CN111026062B - 基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统 - Google Patents
基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111026062B CN111026062B CN201911346880.7A CN201911346880A CN111026062B CN 111026062 B CN111026062 B CN 111026062B CN 201911346880 A CN201911346880 A CN 201911346880A CN 111026062 B CN111026062 B CN 111026062B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- processing
- processing process
- box body
- positioning point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 118
- 238000003754 machining Methods 0.000 title claims description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 155
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 84
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 80
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000005111 flow chemistry technique Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 66
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 58
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 32
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 27
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 26
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 17
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 10
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000004793 Polystyrene Substances 0.000 claims 5
- 229920002223 polystyrene Polymers 0.000 claims 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32339—Object oriented modeling, design, analysis, implementation, simulation language
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Abstract
本发明涉及基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统,通过将箱体实物与已有的制造执行系统的箱体物料码数据正确绑定、对箱体实物在多机并序加工的全自动加工线上料、加工、完工质检等加工过程中经过的质量关键点进行精准定位、最终将形成的加工过程路线定位点信息回传给已有的制造执行系统满足制造全流程质量追溯要求,解决了现有技术中全自动加工线特有的乱序、混流加工导致关键点难以准确跟踪定位的问题,形成了精准、智能、高效的多机并序加工的全自动加工线制造全流程质量追溯方法,实现了对全自动线物料加工过程质量关键点的精准定位功能,构思新颖,层次清楚,布局合理,功能可靠。
Description
技术领域
本发明涉及工业自动控制技术领域,具体涉及一种基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统。
背景技术
已知的,轮式拖拉机,简称为轮拖,在我国,为保证轮拖箱体的加工质量和精度大多采用多轴卧式加工中心进行至少两次装夹的加工。加工成品按照机械加工工艺要求进行质量检验,以质量检验结果来跟踪多轴卧式加工中心的运行状态,以此保证轮拖箱体的加工质量和精度的一致性。
然而,随着社会的发展和市场的需求变化及科学技术的发展,人们对自动化水平的要求日益提高,为了顺应企业对自动化加工线及加工效率提升的要求,减小操作工人的劳动强度,提升加工效率,需要将多台多轴卧式加工中心、桁架机械手和搬运机器人结合起来形成多机并序加工的全自动加工线,通过利用桁架机械手和搬运机器人技术的优点,使加工效率大大提高,大大减轻了工人的劳动强度,同时机器人能够适应人体难以适应的高强度、快节拍连续作业,能够使加工过程更精细,实现更经济的物流输送等。但是,在建立多机并序加工的全自动加工线中,由于机加工过程中原有的单点人工控制模式转为多机并序全自动加工模式,在对机加工过程的质量跟踪和追溯存在以下困难:
1、由于多机并序加工的全自动加工线涉及多台多轴卧式加工中心、桁架机械手和搬运机器人集成运行,各部分控制信号需要联锁控制,控制逻辑复杂形成实际的控制过程黑匣子,原有的以质量检验结果来跟踪多轴卧式加工中心的运行状态以此保证轮拖箱体的加工质量和精度的一致性的质量控制方式无法对有问题的加工中心进行唯一定位。
