CN107515597A - 一种工件的关键工位流水线自组织的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种工件的关键工位流水线自组织的方法，包括如下步骤：工件的关键工位流水线加工性能的参数获取，设工件第i个关键工位记Ei；关键工位Ei中的系列传感器Sensori，j；关键工位Ei中设有控制器Coi，控制器Coi内置智能体Agenti；传感器Sensori，j获取关键工位Ei的加工性能参数Pi，j，当前t时刻的Pi，j值为Vi，j，t，并传递给控制器Coi；工件关键工位加工性能参数监视和控制；MasterAgent智能体流水线自组织；工件的关键工位流水线故障在线修复。本发明可以实现流水线加工性能参数获取，在线、实时完成流水线加工性能参数获取，及时地发现、定位与修复故障。

Description

一种工件的关键工位流水线自组织的方法
技术领域
本发明涉及智能制造领域，尤其涉及一种工件的关键工位流水线自组织的方法。
背景技术
铸件在砂型铸造完成以后，必须完成脱砂、一次检测、热处理、抛丸、除尘、输送、打磨、二次检测等工艺才能进行后续的机械加工工艺，成为工件成品。目前这些工序往往是分散、低效、污染、耗费人力场地最多。工件产能扩张在后处理领域面临效率、质量、环保、安全等诸多困难。工件后处理过程占整个制造成本的12-15％，占整个制造时间的20-30％，铸件后处理工艺过程对工件成品的质量起着直接决定作用，是工件制造的核心工艺过程之一。
现有技术中，铸件后处理已向自动化流水生产线方向发展，2015年杨德军提出了一种用于铸件毛坯后处理工艺的生产线(公开号为CN 104401754A)，具备自动砂处理、自动一次检测、自动热处理、自动抛丸、自动除尘、自动输送、自动打磨与自动二次检测的全自动化过程，较大程度地提高了生产效率。但是，全自动化的生产流水线由于其生产流水线各工位关键部件的湿度、温度、振动、速度、强度、压力与产品质量等参数变化的影响，流水线各工位关键部件可能出现各种故障，一旦故障发生，如果不及时地定位与修复，可能会出现全流水线停工的现象，给自动化生产加工带来比人工操作生产加工更大的危害。
发明内容
针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种工件的关键工位流水线自组织的方法，可以实现流水线加工性能参数获取，在线、实时完成流水线加工性能参数获取，及时地发现、定位与修复故障。
本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
一种工件的关键工位流水线自组织的方法，包括如下步骤：
工件的关键工位流水线加工性能的参数获取，设工件第i个关键工位记Ei，其中i∈(1，2，…，I)，I为关键工位总数；关键工位Ei中的系列传感器Sensori，j，其中，j∈(1，2，…，J)，J为第i个关键工位Ei中的传感器个数；关键工位Ei中设有控制器Coi，控制器Coi内置智能体Agenti；传感器Sensori，j获取关键工位Ei的加工性能参数Pi，j，当前t时刻的Pi，j值为Vi，j，t，并传递给控制器Coi；工件关键工位加工性能参数监视和控制；MasterAgent智能体流水线自组织；工件的关键工位流水线故障在线修复；
所述MasterAgent智能体流水线自组织具体为：MasterAgent智能体是一个具有自组织状态转换能力的自动机，将所有Agenti智能体及关键工位Ei一起构成自组织系统Sys，用于自动调整流水线故障，提高自动调整流水线工作能力；主要包括自组织状态转换自动机构建、状态转移函数δ的构建、流水线故障的状态转移、Agenti智能体通讯服务器构建。
进一步，所述工件关键工位加工性能参数监视和控制具体为：通过智能体Agenti对工件关键工位Ei加工性能参数监视和控制，其中智能体Agenti具有流数据处理能力，实时监视和控制工件关键工位Ei加工性能参数Pi，j，智能体Agenti表达式为：Agenti＝{Si，t，Pi，j，Ci，j，k()，δi，j}，其中，
Si，t为当前t时刻关键工位Ei的性能参数Pi，j状态集合，Si，t＝{Si，j，t}，其中Si，j，t为t时刻加工性能参数Pi，j参数值为Vi，j，t时，在约束条件函数Ci，j，k()作用下的状态Sp，t集合的与值：
其中：
Sp，t为t时刻状态枚举量Sp的取值合集，状态枚举量Sp中的值为：Sp＝{正常，低于最低阈值Tmin，高于最高阈值Tmax，传感器失效}；
