技术特征：
1.一种基于人机协同作业平衡的智能制造系统重构方法，包括以下步骤：s1，当生产任务到达时，将生产任务分解为必须人完成、必须机器人完成和人机协同三类；s2，结合历史生产数据，确定各任务类别的输入数据；s3，建立关于人机生产成本、最大完工时间以及人机空闲时间的目标函数，并列出约束方程；s4，对目标函数及约束进行迭代优化，直至得到帕累托最优解集；s5，从得到的帕累托最优解集中选出最优分配方案。2.根据权利要求1所述的重构方法，其特征在于，所述步骤s3中，目标函数及约束方程如下所示：minimizeminimizeminimize其中，c为人机生产成本、makespan为最大完工时间、v为人机空闲时间，d
i
为子任务i的数量；为人完成单项子任务i的工资；为机器人完成单项子任务i的成本；表示必须人完成的子任务成本，类似的，表示必须机器人完成的子任务成本，表示人机协作完成的子任务成本；参数λ
i
为决策变量，当协同任务分配给人时取0，分配给机器人时取1，用于区分人机协作子任务i的分配对象；参数μ起到限制分配给人过多任务的作用：当人分配到的任务总数超过预定极限值时μ取一个极大值，使得目标函数值增大从而不优；当人分配到的任务总数没有超过极限值时μ取1，对目标函数值不产生影响；t
r
与t
o
分别表示必须机器人或人完成的子任务生产时长，与分别表示协作任务分配给机器人或人的子任务生产总时长；约束条件如下：o+r+b＝ho+r+b＝ho+r+b＝h
其中，o表示必须人完成的任务集合，r表示必须机器人完成的任务集合，b表示人机协同任务集合，表示必须机器人完成的子任务生产用时总和，表示必须人完成的子任务生产用时总和，表示协作任务中机器人的生产用时总和，表示协作任务中人的生产用时总和；taskmax表示工人能承担的任务总量上限；mass为大数约束，当工人分配的任务过多时取一个很大的值，使得目标函数值急速增加。3.根据权利要求2所述的重构方法，其特征在于，所述taskmax设为5，mass设为100。4.根据权利要求1所述的重构方法，其特征在于，所述步骤s4中，利用二代非支配排序遗传算法对目标函数及约束进行迭代优化。5.根据权利要求1-4中任一所述的重构方法，其特征在于，所述步骤s2中各任务类别的输入数据包括：必须人工生产任务类型子集，必须机器生产类型子集，人机协同生产任务类型子集，子任务类型总数。
技术总结
一种基于人机协同作业平衡的智能制造系统重构方法，通过建立多目标模型，充分考虑了人机双方的生产成本、最大完工时间以及协同作业任务量的平衡性，进而利用NSGAⅡ算法进行寻优，获取成本最低、最大完工时间最短、人机协同作业最平衡的协同任务分配方案。该方法能够有效减少人机协同作业分配方案的计算复杂度和计算量，提高重构效率。提高重构效率。提高重构效率。
技术研发人员：黄思翰 朱启章 王国新 阎艳
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2022.10.12
技术公布日：2022/12/6