2、多机并序加工的全自动加工线为追求最高的加工效率,工序之间箱体转运加工中心遵循最先空闲优先和距离最近原则,由此产生所有自动线上箱体的加工过程路线为乱序、混流。由于制造全流程质量追溯要求一物一码,但箱体件为全面加工件在多机并序加工的全自动加工环境中现有一二维码标识绑定的方法不能满足制造全流程质量追溯要求。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统,用于轮拖箱体的多机并序自动加工过程跟踪,基于组合逻辑算法对实时掌握所有加工过程关键位置的状态信号进行逻辑计算,对加工中箱体实物进行定位和跟踪,解决了全自动线物料加工过程质量关键点的精准定位问题,工作方法简单可行,性能安全可靠。
基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法,用于对多机并序自动加工线的混流加工过程进行跟踪,包括以下步骤:
步骤1、根据上料仓箱体实物的上料顺序从已有的制造执行系统获取上料仓箱体物料的物料码数据与上料仓箱体实物进行逻辑绑定;
步骤2、对多轴卧式加工中心、桁架机械手和搬运机器人的控制与状态信号的监控采集进行初始化,然后实时监控与采集多轴卧式加工中心开机、待机、开仓信号,桁架机械手开机、运行、负载、运行到位坐标信号,搬运机器人开机、运行、待机、手爪压力、手爪位置到位坐标信号;
步骤3、根据所实时监控与采集的信号,利用二进制编码规则对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模;
步骤4、根据搬运机器人信号将上料仓箱体物料的物料码数据与箱体物料逻辑标志绑定;
步骤5、根据箱体实物加工过程的停留点的运行逻辑构建箱体实物加工过程定位点组合逻辑函数Pn,P代表PSi、PGi、PXi三个逻辑函数的组合,n代表关键定位点,PSi表示自动线上料工序定位点逻辑函数、PGi表示自动线加工工序定位点逻辑函数、PXi表示自动线完工质检定位点逻辑函数;
步骤6、当实时监控的信号出现变化,将信号变化数据输入计算处理单元,计算处理单元根据步骤3建立的数学模型将相关信号转换数值后,根据变化信号类型判断调用相应工序定位点组合逻辑函数进行计算,并将计算结果存入数据存储单元建立箱体加工过程定位点表;
步骤7、当自动线完工检验定位点逻辑函数调用计算完毕后,数据存储单元将该物料码的加工过程路线定位点信息回传给已有的制造执行系统。
其中,对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模的具体方法为,多轴卧式加工中心开机信号转化为数值Sa1、待机信号转化为数值Sa2、开仓信号转化为数值Sa3;桁架机械手开机信号转化为数值Sc1、运行信号转化为数值Sc2、负载信号转化为数值Sc3、运行到位坐标信号转化为数值Sc4;搬运机器人开机信号转化为数值Se1、运行信号转化为数值Se2、手爪压力信号转化为数值Se3、手爪位置到位坐标信号转化为数值Se4;其中Sa1、Sa2、Sa3、Se1、Se2、Se3、Sc1、Sc2、Sc3为状态变化信号输入,取值参数为0和1,0代表无效状态,1代表有效状态;Sc4和Se4为到位坐标变化信号输入,取值范围为1……n,代表关键定位点。
进一步地,PSi、PGi、PXi的函数公式分别为:
自动线上料工序定位点逻辑函数PSi=Se1*Se2*Se3*Se4;
自动线加工工序定位点逻辑函数PGi=Sa1*Sa2*Sa3*Sc1*Sc2*Sc3*Sc4;
自动线完工质检定位点逻辑函数PXi=PXAi*PXBi,PXAi=Sc1*Sc2*Sc3,PXBi=Se1*Se2*Se3*Se4,
PXAi(Sc1,Sc2,Sc3,Sc4)与PXBi(Se1,Se2,Se3,Se4)参数取值具有关联性,PXBi参数所取采集信号为:当PXAi参数Sc3取值为零时PXBi参数Se3值变化时刻采集的Se1,Se2,Se3,Se4数值;
其中,*表示乘法运算,Sc3和Se3为定位点组合逻辑函数中物料移动校验因子,在PGi、PXi函数中加入Sc3和Se3用于对非正常状态的物料进行校验。
基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪系统,用于对多机并序自动加工线的混流加工过程进行跟踪,所述多机并序自动加工线包括搬运机器人、多轴卧式加工中心和桁架机械手,其中搬运机器人分为上料机器人和下料机器人,所述混流加工过程跟踪系统根据上述混流加工过程跟踪方法进行构建,包括监控采集单元、计算处理单元和数据存储单元;
所述监控采集单元用于监控和采集多轴加工中心、桁架机械手和搬运机器人的控制与状态信号,并将信号变化数据输入计算处理单元;
所述计算处理单元用于利用二进制编码规则对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模及根据箱体实物加工过程的停留点的运行逻辑构建箱体实物加工过程的定位点组合逻辑函数Pn,并根据所建立的数学模型将输入的相关信号变化转换数值后,根据变化信号类型判断调用相应工序的定位点组合逻辑函数进行计算,计算结果存入数据存储单元建立箱体加工过程定位点表;
所述数据存储单元中存储已有的制造执行系统上料仓箱体物料的物料码数据并负责将物料码的加工路线定位点信息回传给已有的制造执行系统。
有益效果
1、本发明提供的混流加工过程跟踪方法及系统,用于轮拖箱体的多机并序自动加工过程跟踪,通过实时监控和采集全自动线关键设备多轴卧式加工中心、桁架机械手和搬运机器人的控制和状态信号将异构设备封闭的自动联锁工作过程逻辑化、数值化的同时,结合监控采集输入单元采集的实时数据通过本发明的定位点组合逻辑函数计算实现了对全自动线物料加工过程质量关键点的精准定位功能,构思新颖,层次清楚,布局合理,功能可靠。