Pi，j为传感器Sensori，j获取工件关键工位Ei的加工性能参数；
Ci，j，k()为智能体Agenti中的加工性能参数约束条件函数，k∈(1，2，…，K)，K为当前工位Ei传感器Sensori，j的加工性能参数约束条件个数；
δi，j为智能体中的性能参数Pi，j状态转移函数，用于对性能参数Pi，j状态的控制，记为：
进一步，所述组织状态转换自动机构建的方法为：MasterAgent＝(Q，C，δ，q0，A)其中：
Q为MasterAgent智能体的状态集合，Q＝{Si，t}，为当前时刻t各关键工位的全部状态；
C为MasterAgent智能体的约束函数集合，C＝{Cp}，p∈(1，2，…，P)，P为MasterAgent智能体的约束函数的个数；
δ为MasterAgent智能体的状态转移函数；
q0为MasterAgent的初始状态集合，为工件流水线启动时的状态集合，q0＝{Si，0}；
A为MasterAgent的接受状态集合，为工件流水线正常运行状态集合，A＝{Si，accept}，accept表示工件流水线各工位都正常运行。
进一步，所述状态转移函数δ的构建的方法为：设所有关键工位Ei在t时刻状态发生改变之前的状态集合为Qt-1，在约束函数集合C改变之后的状态集合为Qt，则对应的状态转移函数δ为
进一步，所述流水线故障的状态转移方法为：如果状态发生了转移，则MasterAgent智能体改变自组织系统中t时刻相对应的关键工位部件智能体Agenti的状态，整个流水线各关键工位Ei加工性能参数Pi,j参数值Vi,j,t同时改变。
进一步，所述Agenti智能体通讯服务器构建方法为：智能体MasterAgent通过通讯服务器向各关键工位Agenti智能体发送改变比例或调整各工位Ei的性能参数Pi，j值，减少系统伤害，同时系统不停机在线运行，直到状态回归到正常，
其中：Vp为各关键工位Ei的性能参数Pi，j当前值的最大或最小值，Tmin为各关键工位Ei的性能参数Pi，j最低阈值，Tmax为各关键工位Ei的性能参数Pi，j最高阈值。
进一步，所述工件的关键工位流水线故障在线修复具体为：依据关键工位Agenti智能体传递到关键工位部件的控制器的状态信息，当工件流水线发生故障时，关键工位Ei的加工性能参数Pi，j值发生异常，关键工位Ei的控制器获得异常状态后，依据状态值向工位部件调节器发送调节命令，对存在故障的关键工位部件的性能参数Pi，j实施逆向操作，操作幅度由各关键工位的控制器Coi依据智能体Agenti传递过来的比例或决定，实现工件流水线故障在线修复。
本发明的有益效果在于：
1.本发明所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，通过工件的关键工位流水线加工性能的参数获取，实现在线实时完成流水线加工性能参数获取，及时地发现、定位与修复故障。
2.本发明所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，通过工件关键工位加工性能参数监视和控制，可以对状态枚举量设置、性能参数当前值获取与关键工位部件状态获取，关键工位控制器Sensori，j与Agenti智能体进行交互处理，实现关键工位部件加工性能参数监视和控制。
3.本发明所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，通过MasterAgent智能体流水线自组织，将所有Agenti智能体及其对应的关键工位部件一起构成自组织系统，用于自动调整铸件后处理流水线故障，提高自动调整铸件后处理流水线工作能力。
4.本发明所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，通过工件的关键工位流水线故障在线修复，依据关键工位Agenti智能体传递到关键工位部件的控制器的状态信息，实现铸件后处理流水线故障在线修复，实现了具有局部闭环的铸件后处理流水线的自组织，以及时、在线地定位与修复铸件后处理流水线发生的故障，保证铸件后处理自动化流水线不停机地生产加工。
附图说明
图1为本发明所述工件的关键工位流水线自组织的方法的流程图。
图2为本发明实施例的铸件后处理流水线自组织方法结构图。
图3为本发明实施例的铸件后处理流水线关键工位及其Agent结构图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
