的变化，将信息发送给重构模块，重构模块进行目标工艺等的调整后，将信息反馈给调度模块，由调度模块进行配给方案的调整。其中，重构模块分为优化部分、工艺部分及分组部分三个部分，优化部分定制目标函数，针对不同环境下多目标值进行优化，并发送工艺设计请求给工艺部分，工艺部分根据请求设计工艺路径，确定较为合理的装配顺序，发送资源分类请求给分组部分，分组部分进行资源分组调整，以组间公用设备最少为标准不断调整分组单元，被控部分为生产设备及资源模块。

结合图2生物体三大调节系统相互作用图，将图1本发明所涉及的可重构装配体控制结构与图2进行类比，数据管理模块对应着大脑，对生产过程中产生的所有数据进行管理，任务监督模块对应着生物体中的内分泌系统，重构模块对应着生物体的中枢神经系统，调度模块对应着生物体的免疫识别系统，任务监督，重构，调度三个模块通过闭环协调作用共同对生产任务进行控制。

如图3所示，控制模块所对应的智能体分为数据管理agent、监管agent、重构agent及调度agent，其中，重构agent包括优化agent，工艺agent和分组agent，各agent能够通过完美的协调合作完成复杂的装配生产任务。

智能系统信息量较大，图4所示为多agent系统通讯结构图，多agent的智能系统采用黑板方式和消息传递方式相结合的通讯方式，避免了大量的数据带来的通讯“瓶颈”问题，信息通讯中对于不需要保存的数据一般不经过黑板，而是agent之间直接进行交互传递，通过监视器来接受agent的操作请求、存取黑板内的数据及激发控制机构黑板决策器进行推理和决策，最后将黑板决策器产生的策略传送给各agent。

图5所示为装配体通信uml顺序图，当资源制造商接收到制造订单后，数据管理agent的数据发生变化，监管agent检测到该数据变化后，立即连接优化agent；优化agent根据订单要求构建目标函数，并计算出目标值，然后连接工艺agent；工艺agent根据数据管理agent的订单信息以及优化agent的运算结果进行工艺设计，然后将设计结果传至分组agent；分组agent根据加工工艺路径确定资源的分组，然后连接调度agent，进行待装配资源，设备以及人员的分配；如果最后的结果与现实状况不符合，则调度agent发送指令给优化agent，进行重新优化，优化至重构方案符合现实情况为止，最后将重构方案的数据传输至数据管理agent进行保存。

优化部分对应的目标函数为f＝min{(1/k)(wcc+wtt+wll)}，c代表生产成本，t代表生产时间，l代表设备负载均衡率，为避免生产成本、生产时间及设备负载平衡率太小不便于比较观测，取k值在0至1.0之间，用于调整函数值；{wc，wt，wl}∈{0,1}且wc+wt+wl＝1，用于目标函数各项调整，根据装配过程中生产成本、生产时间及设备负载平衡率的重要程度大小进行取值，对于越重要的因素w取值越大，不同的任务级别，w的取值将有所差异。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。