CN105033520B - 一种改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统，涉及机器人自动焊接控制领域，包括安装有协同控制软件的PC机及多台焊接机器人，每一台焊接机器人包括用于焊接的机械手及驱动控制机械手工作的机器人控制柜，机械手上设置有用于感应机械手位置的机械手传感器，所述PC机的输出端分别通过以太网与每一台焊接机器人的机器人控制柜连接，每一台焊接机器人的机械手传感器通过信号电缆与其对应的机器人控制柜连接，每一台焊接机器人的机械手传感器还通过以太网与PC机的输入端连接。焊接机器人采用双闭环的控制策略，机械手的焊接动作和位置通过传感器同时反馈到焊接机器人控制器和PC机，以实现位置信息的准确无误和最优的焊接路径规划控制。
Description
技术领域
本发明涉及机器人自动焊接控制技术领域，特别涉及一种用于协同多台焊接机器人焊接工作顺序和焊接路径规划控制的协同控制系统。
背景技术
在自动焊接生产线中由单台焊接机器人直接完成焊接工作时，较容易控制焊接机器人的工作顺序和焊接路径，但在工件长度较大，且需要焊接的焊缝较多的生产线中，仅使用单台焊接机器人进行焊接，工作效率低，不能体现自动化生产的高效性。如在车厢板焊接生产线中，车厢板是在一大钢板上再加焊上很多肋形成的，要求工件各部分的形位公差小于±0.5mm，工件装配好后对接焊缝间隙不超过焊丝的半径，工件装配好后角接焊缝间隙不超过焊丝的直径，工件一致性好，焊缝形位偏差小于1mm，车厢板需要双面焊接，对焊接质量要求较高，工件尺寸大，采用人工焊接或单台焊接机器人焊接，工作效率都比较低，生产成本高，已不适应现有企业的发展需求。采用多台焊接机器人同时焊接，通常采用人工输入焊点数据以及人工规划机器人焊接路径，采用这种方法无法实现焊接路径的最优化，也无法实现多台机器人焊接联动的效率最优化。因此有必要发明一种可协同控制多台焊接机器人同时焊接并能够达到焊接路径及效率最优化的协同控制系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统，能够控制单台机器人与多台机器人协同工作，实现单台机器人的焊接路径最优化和多台机器人协同焊接工作的任务效率最优化的效果。
本发明为实现上述目的采用的技术方案是：一种改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统，包括安装有协同控制软件的PC机及多台焊接机器人，每一台焊接机器人包括用于焊接的机械手及驱动控制机械手工作的机器人控制柜，机械手上设置有用于感应机械手位置的机械手传感器，所述PC机的输出端分别通过以太网与每一台焊接机器人的机器人控制柜连接，每一台焊接机器人的机械手传感器通过信号电缆与其对应的机器人控制柜连接，每一台焊接机器人的机械手传感器还通过以太网与PC机的输入端连接。
本发明的进一步技术方案是：所述安装有协同控制软件的PC机协同控制焊接的过程包括以下步骤：(一) 输入PC机所控制的机械手的数量和每台机械手的位置坐标，以及每台机械手的行程区域；(二)通过PC机的输入设备手动输入或导入焊点数据；(三)初始化多台机械手的焊接区域信息；(四)多台机械手焊接区域信息分别更新至单台机械手控制单元；(五)用改进粒子群算法计算单台机械手最优焊接路径；(六)对比单台机械手在初始化焊接区域内的完成时间，若焊接时间不同则重新调整多台机械手的焊接区域，实现最优化多台机械手协同控制焊接区域；(七)以焊接完成时间为依据判断控制策略是否达到最优化，各台机械手完成焊接的时间差在协同控制软件容许的范围内则认为达到最优化，否则未达到最优化，是达到最优化则直接进入下一步，未达到最优化则返回步骤(四)；(八)以最优化控制算法所算出的焊接路径实施焊接控制。
本发明的进一步技术方案是：所述步骤(五)用改进粒子群算法计算单台机械手最优焊接路径包括以下步骤:（1）初始化和进行路径编码，对单台机械手任务区域内的焊点信息进行初始化和路径编码；（2）利用密度化策略产生初始种群，每个焊接路径以密度最小路径最短为原则，确定种群信息；（3）计算适应度、个体与全局最优初始参数；（4）更新粒子速度与位置、更新种群适应度函数值、更新个体与全局种群最优参数；（5）判断粒子种群是否局部最优，是则加入类PID扰动信号并返回步骤(4)，否则直接进入下一步；（6）判断粒子种群是否全局最优，是则完成控制算法并保存最优参数，否再返回步骤(4)。
本发明改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统具有如下有益效果：