以铸件后处理的为实施例，一种工件的关键工位流水线自组织的方法，具体包括如下步骤：
工件的关键工位流水线加工性能的参数获取，设铸件后处理有8个关键的工位，第i个关键工位记Ei，其中i∈(1，2，…，8)；其中：E1为自动砂处理装置；E2为自动一次检测装置；E3为自动热处理装置；E4为自动抛丸装置；E5为自动除尘装置；E6为自动输送装置；E7为自动打磨装置；E8为自动二次检测装置。关键工位Ei中的系列传感器Sensori，j，其中，j∈(1，2，…，6)，关键工位Ei中的传感器个数均为6，具体为温度传感器、湿度传感器、压力传感器、振动传感器、速度传感器和视觉传感器；如图3所示，本实施例中的第i个工位的6个传感器Sensori，j获取关键工位Ei的加工性能参数Pi，j，Pi，j＝{温度；湿度；压力；振动；速度；铸件表面质量}；关键工位Ei中设有控制器Coi，控制器Coi内置智能体Agenti；当前t时刻的Pi，j值为Vi，j，t，并传递给控制器Coi；
工件关键工位加工性能参数监视和控制，具体为：
通过智能体Agenti对铸件关键工位Ei加工性能参数监视和控制，其中智能体Agenti具有流数据处理能力，实时监视和控制铸件关键工位Ei加工性能参数Pi，j，智能体Agenti表达式为：Agenti＝{Si，t，Pi，j，Ci，j，k()，δi，j}，其中，
Si，t为当前t时刻关键工位Ei的性能参数Pi，j状态集合，Si，t＝{Si，j，t}，其中Si，j，t为t时刻加工性能参数Pi，j参数值为Vi，j，t时，在约束条件函数Ci，j，k()作用下的状态Sp，t集合的与值：其中：
Sp，t为t时刻状态枚举量Sp的取值合集，状态枚举量Sp中的值为：Sp＝{正常，低于最低阈值Tmin，高于最高阈值Tmax，传感器失效}；在本实施例中，加工性能参数状态枚举量Sp中的值分别为温度{(-10°,45°)，-10°，45°，INF}，湿度{(40％,60％)，40％，60％，INF}，压力{(-10°,45°)，-10°，45°，INF}，振动{(0.1MPa,0.8MPa)，0.1MPa，0.8MPa，INF}，速度{(1件/分钟,9件/分钟)，1件/分钟，9件/分钟，INF}，铸件表面质量{(0.2μm,1.25μm)，0.2μm，1.25μm，INF}，INF表示无穷大，即传感器失效。
Pi，j为传感器Sensori，j获取工件关键工位Ei的加工性能参数，Pi，j＝{温度；湿度；压力；振动；速度；铸件表面质量}。
Ci，j，k()为智能体Agenti中的加工性能参数约束条件函数，k∈(1，2，…，K)，K为当前工位Ei传感器Sensori，j的加工性能参数约束条件个数；
δi，j为智能体中的性能参数Pi，j状态转移函数，用于对性能参数Pi，j状态的控制，记为：
MasterAgent智能体流水线自组织，具体为：MasterAgent智能体是一个具有自组织状态转换能力的自动机，将所有Agenti智能体及关键工位Ei一起构成自组织系统Sys，用于自动调整流水线故障，提高自动调整流水线工作能力；主要包括自组织状态转换自动机构建、状态转移函数δ的构建、流水线故障的状态转移、Agenti智能体通讯服务器构建。
所述组织状态转换自动机构建的方法为：MasterAgent＝(Q，C，δ，q0，A)其中：
Q为MasterAgent智能体的状态集合，Q＝{Si，t}，为当前时刻t各工位的全部状态；
C为MasterAgent智能体的约束函数集合，C＝{Cp}，p∈(1，2，…，P)，P为MasterAgent智能体的约束函数的个数；
δ为MasterAgent智能体的状态转移函数；
q0为MasterAgent的初始状态集合，为铸件后处理流水线启动时的状态集合，q0＝{Si，0}；
A为MasterAgent的接受状态集合，为铸件后处理流水线正常运行状态集合，A＝{Si，accept}，accept表示工件流水线各工位都正常运行。
所述状态转移函数δ的构建的方法为：设所有关键工位Ei在t时刻状态发生改变之前的状态集合为Qt-1，在约束函数集合C改变之后的状态集合为Qt，则对应的状态转移函数δ为
所述流水线故障的状态转移方法为：如果状态发生了转移，则MasterAgent智能体改变自组织系统中t时刻相关关键工位部件智能体Agenti的状态，整个流水线各关键工位Ei加工性能参数Pi,j参数值Vi,j,t同时改变。
