实木板材无人搬运系统的设计

"工业4. 0"时代,智能工厂、智能生产和智能物流成为制造业转型的三大主题,工业机器人和自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)在自动化生产加工中逐渐取代人工,成为企业提高生产效率和经济效益的关键。以实木板材自动化加工工厂为研究对象,设计了一种实木板材无人搬运系统。首先分析了无人搬运系统的设计需求,以实木板材自动加工流水线为基础,确定了无人搬运系统的环境布局;其次根据无人搬运系统框架,完成了电子地图的建立、单AGV路径算法的设计和任务调度规则的设计,然后研究了多AGV协同运作的规划,并进行了软件仿真。实木板材无人搬运系统的设计是实木板材企业实现自动搬运的重要内容,对实木板材加工厂转型升级成为智能工厂提供了技术支撑。     

基于离散事件仿真的FMS生产策略优化

柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)生产过程较为复杂,具有随机性和动态性,难以通过数学解析方法获得优化的生产策略方案。采用离散事件系统仿真的方法寻求FMS的优化生产策略,基于PlantSimulation软件建立FMS的生产仿真模型,以生产周期和设备利用率为评价指标,通过对投产方式、AGV数量、AGV速度及缓冲容量等参数进行不同组合仿真试验,最终获得了最佳的生产策略方案。证明了采用离散事件仿真可以有效地优化FMS的生产策略,提升FMS的生产性能。     

基于PLC控制的AGV智能物流输送系统的研究与应用

设计了一种基于PLC控制的AGV智能物料搬运系统,该系统采用差速驱动运动方式,采用S7-1200 PLC的运动控制器,采用触摸屏人机交互控制。设计制作AGV车体结构、硬件电路及其外围控制电路,通过视觉传感器进行路径寻迹运动,采取AGV循迹计算逻辑、AGV循迹控制偏差、增量式PID控制算法等进行研究和仿真模拟,在实现AGV速度调节的同时,也实现AGV直行、左转、右转、原地旋转及停止等功能。通过AGV平台搭载机器人协同作业,研究机器人与AGV技术通信,为智能物流奠定坚实的技术和人才储备基础。     

基于Flexsim的子母穿梭车的运动仿真研究

子母穿梭车系统如今已经被广泛运用在智能制造的物流体系中,作为一种智能物流搬运系统,它能够代替人工高效准确地进行一系列的仓储作业,但是在物流仿真软件Flexsim中却没有相对应的实体进行仿真建模,这给物流系统的前期规划与建模仿真带来了不便。基于Flexsim对其物流仓储系统中的子母穿梭车进行运动学及任务分配逻辑的建模二次开发,实现了其运动与取放货的功能,扩展了Flexsim在智能制造仿真领域的应用。针对某工厂多层穿梭车自动化立体仓库进行建模验证,为实际方案规划中准确有效地还原智能物流系统及仿真结果的优化分析奠定了基础。     

优化Dijkstra算法在工厂内物流AGV路径规划的研究

随着工业4.0等战略的提出,大规模的工厂内物流运输和自动化需求促使了AGV的井喷似增加,并且每年都保持高度的增幅。针对工厂内物流运输AGV的路径规划效率等问题,提出一种将Dijkstra算法存储方式变更为邻接表,并通过二叉堆存储未扩展结点的存储模型,实现了数据结构上对邻接结点搜索的优化,得到了一种优化的Dijkstra算法。将其应用于工厂内物流AGV的路径规划,通过基于电子地图的算法仿真验证,该算法在运行效率、占用内存空间方面均优于普通Dijkstra算法。     

基于MES与AGV互联的智能仓储系统设计

智能仓储是实现智能工厂的必须条件,制造执行系统(MES)是一套处于产线设备与ERP之间的生产信息管理系统,通过调度自动引导车AGV与仓储工作站的数据实时交互,在智能工厂的生产和物流环节中,实现物料输送过程的透明化.根据项目实例,描述了MES系统在智能车间与AGV及仓储工作站的数据交互,以及多型号物料的自动补料和过程管理.该系统具有高度开放性、灵活性以及实用性的特点.     