2、本发明利用全自动线设计运行的联锁控制原则,通过对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模,根据监控采集输入单元采集的实时数据进行加工过程定位点组合逻辑函数计算实现对加工中箱体实物进行定位和跟踪,完工质检时根据上述计算形成的加工过程路线定位点信息回传给已有的制造执行系统满足制造全流程质量追溯要求。
3、本发明同时利用桁架机械手负载信号和搬运机器人手爪压力信号数据消除自动线相关设备的运动机构自检和桁架机械手巡线等自动动作对加工过程定位点组合逻辑函数计算的扰动,能够可靠地解决全自动线在各种工况状态下系统运行的可靠性问题。
4、本发明简单可行,性能安全、可靠,且自动化程度高及维护方便,可有效地解决对全自动线物料加工过程质量关键点的精准定位的技术瓶颈问题,并可大大提高生产效率,具有很好的使用价值。
附图说明
图1为本发明实施例提供的多机并序加工的全自动加工线结构示意图;
图2为本发明实施例提供的基于组合逻辑算法混流加工过程跟踪方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的基于组合逻辑算法混流加工过程跟踪监控系统的结构示意图。
图中标记:1、上料机器人;2、上料仓;3、桁架机械手;4、物料缓存区C1;5、物料缓存区C2;6、下料仓;7、下料机器人;8、1号加工中心;9、2号加工中心;10、3号加工中心;11、4号加工中心;12、5号加工中心;13、6号加工中心;14、7号加工中心;15、完工质检位;16、毛坯存放位。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
本发明提供了一种基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法,具体包括如下步骤:
步骤1、根据上料仓箱体实物的上料顺序从已有的制造执行系统获取上料仓箱体物料物料码数据与上料仓箱体实物进行逻辑绑定;即将制造执行系统中该物料的唯一编码和本混流加工过程跟踪中的顺序码进行逻辑绑定;
步骤2、对多轴卧式加工中心、桁架机械手和搬运机器人的控制与状态信号采集与监控进行初始化,对多轴卧式加工中心开机、待机、开仓信号,桁架机械手开机、运行、负载、运行到位坐标信号,搬运机器人开机、运行、待机、手爪压力、手爪位置到位坐标信号进行实时监控与采集;
步骤3、将所实时监控与采集的信号利用二进制编码规则对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模,多轴卧式加工中心开机信号转化为数值Sa1、待机信号转化为数值Sa2、开仓信号转化为数值Sa3,桁架机械手开机信号转化为数值Sc1、运行信号转化为数值Sc2、负载信号转化为数值Sc3、运行到位坐标信号转化为数值Sc4,搬运机器人开机信号转化为数值Se1、运行信号转化为数值Se2、手爪压力信号转化为数值Se3、手爪位置到位坐标信号转化为数值Se4;
其中,Sa1、Sa2、Sa3、Se1、Se2、Se3、Sc1、Sc2、Sc3为状态变化信号输入,取值范围为0和1,0代表无效状态,1代表有效状态;Sc4和Se4为到位坐标变化信号输入,取值范围为1......n代表关键定位点,n对应的数值由实例的规模决定;Sa1、Sa2、Sa3为一组变量,Se1、Se2、Se3、Se4为一组变量,Sc1、Sc2、Sc3、Sc4为一组变量;
步骤4、根据搬运机器人信号Se1、Se2、Se3、Se4将上料仓箱体物料物料码数据与箱体物料逻辑标志绑定;即状态变化信号与本混流加工过程跟踪中的顺序码进行逻辑关联,用于后面状态的逻辑判断;
步骤5、根据箱体实物加工过程的停留点的运行逻辑进行构建箱体实物加工过程定位点组合逻辑函数Pn,组合逻辑函数Pn中P代表PSi,PGi,PXi三个逻辑函数的组合,但一个函数值无法判断,n对应具体实施例中的关键坐标定位点;
函数公式如下:
自动线上料工序定位点逻辑函数PSi=Se1*Se2*Se3*Se4;
自动线加工工序定位点逻辑函数PGi=Sa1*Sa2*Sa3*Sc1*Sc2*Sc3*Sc4;
自动线完工质检定位点逻辑函数PXi=PXAi*PXBi,
PXAi=Sc1*Sc2*Sc3,
PXBi=Se1*Se2*Se3*Se4;
PXAi(Sc1,Sc2,Sc3,Sc4)与PXBi(Se1,Se2,Se3,Se4)参数取值具有关联性,PXBi参数所取采集信号为:当PXAi参数Sc3取值为零时PXBi参数Se3值变化时刻所采集的Se1,Se2,Se3,Se4数值;
其中,*表示乘法运算,Sc3和Se3为定位点组合逻辑函数中物料移动校验因子,在PGi、PXi函数中加入Sc3和Se3用于对非正常状态的物料进行校验;
步骤6、当实时监控的信号出现变化采集数据输入计算处理单元,计算处理单元将相关信号转换数值后,根据变化信号类型判断调用相应工序定位点组合逻辑函数计算,将计算结果存入数据存储单元建立箱体加工过程定位点表;
步骤7、当自动线完工检验定位点逻辑函数调用计算完毕后,数据存储单元将该点物料码的加工过程路线定位点信息回传给已有的制造执行系统。
基于上述跟踪方法,本发明还构建了一种基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪系统,对多机并序自动加工线的混流加工过程进行跟踪,所述多机并序自动加工线包括搬运机器人、多轴卧式加工中心和桁架机械手,其中搬运机器人分为上料机器人和下料机器人,所述混流加工过程跟踪系统包括监控采集单元、计算处理单元和数据存储单元。
所述监控采集单元用于监控和采集多轴加工中心、桁架机械手和搬运机器人的控制与状态信号,并将信号变化数据输入计算处理单元;所述计算处理单元用于利用二进制编码规则对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模及根据箱体实物加工过程的停留点的运行逻辑构建箱体实物加工过程的定位点组合逻辑函数Pn,并根据所建立的数学模型将输入的相关信号变化转换数值后,根据变化信号类型判断调用相应工序的定位点组合逻辑函数进行计算,计算结果存入数据存储单元建立箱体加工过程定位点表;所述数据存储单元中存储已有的制造执行系统上料仓箱体物料的物料码数据并负责将物料码的加工路线定位点信息回传给已有的制造执行系统。