所述Agenti智能体通讯服务器构建方法为：智能体MasterAgent通过通讯服务器向各关键工位Agenti智能体发送改变比例或调整各工位Ei的性能参数Pi，j值，减少系统伤害，同时系统不停机在线运行，直到状态回归到正常，
其中：Vp为各关键工位Ei的性能参数Pi，j当前值的最大或最小值，Tmin为各关键工位Ei的性能参数Pi，j最低阈值，Tmax为各关键工位Ei的性能参数Pi，j最高阈值。
工件的关键工位流水线故障在线修复，具体为：依据关键工位Agenti智能体传递到关键工位部件的控制器的状态信息，当工件流水线发生故障时，关键工位Ei的加工性能参数Pi，j值发生异常，关键工位Ei的控制器获得异常状态后，依据状态值向工位部件调节器发送调节命令，对存在故障的关键工位部件的性能参数Pi，j实施逆向操作，操作幅度由各关键工位的控制器Coi依据智能体Agenti传递过来的比例或决定，实现工件流水线故障在线修复。
所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种工件的关键工位流水线自组织的方法，其特征在于，包括如下步骤：
工件的关键工位流水线加工性能的参数获取，设工件第i个关键工位记Ei，其中i∈(1，2，…，I)，I为关键工位总数；关键工位Ei中的系列传感器Sensori，j，其中，j∈(1，2，…，J)，J为第i个关键工位Ei中的传感器个数；关键工位Ei中设有控制器Coi，控制器Coi内置智能体Agenti；传感器Sensori，j获取关键工位Ei的加工性能参数Pi，j，当前t时刻的Pi，j值为Vi，j，t，并传递给控制器Coi；工件关键工位加工性能参数监视和控制；MasterAgent智能体流水线自组织；工件的关键工位流水线故障在线修复；
所述MasterAgent智能体流水线自组织具体为：MasterAgent智能体是一个具有自组织状态转换能力的自动机，将所有Agenti智能体及关键工位Ei一起构成自组织系统Sys，用于自动调整流水线故障，提高自动调整流水线工作能力；主要包括自组织状态转换自动机构建、状态转移函数δ的构建、流水线故障的状态转移、Agenti智能体通讯服务器构建。
2.根据权利要求1所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，其特征在于，所述工件关键工位加工性能参数监视和控制具体为：通过智能体Agenti对工件关键工位Ei加工性能参数监视和控制，其中智能体Agenti具有流数据处理能力，实时监视和控制工件关键工位Ei加工性能参数Pi，j，智能体Agenti表达式为：Agenti＝{Si，t，Pi，j，Ci，j，k()，δi，j}，其中，
Si，t为当前t时刻关键工位Ei的性能参数Pi，j状态集合，Si，t＝{Si，j，t}，其中Si，j，t为t时刻加工性能参数Pi，j参数值为Vi，j，t时，在约束条件函数Ci，j，k()作用下的状态Sp，t集合的与值：
其中：
Sp，t为t时刻状态枚举量Sp的取值合集，状态枚举量Sp中的值为：Sp＝{正常，低于最低阈值Tmin，高于最高阈值Tmax，传感器失效}；
Pi，j为传感器Sensori，j获取工件关键工位Ei的加工性能参数；
Ci，j，k()为智能体Agenti中的加工性能参数约束条件函数，k∈(1，2，…，K)，K为当前工位Ei传感器Sensori，j的加工性能参数约束条件个数；
δi，j为智能体中的性能参数Pi，j状态转移函数，用于对性能参数Pi，j状态的控制，记为：
3.根据权利要求1所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，其特征在于，所述组织状态转换自动机构建的方法为：MasterAgent＝(Q，C，δ，q0，A)其中：
Q为MasterAgent智能体的状态集合，Q＝{Si，t}，为当前时刻t各关键工位的全部状态；
C为MasterAgent智能体的约束函数集合，C＝{Cp}，p∈(1，2，…，P)，P为MasterAgent智能体的约束函数的个数；
δ为MasterAgent智能体的状态转移函数；
q0为MasterAgent的初始状态集合，为工件流水线启动时的状态集合，q0＝{Si，0}；
A为MasterAgent的接受状态集合，为工件流水线正常运行状态集合，A＝{Si，accept}，accept表示工件流水线各工位都正常运行。