多层车间中自动存取系统的AGV配置优化

为节省企业成本，更好地适应市场的竞争环境，考虑多层车间与自动存取系统的规划设计问题变得愈发重要。针对定制型装备制造企业，多层车间中自动小车存取系统的自动导引小车(AGV)数量配置优化，研究将排队网络分析模型与启发式算法相结合的优化方法。以最小化AGV投资成本为目标函数，建立以吞吐率和空闲AGV数量两个性能指标双重约束的优化模型。由于约束条件无法用决策变量的封闭形式表示，提出排队网络模型用于求解性能指标，并通过将性能分析方法嵌入进启发式算法来优化AGV的配置方案。最后设计实验算例，通过将算例结果与仿真实验结果进行对比，验证了所提方法的有效性和准确性。     

基于5G智云专网的智慧巧克力工厂

以巧克力厂的车间内物流运输为切入点,通过构建5G智云专网,融合5G AGV方案实现车间内快速物流周转,集成相应功能模块,实现AGV调度系统与生产系统等交互对接,打通梯控、门控,同时结合机器视觉,在用户生产车间、楼层间、仓库间完成自动搬运包材、原材料、成品、生产辅助用品等大小各尺寸物料,实现自动暂存和搬运。该项目通过部署5G边缘云,有效支撑起了5G AGV无人叉车应用所需20ms时延的网络要求,以及AGV叉车自动搬运货物最优路线的计算,解决了车间内物流运输难题;同时确保了工厂内部生产物流信息的可靠性及可追溯性,减少人工操作;并大大提高车间内生产安全性,节省了人力成本,助力食品加工企业智慧化转型。     

基于区域繁忙度的AGV充电桩选址研究

自动引导运输车(AGV)以其高度的灵活性和较低的运营成本在许多领域得到了广泛使用。然而，目前存在的充电桩布局不合理情况导致了AGV的工作效率低和充电桩的利用率低等问题。为了解决这些问题，提出了一个可靠的AGV充电桩选址模型，该模型考虑了区域繁忙度，以最小化AGV小车行驶交通成本和充电桩建设成本之和为目标。为了得到充电桩的优化位置布局方案，采用改进的粒子群优化算法来求解AGV充电桩选址问题。然后，讨论分析了粒子群优化算法在不同规模测试算例下的计算性能。最后，为了确定影响模型的关键因素，对可能的相关因素进行了灵敏度分析。实验结果表明，充电桩的布局对区域繁忙度、充电桩数量和充电需求量因素具有较高的敏感性。通过本项研究，决策者们可以更加合理地规划AGV充电桩的位置布局，从而提升系统的整体效率。     

AGV智能仓储机器人结构优化设计

我国电子商业的快速发展,电商物流的需要显著增加,传统仓储物流行业人力资源难以满足工作量需要,企业逐渐应用AGV智能机器人完成仓储物流任务。基于此,本文先分析了AGV智能机器人的发展现状,认识到AGV发展前景,进一步提出了AGV智能仓储机器人结构的优化设计,通过对各个系统加强优化,显著提高机器人性能,让机器人能够满足企业运行需要。     

基于规则的柔性作业车间机床与AGV联合调度优化

利用离散事件系统建模与仿真技术和规则调度方法,对柔性作业车间机床与AGV(automatic guided vehicle)联合调度问题进行研究。基于离散事件建模仿真方法建立了柔性作业车间仿真模型,以平均流动时间、完工时间、AGV平均利用率与完工数量为评价指标,首先将不同路由规则与调度规则组合结合AGV数量进行仿真测试,确定了最佳规则组合与AGV最佳数量。在确定最佳规则基础上,研究车间任务到达模式与AGV数量对系统性能的影响,不同工况下的仿真结果表明,在最优规则组合、任务到达模式与AGV数量下,柔性作业车间联合调度问题能得到有效解决且系统性能将达到最优。     

基于SLP法和AHP法的离散物料智能生产线设计与仿真

在智能制造发展趋势下,对现有人工生产线进行改造时,考虑设备间物料转运的自动化程度,使用AGV小车代替人工进行转运工作;针对使用自动转运AGV小车的离散物料智能生产线进行二次设计,充分考虑设备布局、生产工艺流程、AGV小车行进路线和环境限制条件等因素,并基于系统布局规划(Systematic Layout Planning,SLP)法分析生产线存在的问题,对现有生产线设备及工作区布局进行优化;基于Plant Simulation仿真软件,建立现有生产线及优化后生产线模型,根据仿真结果分析评价最佳设计方案的合理性;最后通过层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)法建立生产线布局评价指标,比较并选择优化后的最佳方案.     

基于SLP法和AHP法的离散物料智能生产线设计与仿真

在智能制造发展趋势下,对现有人工生产线进行改造时,考虑设备间物料转运的自动化程度,使用AGV小车代替人工进行转运工作;针对使用自动转运AGV小车的离散物料智能生产线进行二次设计,充分考虑设备布局、生产工艺流程、AGV小车行进路线和环境限制条件等因素,并基于系统布局规划(Systematic Layout Planning,SLP)法分析生产线存在的问题,对现有生产线设备及工作区布局进行优化;基于Plant Simulation仿真软件,建立现有生产线及优化后生产线模型,根据仿真结果分析评价最佳设计方案的合理性;最后通过层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)法建立生产线布局评价指标,比较并选择优化后的最佳方案.     