1、本发明协同控制系统中机械手传感器一方面直接通过以太网网线将信号传回给PC机，另一方面又通过信号电缆将信号传输回到机器人控制柜的控制器，由控制器的PLC控制单元处理并再通过网线回传至PC机，PC机的协同控制软件得到机械手传感器的反馈信号，再根据反馈信息由协同控制软件的控制算法实时调整控制策略和控制参数，然后继续把新的控制命令传输给机器人控制柜的控制器，机器人控制柜的控制器再控制机械手工作，实现对机械手的持续控制和调整，该控制方式构成了双闭环反馈控制系统，以最终实现对多台焊接机器人机械手的协同和精确控制；
2、本发明协同控制系统控制单台机器人与多台机器人协同工作，采用区域联动策略的改进型粒子群算法，实现单台机器人的焊接路径最优化和多台机器人协同工作的任务效率最优化，传统人工输入焊点数据以及人工规划机器人焊接路径，无法实现焊接路径的最优化，也无法实现多台机器人焊接联动的效率最优化。本发明克服了传统方法的不足，实现了多台焊接机器人协同控制、自动控制和智能优化控制；
3、 多台焊接机器人采用协同控制系统，极大提高了焊接效率，以运用在一条车厢板的焊接生产线为例，可使得整条自动焊接生产线能够形成年产能2万块专用车车厢板的生产任务，比原来的年产能提高了2倍多，而且人力减少9倍，极大降到了劳动强度、人力成本和管理成本。
下面结合附图和实施例对本发明改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统作进一步的说明。
附图说明
图1是本发明改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统的结构框图；
图2是本发明改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统的控制流程图；
图3是本发明改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统中用改进粒子群算法计算单台机械手最优焊接路径的流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统（简称“协同控制系统”），包括安装有协同控制软件的PC机及多台焊接机器人，PC机是台式计算机，每一台焊接机器人包括用于焊接的机械手及驱动控制机械手工作的机器人控制柜，机械手上设置有用于感应机械手位置的机械手传感器。所述PC机的输出端分别通过以太网与每一台焊接机器人的机器人控制柜连接，PC机可以通过PC机本身的以太网Ethernet卡，也可以另外安装工控板卡，由以太网Ethernet卡接出网线，由网线连接到每台焊接机器人的机器人控制柜中的控制器，每一台焊接机器人的机械手传感器通过信号电缆与其对应的机器人控制柜连接，每一台焊接机器人的机械手传感器还通过以太网与PC机的输入端连接。
焊接机器人的控制器接收来自PC机的控制命令，按照PC机的协同控制软件所设定的控制算法（后续介绍），根据来自PC机的控制命令，焊接机器人控制器的PLC控制单元驱动各机械手的伺服机构，对焊接机器人的机械手各个自由度和焊枪进行控制，同时械手传感器信号一方面直接通过以太网网线传回PC机，另一方面又通过信号电缆传输回到机器人控制柜中的控制器，由控制器的PLC控制单元处理并再通过网线回传至PC机，PC机的协同控制软件得到机械手传感器的反馈信号，再根据反馈信息由协同控制软件的控制算法实时调整控制策略和控制参数，然后继续把新的控制命令传输给焊接机器人控制柜中的控制器，实现对焊接机器人机械手的持续控制和调整，该控制方式构成了双闭环反馈控制系统，以最终实现对多台焊接机器人机械手的协同和精确控制。
请同时参见图2、图3所示，所述安装有协同控制软件的PC机协同控制焊接的过程包括以下步骤：
(一) 输入PC机所控制的机械手的数量和每台机械手的位置坐标，以及每台机械手的行程区域；
(二)通过PC机的输入设备手动输入或导入焊点数据；
(三)初始化多台机械手的焊接区域信息；
(四) 多台机械手焊接区域信息分别更新至单台机械手控制单元：具体是将焊点数据与多台机械手的焊接区域进行匹配，按照焊点数据的位置信息与机械手行程区域信息对应，且每台机械手焊接任务平均分配的原则，把匹配后的多台机械手焊接区域信息分别更新至单台机械手控制单元；
(五)用改进粒子群算法计算单台机械手最优焊接路径；
(六)对比单台机械手在初始化焊接区域内的完成时间，若焊接时间不同则重新调整多台机械手的焊接区域，实现最优化多台机械手协同控制焊接区域；
(七)以焊接完成时间为依据判断控制策略是否达到最优化，各台机械手完成焊接的时间差在协同控制软件容许的范围内则认为达到最优化，否则未达到最优化，是达到最优化则直接进入下一步，未达到最优化则返回步骤(四)；
(八)以最优化控制算法所算出的焊接路径实施焊接控制。