4.根据权利要求1所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，其特征在于，所述状态转移函数δ的构建的方法为：设所有关键工位Ei在t时刻状态发生改变之前的状态集合为Qt-1，在约束函数集合C改变之后的状态集合为Qt，则对应的状态转移函数δ为
5.根据权利要求1所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，其特征在于，所述流水线故障的状态转移方法为：如果状态发生了转移，则MasterAgent智能体改变自组织系统中t时刻相对应的关键工位部件智能体Agenti的状态，整个流水线各关键工位Ei加工性能参数Pi,j参数值Vi,j,t同时改变。
6.根据权利要求1所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，其特征在于，所述Agenti智能体通讯服务器构建方法为：智能体MasterAgent通过通讯服务器向各关键工位Agenti智能体发送改变比例或调整各工位Ei的性能参数Pi，j值，减少系统伤害，同时系统不停机在线运行，直到状态回归到正常，
其中：Vp为各关键工位Ei的性能参数Pi，j当前值的最大或最小值，Tmin为各关键工位Ei的性能参数Pi，j最低阈值，Tmax为各关键工位Ei的性能参数Pi，j最高阈值。
7.根据权利要求1所述的工件的关键工位流水线自组织的方法，其特征在于，所述工件的关键工位流水线故障在线修复具体为：依据关键工位Agenti智能体传递到关键工位部件的控制器的状态信息，当工件流水线发生故障时，关键工位Ei的加工性能参数Pi，j值发生异常，关键工位Ei的控制器获得异常状态后，依据状态值向工位部件调节器发送调节命令，对存在故障的关键工位部件的性能参数Pi，j实施逆向操作，操作幅度由各关键工位的控制器Coi依据智能体Agenti传递过来的比例或决定，实现工件流水线故障在线修复。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101478433A (zh) * 2009-01-16 2009-07-08 哈尔滨工程大学 基于多主体随机决策过程的分布式系统自愈调控方法
EP2353353A1 (en) * 2010-02-05 2011-08-10 Flander's Mechatronics Technology Centre v.z.w. In use adaptation of schedule for multi-vehicle ground processing operations
CN102909844A (zh) * 2012-10-23 2013-02-06 东南大学 一种注塑机工件生产线的生产方法
CN103955754A (zh) * 2014-04-16 2014-07-30 江南大学 基于实时生产数据采集的模具车间调度方法
CN104401754A (zh) * 2014-11-19 2015-03-11 唐山鑫业科技有限公司 一种用于铸件毛坯后处理工艺的生产线

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101478433A (zh) * 2009-01-16 2009-07-08 哈尔滨工程大学 基于多主体随机决策过程的分布式系统自愈调控方法
EP2353353A1 (en) * 2010-02-05 2011-08-10 Flander's Mechatronics Technology Centre v.z.w. In use adaptation of schedule for multi-vehicle ground processing operations
CN102909844A (zh) * 2012-10-23 2013-02-06 东南大学 一种注塑机工件生产线的生产方法
CN103955754A (zh) * 2014-04-16 2014-07-30 江南大学 基于实时生产数据采集的模具车间调度方法
CN104401754A (zh) * 2014-11-19 2015-03-11 唐山鑫业科技有限公司 一种用于铸件毛坯后处理工艺的生产线

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