实施例
下面结合附图和实施例进一步说明本发明提供的技术方案,通过将箱体实物与已有的制造执行系统的箱体物料码数据正确绑定,对箱体实物在多机并序加工的全自动加工线上料、加工、完工质检等加工过程中经过的质量关键点进行精准定位,最终将形成的加工过程路线定位点信息回传给已有的制造执行系统满足制造全流程质量追溯,目标为箱体实物在多机并序加工的全自动加工线上料、加工、完工质检等加工过程中经过的质量关键点进行精准定位。
本实施例给定一组包含5个工件的物料集合BM={BM1,BM2,BM3,BM4,BM5},不同的工件具有不同的加工时间和尺寸。
如图1,本实施例多机并序加工的全自动加工线由2台搬运机器人、7台多轴卧式加工中心、1套桁架机械手组成,其中搬运机器人分为上料机器人RA和下料机器人RB,上料机器人RA负责为毛坯存放位向上料仓搬运物料,下料机器人RB负责为下料仓向完工质检位搬运物料,桁架机械手TR负责由上下料仓到多轴卧式加工中心和多轴卧式加工中心之间的物料搬运。
多机并序加工的全自动加工线分为3序并行加工,第一序由1号至3号加工中心负责,第二序由4号至5号加工中心负责,第三序由6号至7号加工中心负责,第一序与第二序有物料缓存区C1,第二序与第三序有物料缓存区C2。
加工过程中经过的质量关键点为21个,毛坯存放位为P20,上料仓为P1~P5,7台多轴卧式加工中心为P6~P12,物料缓存区C1、C2为P13、P14,下料仓为P15~P19,完工质检位P21。
基于此,本发明实施例提供的一种基于组合逻辑算法混流加工过程跟踪方法,可以参考图2,包括:
步骤1、首先从已有的制造执行系统获取到毛坯存放位物料集合BM的物料码队列存入数据存储单元,将根据测控输入单元接收到R1状态变化,由计算处理单元处理数据存储单元的物料码数据将物料集合BM绑定信息为{410305001、410305002、410305003、410305004、410305005};
步骤2、全自动线加工过程质量跟踪系统启动自检程序,对多轴卧式加工中心、桁架机械手和搬运机器人的控制与状态信号采集与监控进行初始化,对多轴卧式加工中心开机、待机、开仓信号,桁架机械手开机、运行、负载、运行到位坐标信号,搬运机器人开机、运行、待机、手爪压力、手爪位置到位坐标信号进行实时监控与采集;
步骤3、监控采集输入单元采集到2个RA连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:RA1{Se1=1、Se2=1、Se3=1、Se4=20};RA2{Se1=1、Se2=1、Se3=1、Se4=1},根据采集到变化的信号类型判断调用PSi函数,将上述数值值代入PSi函数得出410305001号物料到达P1点的结果,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤4、监控采集输入单元采集到2个RA连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:RA1{Se1=1、Se2=1、Se3=0、Se4=20};RA2{Se1=1、Se2=1、Se3=0、Se4=1},根据采集到变化的信号类型判断调用PSi函数,将上述数值值代入PSi函数得出为R1运动机构自检动作,自动线上无物料移动;
步骤5、由类似步骤3,实现410305002至410305005到达上料仓P2~P5点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤6、监控采集输入单元采集到P6和TR状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:P6{Sa1=1、Sa2=1、Sa3=1、Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=6;},根据采集到变化的信号类型判断调用PGi函数,将上述数值值代入PGi函数得出410305001号物料到达P6点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤7、监控采集输入单元先后采集到P7和2个TR连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:P7{Sa1=1、Sa2=1、Sa3=1};TR1{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=2};TR2{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=7},根据采集到变化的信号类型判断调用PGi函数,将上述数值值代入PGi函数得出410305002号物料到达P7点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤8、监控采集输入单元先后采集到P8和2个TR连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:P8{Sa1=1、Sa2=1、Sa3=1};TR1{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=3};TR1{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=8},根据采集到变化的信号类型判断调用PGi函数,将上述数值值代入PGi函数得出410305003号物料到达P8点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤9、监控采集输入单元采集到P6和2个TR连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:P6{Sa1=1、Sa2=1、Sa3=1};TR1{