离散制造过程智能管控技术研究

作     者：邰思铭 

作者单位：长春理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王红平

授予年度：2021年

学科分类：0808[工学-电气工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：离散制造 智能管控 遗传算法 路径寻优 虚拟调试 

摘      要：随着对产品的优化、集成和效能等要求的不断提高,多工序产品在其离散制造过程中的生产与装配更加追求设计的优化性及规划的合理性,因此实施生产过程中的智能管控与效能管理是优势提升的重要保证。以新能源汽车为例,生产企业目前面临着市场需求增加和行业竞争加剧等问题,尤其对于其“心脏——动力电池组来说,其装配线的结构设计和平衡规划更决定着汽车产量的高低。本文以“动力电池组离散装配制造过程为例,研究其装配产线各工位节拍的平衡性提升、产能提升以及管理控制等,并实现离散制造过程中机器人避障优化,以达到缩短车企的项目周期、实现装配制造工艺的智能优化目的。文中最后通过半实物虚拟调试技术进行仿真优化,验证了装配制造过程中控制策略的合理性。首先,文中在阐述离散制造智能管控现状及关键技术基础上,针对离散装配制造过程中的平衡问题及优化布局进行了研究,详细讨论了电池组装配线的工艺流程,明确了线体搭建的目标与要求,并通过Plant Simualtion仿真软件建立了电池组装配整线。根据线体的结构特点,运用DOE实验法对装配线中AGV小车数量、速度及托盘数量等多目标参数设计了单因子实验、两水平实验和多因子实验,并进一步采用遗传算法(GAWizard)进行了实验数据对比分析,最终优化了三者的参数配比并提升了产能。其次,为解决机器人运动干涉等问题,提高机器人作业质量和效率,对装配制造线中三维机器人进行了重组建模,针对六轴机器人进行的标准D-H法分析,获得了机器人正逆运动学模型,并最终通过Matlab仿真的联调方式完成了机器人的姿态寻优和路径寻优,使机器人在执行取置件的运动过程中获得合理的运动路径,圆满地解决了干涉问题,进而为实际产线中设备的搭建提供更多的参考意义。最后,为了实现离散装配制造过程中的数据智能管理,文中采用数据信息的交互方式实现了电池组离散产线中三种AGV车型数据的自动导入和重要工位设备信息的实时提取,能够方便管控人员和维修人员的远程数据更新与产线校验。为实行智能管控的验证,文中基于半实物虚拟调试技术采用Plant Simulation仿真与实物PLC搭建了半实物调试环境,并通过WINCC人机交互界面,实现了装配线具体工位的调试。实验结果表明,采用本文所述方法对电池组装配线生产系统、控制系统的联合设计优化,能够有效地缩短离散装配线产品的生产周期。