所述步骤(五)用改进粒子群算法计算单台机械手最优焊接路径包括以下步骤:（1）初始化和进行路径编码，对单台机械手任务区域内的焊点信息进行初始化和路径编码；（2）利用密度化策略产生初始种群，每个焊接路径以密度最小路径最短为原则，确定种群信息；（3）计算适应度、个体与全局最优初始参数；（4）更新粒子速度与位置、更新种群适应度函数值、更新个体与全局种群最优参数；（5）判断粒子种群是否局部最优，按照达到所设定的最大迭代次数（例如设定为10000次）为一次最优种群收敛运算的原则，进行达到五次（可通过软件设定）最优种群收敛运算（每次运算前必须随机初始化粒子的各项参数）且超过三次最优种群收敛运算得到的收敛结果基本一致，则认为是全局最优，否则为局部最优。若种群进入局部最优化，则加入类似PID扰动信号对种群进行干预，之后返回步骤(4)，该类PID控制信号具备比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D），按照输入e(t)与输出u(t)的u(t)=kp(e(t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt)的关系产生一组随机数序列，作为扰动信号加入，促使粒子种群脱离局部最优化，最终确保全局寻优获得全局最优化路径参数；若粒子种群不是局部最优，否则直接进入下一步；（6）判断粒子种群是否全局最优，是则完成控制算法并保存最优参数，否再返回步骤(4)。
本发明采用改进粒子群算法，与普通粒子群算法不同之处是在粒子种群局部最优时加入类似PID扰动信号，相比传统的粒子群算法, 在粒子种群局部最优时不需要加入类似PID扰动信号，若不加入类似PID扰动信号，很容易使系统进入局部最优化而不是全局最优化，容易得不到最优控制参数。本发明在粒子种群局部最优时加入类PID扰动信号能够使粒子种群更快速和更有效的脱离局部最优化，获得更佳的控制效果。保证每台机械手的焊接任务区域之间不交叉，避免机械手之间碰撞，经过优化后，保证每台机械手在任务区域的焊接时间基本相等，尽量使多台机械手同时焊接完成。
经过实践证明，将本发明协同控制系统运用于一车厢板的自动焊接生产线中，共8台焊接机器人采用协同控制系统，极大提高了焊接效率，即使得整条该自动焊接生产线能够形成年产能2万块专用车车厢板的生产任务，比原来的年产能提高了2倍多，而且人力减少9倍，极大降到了劳动强度、人力成本和管理成本。
以上实施例仅为本发明的较佳实施例，本发明的结构并不限于上述实施例列举的形式，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统，其特征在于，包括安装有协同控制软件的PC机及多台焊接机器人，每一台焊接机器人包括用于焊接的机械手及驱动控制机械手工作的机器人控制柜，机械手上设置有用于感应机械手位置的机械手传感器，所述PC机的输出端分别通过以太网与每一台焊接机器人的机器人控制柜连接，每一台焊接机器人的机械手传感器通过信号电缆与其对应的机器人控制柜连接，每一台焊接机器人的机械手传感器还通过以太网与PC机的输入端连接；所述安装有协同控制软件的PC机协同控制焊接的过程包括以下步骤：(一) 输入PC机所控制的机械手的数量和每台机械手的位置坐标，以及每台机械手的行程区域；(二)通过PC机的输入设备手动输入或导入焊点数据；(三)初始化多台机械手的焊接区域信息；(四)多台机械手焊接区域信息分别更新至单台机械手控制单元；(五)用改进粒子群算法计算单台机械手最优焊接路径；(六)对比单台机械手在初始化焊接区域内的完成时间，若焊接时间不同则重新调整多台机械手的焊接区域，实现最优化多台机械手协同控制焊接区域；(七)以焊接完成时间为依据判断控制策略是否达到最优化，各台机械手完成焊接的时间差在协同控制软件容许的范围内则认为达到最优化，否则未达到最优化，是达到最优化则直接进入下一步，未达到最优化则返回步骤(四)；(八)以最优化控制算法所算出的焊接路径实施焊接控制。
2.如权利要求1所述的改进粒子群算法的多台焊接机器人协同控制系统，其特征在于，所述步骤(五)用改进粒子群算法计算单台机械手最优焊接路径包括以下步骤:（1）初始化和进行路径编码，对单台机械手任务区域内的焊点信息进行初始化和路径编码；（2）利用密度化策略产生初始种群，每个焊接路径以密度最小路径最短为原则，确定种群信息；（3）计算适应度、个体与全局最优初始参数；（4）更新粒子速度与位置、更新种群适应度函数值、更新个体与全局种群最优参数；（5）判断粒子种群是否局部最优，是则加入类PID扰动信号并返回步骤(4)，否则直接进入下一步；（6）判断粒子种群是否全局最优，是则完成控制算法并保存最优参数，否再返回步骤(4)。
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