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=6};TR2{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=13},根据采集到变化的信号类型判断调用PGi函数,将上述数值值代入PGi函数得出410305001号物料到达P13点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤10、监控采集输入单元采集到P10和2个TR连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:P10{Sa1=1、Sa2=1、Sa3=1};TR1{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=13};TR2{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=10},根据采集到变化的信号类型判断调用PGi函数,将上述数值值代入PGi函数得出410305001号物料到达P10点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤11、监控采集输入单元采集到TR状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:TR{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=0、Sc4=6},根据采集到变化的信号类型判断调用PGi函数,将上述数值值代入PGi函数得出桁架机械手在巡线自检,自动线上无物料移动;
步骤12、监控采集输入单元采集到P10、P12和2个TR连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:P10{Sa1=1、Sa2=1、Sa3=1};P12{Sa1=1、Sa2=1、Sa3=1};TR1{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=10};TR2{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=12},根据采集到变化的信号类型判断调用PGi函数,将上述数值值代入PGi函数得出410305001号物料到达P12点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤13、监控采集输入单元采集到P12和2个TR连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:P12{Sa1=1、Sa2=1、Sa3=1};TR1{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=12};TR2{Sc1=1、Sc2=1、Sc3=1、Sc4=15},根据采集到变化的信号类型判断调用PGi函数,将上述数值值代入PGi函数得出410305001号物料到达P15点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤14、监控采集输入单元采集到2个RB连续状态变化将采集的数据输入计算处理单元,计算处理单元将采集数据根据数学模型传化为:RB1{Se1=1、Se2=1、Se3=1};RB2{Se1=1、Se2=1、Se3=1、Se4=21},根据采集到变化的信号类型判断调用PXi函数,将上述数值值代入PXi函数得出410305001号物料到达P21点,将计算结果和时间戳存入数据存储单元;
步骤15、根据计算处理单元计算结果,当有物料到达P21点时,数据存储单元将该物料加工过程路线定位点信息回传给已有的制造执行系统。
本发明基于现有技术中全自动加工线特有的乱序、混流加工问题,提出了组合逻辑算法,形成了精准、智能、高效的多机并序加工的全自动加工线制造全流程质量追溯方法,解决全自动线物料加工过程质量关键点的精准定位问题,通过将箱体实物与已有的制造执行系统的箱体物料码数据正确绑定、对箱体实物在多机并序加工的全自动加工线上料、加工、完工质检等加工过程中经过的质量关键点进行精准定位、最终将形成的加工过程路线定位点信息回传给已有的制造执行系统满足制造全流程质量追溯要求。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (4)
1.基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法,用于对多机并序自动加工线的混流加工过程进行跟踪,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、根据上料仓箱体实物的上料顺序从已有的制造执行系统获取上料仓箱体物料的物料码数据与上料仓箱体实物进行逻辑绑定;
步骤2、对多轴卧式加工中心、桁架机械手和搬运机器人的控制与状态信号的监控采集进行初始化,然后实时监控与采集多轴卧式加工中心开机、待机、开仓信号,桁架机械手开机、运行、负载、运行到位坐标信号,搬运机器人开机、运行、待机、手爪压力、手爪位置到位坐标信号;
步骤3、根据所实时监控与采集的信号,利用二进制编码规则对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模;
步骤4、根据搬运机器人信号将上料仓箱体物料的物料码数据与箱体物料逻辑标志绑定;
步骤5、根据箱体实物加工过程的停留点的运行逻辑构建箱体实物加工过程定位点组合逻辑函数Pn,P代表PSi、PGi、PXi三个逻辑函数的组合,n代表关键定位点,PSi表示自动线上料工序定位点逻辑函数、PGi表示自动线加工工序定位点逻辑函数、PXi表示自动线完工质检定位点逻辑函数;
