一种基于模拟退火算法的人机焊接工时预测方法与流程

技术特征：

1.一种基于模拟退火算法的人机焊接工时预测方法，其特征在于，包括步骤：

基于人机焊接工艺历史工时数据建立不同口径规格流量仪表不同等级作业人员的历史焊接工时数据库；

结合模拟退火算法对历史焊接工时数据进行训练和聚类分析，得到基于流量仪表口径规格聚类的不同等级作业人员的平均工时矩阵；

根据实时焊接工时数据来修正模拟退火算法预测的平均工时矩阵，得到所述被预测流量仪表的最优的焊接预测工时。

2.如权利要1所述的人机焊接工时预测方法，其特征在于，所述采用模拟退火算法对历史人工焊接工艺工时数据进行训练和聚类分析，得到基于仪表口径规格聚类的不同等级作业人员的平均工时矩阵的步骤，具体包括步骤：

以欧式距离作为相似度建立适应性函数模型：其中，J为目标函数，且其中，为第j个样本点，为第i类的聚类中心，K为历史焊接工时数据中聚类中心数，N为全部样本数目，d_ji(t)表示从当前解的领域中随即选取解后，接受的退火惩罚因子；

根据历史焊接工时数据库中的历史焊接工时数据作为原始的样本数据，结合模拟退火算法计算最优聚类，并根据模拟退火算法的最优聚类结果得到基于不同口径规格聚类的作业人员间的平均工时矩阵。

3.如权利要求2所述的人机焊接工时预测方法，其特征在于，所述退火惩罚因子的取值为：

$d_{ji}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}1,\left|\right|{\stackrel{\→}{X}}_j-{\stackrel{\→}{W}}_i^{\left(n\right)}|{|}^2\≤\underset{l}{\min }\{\left|\right|{\stackrel{\→}{X}}_j-{\stackrel{\→}{W}}_i^{\left(n\right)}\left|{|}^2\right\};\\ \exp (-\mathrm{\Δ}J/t),\left|\right|{\stackrel{\→}{X}}_j-{\stackrel{\→}{W}}_i^{\left(n\right)}|{|}^2\>\underset{l}{\min }\{\left|\right|{\stackrel{\→}{X}}_j-{\stackrel{\→}{W}}_i^{\left(n\right)}\left|{|}^2\right\}\end{array}\right.,$

其中，ΔJ是状态和的目标差，即t为当前的温度，为第i类初始聚类中心向量，w_ij为第i类初始聚类中心量第j维的元素。

4.如权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述结合模拟退火算法计算最优聚类的步骤，具体包括步骤：

初始化控制参数：给定聚类类别数K和迭代允许误差ε，令迭代初始值k＝1；

设置退火策略为：t_i+1＝λ·t_i，其中，i≥0，退火速率λ＝0.9，初始温度t＝t₀；

从历史焊接工时数据库中随机选取一个初始的聚类中心并令

按照下式修正退火惩罚因子d_ji(i＝1，2，···，K，j＝1，2···，N)：

$d_{ji}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}1,\left|\right|{\stackrel{\→}{X}}_j-{\stackrel{\→}{W}}_i^{\left(k\right)}|{|}^2\≤\underset{l}{\min }\{\left|\right|{\stackrel{\→}{X}}_j-{\stackrel{\→}{W}}_i^{\left(k\right)}\left|{|}^2\right\};\\ \exp (-\mathrm{\Δ}J/t),\left|\right|{\stackrel{\→}{X}}_j-{\stackrel{\→}{W}}_i^{\left(k\right)}|{|}^2\>\underset{l}{\min }\{\left|\right|{\stackrel{\→}{X}}_j-{\stackrel{\→}{W}}_i^{\left(k\right)}\left|{|}^2\right\}\end{array}\right.$

按照下式修正聚类中心

计算误差并判断误差e是否满足终止条件，若满足终止条件，则模拟退火算法结束，为最优聚类；

若误差e不满足终止条件，则判断是否达到预设的迭代次数阈值，若没有达到迭代次数阈值，则令k＝k+1，并重新计算退火惩罚因子，然后根据重新计算的退火惩罚因子重新修正聚类中心和误差e直至满足终止条件，若达到预设的迭代次数阈值，则令t_i+1＝λ·t_i，并重新计算聚类中心和误差直至满足终止条件。