考虑任务行程时间的多载量自动导引车系统防死锁任务调度

针对多载量自动导引车（AGV）系统的任务调度和缓冲区死锁问题,提出了考虑任务行程时间的防死锁任务调度方案。以最小化延迟率和交通负荷不均衡度为目标,建立了任务调度模型;分析了任务调度中的实际约束,并在任务行程时间约束下构建了预测模型;针对任务调度模型,提出了一种基于人工免疫-灰狼优化（AI-GWO）算法的多目标防死锁任务调度方法,利用死锁避免规则禁止即将引发工位缓冲区死锁的任务运行,并融合AI-GWO算法对任务执行顺序进行多目标优化;最后,根据AGV负载均衡度进行AGV任务分配。仿真结果表明,上述任务行程时间预测模型具有较高的准确率,任务调度模型及防死锁调度方法具有较好的优化性能和计算效率,从而显著提高了物流系统的任务准时率和路径网络的交通负荷均衡度。     

机器人数字化车间工业智能制造新模式探讨

机器人数字化车间是机器人、智能设备和信息技术三者真正意义上在制造业的完美融合,它涵盖了工厂制造的设计、生产、物流等环节,是智能制造的典型代表。现结合实例,从工业机器人上下料单元、AGV物流系统、立体仓库、信息化系统4个方面对数字化车间的制造模式进行了简要分析和探讨。     

智能工厂多搬运载体协同作业优化

针对智能工厂中多搬运载体间的协同作业问题,以堆垛机-AGV-机械手三资源为研究对象,考虑AGV在交叉路口避碰规则以及优先级动态调整规则,建立以总任务完工时间最少为主决策目标,以惩罚成本最低为辅助决策目标的协同作业优化模型;采用优化粒子群算法求解,为避免算法在迭代后期搜索能力弱易陷入局部最优的情况,引入遗传算法中的自适应变异进行优化。通过实例验证表明,考虑AGV在交叉路口的避碰规则,能明显缩短任务完成时间和AGV在路口的等待时间,同时,验证了优化粒子群算法在求解和收敛速度方面性能优于传统粒子群算法。     

物流AGV机器人行驶动态特性分析

为提高物流AGV机器人的路面适应能力，设计适合物流仓储车间的AGV移动系统，该系统构建了纵臂式独立悬架，具有调节机构以改变减振器角度和纵臂长度；建立了机器人路面激励模型和整车四轮系振动耦合响应模型，构建以刚度系数和阻尼系数为变量，车身垂向加速度、俯仰角加速度和侧倾角加速度有效值作为机器人行驶动态评价统计量的优化模型；通过理论仿真与试验验证了对悬架系统建模分析的合理性，为提高移动机器人的行驶动态特性提供了理论依据。     

物流AGV机器人悬架系统优化设计与平顺性研究

为提高物流AGV机器人的路面适应能力，设计了适合物流仓储车间的AGV移动系统。系统构建了纵臂式独立悬架，具有调节机构以改变减振器角度和纵臂长度；建立了机器人整车四轮系振动耦合响应模型，构建以刚度系数和阻尼系数为变量，车身垂向加速度、俯仰角加速度和侧倾角加速度有效值和最大值、车轮动载荷有效值与最大值、悬架动挠度有效值与最大值作为机器人行驶平顺性评价统计量的优化模型。通过理论仿真验证了对悬架系统建模分析的合理性，为提高移动机器人的行驶平顺性提供了理论依据。     

基于多智能体强化学习的AGVS任务分配方法

为提升复杂场景下多AGV系统任务分配效率，适配动态多变的现代物流搬运场景，提出一种基于多智能体深度强化学习的任务分配方法。首先，根据问题约束条件和优化目标按照强化学习范式对问题进行建模，利用栅格地图建立了算法训练环境，并规定了智能体动作和环境可观测状态，其次应用IDQN算法训练生成指导AGVS任务分配的动作价值函数，最后，在不同问题规模下通过实验证明了IDQN方法相较于传统算法解决同一问题的效率优势，并展示了模型在不同尺度地图中的泛化能力。     

面向离散制造业的装配车间生产物流规划分析

本文以离散制造企业C的装配车间为例,对该车间生产物流进行了业务现状和需求分析,通过对其工艺布局的优化,基于新的工艺布局建立了AGV数量测算模型,并进行了车间实际需求AGV数量测算,最终提升了企业生产现场的作业效率,优化了车间物流,同时,降低了配送成本。