步骤6、当实时监控的信号出现变化,将信号变化数据输入计算处理单元,计算处理单元根据步骤3建立的数学模型将相关信号转换数值后,根据变化信号类型判断调用相应工序定位点组合逻辑函数进行计算,并将计算结果存入数据存储单元建立箱体加工过程定位点表;
步骤7、当自动线完工检验定位点逻辑函数调用计算完毕后,数据存储单元将该物料码的加工过程路线定位点信息回传给已有的制造执行系统。
2.根据权利要求1所述的基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法,其特征在于:对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模的具体方法为,多轴卧式加工中心开机信号转化为数值Sa1、待机信号转化为数值Sa2、开仓信号转化为数值Sa3;桁架机械手开机信号转化为数值Sc1、运行信号转化为数值Sc2、负载信号转化为数值Sc3、运行到位坐标信号转化为数值Sc4;搬运机器人开机信号转化为数值Se1、运行信号转化为数值Se2、手爪压力信号转化为数值Se3、手爪位置到位坐标信号转化为数值Se4;其中Sa1、Sa2、Sa3、Se1、Se2、Se3、Sc1、Sc2、Sc3为状态变化信号输入,取值参数为0和1,0代表无效状态,1代表有效状态;Sc4和Se4为到位坐标变化信号输入,取值范围为1……n,代表关键定位点。
3.根据权利要求1所述的基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法,其特征在于:PSi、PGi、PXi的函数公式分别为:
自动线上料工序定位点逻辑函数PSi=Se1*Se2*Se3*Se4;
自动线加工工序定位点逻辑函数PGi=Sa1*Sa2*Sa3*Sc1*Sc2*Sc3*Sc4;
自动线完工质检定位点逻辑函数PXi=PXAi*PXBi,
PXAi=Sc1*Sc2*Sc3,PXBi=Se1*Se2*Se3*Se4,
PXAi(Sc1,Sc2,Sc3,Sc4)与PXBi(Se1,Se2,Se3,Se4)参数取值具有关联性,PXBi参数所取采集信号为:当PXAi参数Sc3取值为零时PXBi参数Se3值变化时刻采集的Se1,Se2,Se3,Se4数值;
其中,*表示乘法运算,Sc3和Se3为定位点组合逻辑函数中物料移动校验因子,在PGi、PXi函数中加入Sc3和Se3用于对非正常状态的物料进行校验。
4.基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪系统,用于对多机并序自动加工线的混流加工过程进行跟踪,所述多机并序自动加工线包括搬运机器人、多轴卧式加工中心和桁架机械手,其中搬运机器人分为上料机器人和下料机器人,其特征在于:所述混流加工过程跟踪系统根据权利要求1-3任一项所述的混流加工过程跟踪方法进行构建,包括监控采集单元、计算处理单元和数据存储单元;
所述监控采集单元用于监控和采集多轴加工中心、桁架机械手和搬运机器人的控制与状态信号,并将信号变化数据输入计算处理单元;
所述计算处理单元用于利用二进制编码规则对箱体实物加工过程的停留点定位问题进行数学建模及根据箱体实物加工过程的停留点的运行逻辑构建箱体实物加工过程的定位点组合逻辑函数Pn,并根据所建立的数学模型将输入的相关信号变化转换数值后,根据变化信号类型判断调用相应工序的定位点组合逻辑函数进行计算,计算结果存入数据存储单元建立箱体加工过程定位点表;
所述数据存储单元中存储已有的制造执行系统上料仓箱体物料的物料码数据并负责将物料码的加工路线定位点信息回传给已有的制造执行系统。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911346880.7A CN111026062B (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911346880.7A CN111026062B (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111026062A CN111026062A (zh) | 2020-04-17 |
CN111026062B true CN111026062B (zh) | 2023-02-28 |
Family
ID=70212110
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911346880.7A Active CN111026062B (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111026062B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011076081A1 (zh) * | 2009-12-23 | 2011-06-30 | Lin Dingwei | 逻辑网络自动运行控制系统及自动化控制系统及应用方法 |
US8412666B1 (en) * | 2010-12-27 | 2013-04-02 | Michael S. Khvilivitzky | Method for logical processing of continuous-valued logical signals |
CN104834309A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-12 | 浙江工业大学 | 基于目标跟踪控制策略的单移动机器人最优巡回控制方法 |
CN109917770A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-06-21 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种大型结构件自动化生产线智能管控系统 |
-
2019