5.如权利要求1至4中任意一项所述的人机焊接工时预测方法，其特征在于，所述根据实时焊接工时数据来修正模拟退火算法预测的平均工时矩阵，得到所述被预测流量仪表的最优焊接工时的步骤，具体包括步骤：

获取当前进入焊接工序的被预测流量仪表的口径规格D，以及所述被预测流量仪表对应的当前作业人员的等级S；

根据所述被预测流量仪表的口径规格D和所述当前作业人员的等级S，结合所述平均焊接工时矩阵得到所述当前作业人员的人工焊接工时计算时间T_0C和机械臂焊接工时计算时间T_1C；

根据所述当前作业人员的人工焊接工时计算时间T_0C和机械臂焊接工时计算时间T_1C计算所述被预测流量仪表的人机焊接预测工时T_f。

6.如权利要求5所述的人机焊接工时预测方法，其特征在于，所述根据所述当前作业人员的人工焊接工时计算时间T_0C和机械臂的焊接工时计算时间T_1C计算所述被预测流量仪表的人机焊接预测工时T_f的步骤，具体包括步骤：

判断所述被预测流量仪表的口径规格D与所述当前作业人员上一次所焊接的流量仪表的口径规格是否相同；

若口径规格不相同，则获取与所述当前作业人员同等级作业人员上一次所焊接的其它口径规格流量仪表时的平均工时T_H以及实际操作完成的焊接工时T_A；

根据所述当前作业人员的焊接工时计算时间T_0C和同等级作业人员实际操作完成的焊接工时T_A计算所述当前作业人员的预测焊接工时T_0f；

对所述预测焊接工时T_0f和机械臂焊接工时计算时间T_1C求和，得到所述被预测流量仪表的人机焊接预测工时T_f。

7.如权利要求6所述的人机焊接工时预测方法，其特征在于，所述根据所述当前作业人员的焊接工时计算时间T_0C和同等级作业人员实际操作完成的焊接工时T_A计算所述当前作业人员的预测焊接工时T_0f的步骤，具体包括步骤：

计算所述同等级作业人员的操作比率γ＝T_H/T_A；

根据所述操作比率修正所述当前作业人员的人工焊接工时计算时间T_0C，得到所述当前作业人员的人工焊接预测工时：T_0f＝T_0C/γ。

8.如权利要求5所述的人机焊接工时预测方法，其特征在于，所述根据所述当前作业人员的人工焊接工时计算时间T_0C和机械臂焊接工时计算时间T_1C计算所述被预测流量仪表的人机焊接预测工时T_f的步骤，具体包括步骤：

判断所述当前作业人员等级与上一次焊接与所述被预测流量仪表相同口径规格流量仪表的作业人员的等级是否相同；

若等级不相同，则获取上次焊接作业人员的平均工时T_H'和实际操作完成的焊接工时T′_A；

根据所述当前作业人员的人工焊接工时计算时间T_0C与所述上次焊接作业人员实际操作完成的焊接工时T′_A计算所述当前作业人员的焊接预测工时T_0f；

对所述预测焊接工时T_0f和机械臂焊接的焊接工时计算时间T_1C求和，得到所述被预测流量仪表的人机焊接预测工时。

9.如权利要求8所述的人机焊接工时预测方法，其特征在于，所述根据所述当前作业人员的焊接工时计算时间T_0c和上一作业人员实际操作完成的焊接工时T′_A计算所述当前作业人员的预测焊接工时T_0f的步骤，具体包括步骤：

计算上一作业人员的操作比率γ＝T_H/T_A；

根据所述操作比率修正所述当前作业人员的人工焊接工时计算时间T_0c，得到所述当前作业人员的人工焊接预测工时：T_0f＝T_0C/γ×(1+α)，

其中，α表示作业人员等级的更换，α∈[-1,1]，且当所述当前作业人员的等级比上一作业人员的等级低时，所述α为负值，当所述当前作业人员的等级比上一作业人员的等级高时，所述α为正值。