- 2019-12-24 CN CN201911346880.7A patent/CN111026062B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011076081A1 (zh) * | 2009-12-23 | 2011-06-30 | Lin Dingwei | 逻辑网络自动运行控制系统及自动化控制系统及应用方法 |
US8412666B1 (en) * | 2010-12-27 | 2013-04-02 | Michael S. Khvilivitzky | Method for logical processing of continuous-valued logical signals |
CN104834309A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-12 | 浙江工业大学 | 基于目标跟踪控制策略的单移动机器人最优巡回控制方法 |
CN109917770A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-06-21 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种大型结构件自动化生产线智能管控系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于B/S模式的工程机械再制造过程信息追溯系统设计与实现;黄向明等;《计算机应用与软件》;20161015(第10期);全文 * |
基于PLC直角坐标式机器人控制系统的设计;陈彦宇等;《自动化仪表》;20180416(第04期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111026062A (zh) | 2020-04-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Gao et al. | Real-time modeling and simulation method of digital twin production line | |
Liu et al. | Probing an intelligent predictive maintenance approach with deep learning and augmented reality for machine tools in IoT-enabled manufacturing | |
CN112435571B (zh) | 一种工业互联网+智能制造技术融合生产与综合实训系统 | |
CN102501136B (zh) | 一种数控机床在机检测测头及检测系统 | |
CN204504862U (zh) | 一种工业机器人柔性加工单元 | |
CN104647050A (zh) | 一种高效金属板材成型方法及其柔性生产线 | |
CN101968344A (zh) | 数控加工中心在机三维形面检测系统 | |
CN114578770A (zh) | 一种数字孪生式智能产线系统 | |
CN109712509B (zh) | 一种模拟生产线实训平台 | |
CN111352398A (zh) | 智能精密加工单元 | |
CN111026062B (zh) | 基于组合逻辑算法的混流加工过程跟踪方法及系统 | |
CN114139404A (zh) | 一种机器人的自动化性能测试方法 | |
Zhou et al. | Application of industrial robots in automated production lines under the background of intelligent manufacturing | |
CN109597382A (zh) | 煤机制造智能下料生产系统 | |
Liu et al. | Design and Application Research of a Digitized Intelligent Factory in a Discrete Manufacturing Industry. | |
Lefranc | Review of trends in manufacturing systems based on industry 4.0: the opportunities | |
CN109436813A (zh) | 异形家具板件码放方法 | |
Dihovicni et al. | Implementation of a fuzzy logic approach for a smart production system. | |
Tsintotas et al. | Active vision: A promising technology for achieving zero-defect manufacturing | |
CN207209817U (zh) | 自动化正面吊 | |
Lv et al. | Design of Automatic Processing System Based on Industry 4.0 | |
Wang et al. | Automatic label welding robot system for bundled rebars | |
Lee et al. | Fully automatic CNC machining production system | |
Chang et al. | Design of Management and Control System of Aero-engine Nozzle Processing Line | |
Fang | Application of XueJie vision system in the workpiece sorting of Huibo robot |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |