本发明涉及工业互联网领域,特别涉及一种自动导引柔性工业互联网管理系统。
背景技术:
随着市场需求的改变和制造技术的进步,传统的大批量按库存生产的方式逐步被淘汰,取而代之的是更加个性化或定制化的生产。
为实现这一目标,在工业3.0时代,其解决方案是建立在模块化的产品和标准化的工艺基础上,通过互联网将供应链上的各个成员和物流环节连接起来,从而推动整个生产和供应链的精确运行。
工业4.0最大的创新在于,引入了新技术-信息物理融合系统(cps),它可以大幅度提升大规模定制的个性化水平和经济指标。cps是整个工业4.0最重要的理论基础,可以被应用在其他许多场景中。
信息物理融合系统是对计算进程与物理进程进行集成所形成的综合系统。柔性制造系统具有生产负荷平衡调度和对制造过程实时监控以及制造多种零件族的柔性自动化功能。
作为直接控制柔性制造系统制造活动的单位控制器,其结构必须具有时间上和空间上的开放性。数据采集系统主要用于测控点十分分散、分布范围广泛的生产过程或设备的监控。所有这些为最终打造自动导引柔性工业互联网创造了条件。
因此,如何将自动导引和柔性制造整合,提供一种具有工业互联网平台管理系统是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现要素:
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种自动导引柔性工业互联网管理系统,将自动导引和柔性制造整合起来,使用工业控制系统,构建一种工业互联网平台。为实现上述目的其具体方案如下:
本发明公开了一种自动导引柔性工业互联网管理系统,包括自动导引小车、柔性机械臂和工业互联网平台;
本地用户端在本地通过设置控制参数对自动导引车和柔性机械臂进行模糊自适应控制,并将所得的数据实时存储到网络服务器的数据库中,然后通过互联网技术发布到远程浏览器上;
异地客户端通过计算机网络进入系统后,查看包括本地用户端等其他客户端的控制数据,远程设置参数对自动导引柔性工业互联网平台进行模糊自适应控制,并将所得数据存储网络服务器的数据库中;
将所述自动导引柔性工业互联网平台进行集成优化,对自动导引小车和柔性机械臂的几何特征、运动学及动力学进行分析,建立自动导引小车和柔性机械臂的运动学模型和动力学模型;
在已知各结构参数几何关系的基础上,对自动导引小车和柔性机械臂的工作空间进行分析,进而对末端执行器进行轨迹规划,保证末端执行器的运行轨迹在自动导引小车和柔性机械臂的工作空间内;
根据运动学模型确定影响末端执行器的结构参数;根据自动导引小车和柔性机械臂特征和动力学模型选取合适的控制算法,进而确定控制参数;
确定设计变量的上、下界;
执行优化程序观察是否满足收敛条件,如果满足则输出优化结果,如果不满足则重新确定设计变量的上、下界,继续执行优化程序。
本发明相较现有技术具有以下有益效果:
本发明在整合自动导引小车和柔性机械臂的基础上,构建工业互联网平台,为使系统设计达到优化,将结构系统与控制系统进行集成优化,全面提升工业互联网平台的自适应能力,从头端到中间到终端到用户的全程数据可视化,将用户体验度反馈到终端中间头端,以提高用户获得感。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明一种自动导引柔性工业互联网管理系统的主要功能模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参见附图1,为一种自动导引柔性工业互联网管理系统的主要功能模块示意图,该实施例提供的一种自动导引柔性工业互联网管理系统,包括自动导引小车、柔性机械臂和工业互联网平台;
本地用户端在本地通过设置控制参数对自动导引车和柔性机械臂进行模糊自适应控制,并将所得的数据实时存储到网络服务器的数据库中,然后通过互联网技术发布到远程浏览器上;
异地客户端通过计算机网络进入系统后,查看包括本地用户端等其他客户端的控制数据,远程设置参数对自动导引柔性工业互联网平台进行模糊自适应控制,并将所得数据存储网络服务器的数据库中;
将所述自动导引柔性工业互联网平台进行集成优化,对自动导引小车和柔性机械臂的几何特征、运动学及动力学进行分析,建立自动导引小车和柔性机械臂的运动学模型和动力学模型;
在已知各结构参数几何关系的基础上,对自动导引小车和柔性机械臂的工作空间进行分析,进而对末端执行器进行轨迹规划,保证末端执行器的运行轨迹在自动导引小车和柔性机械臂的工作空间内;
根据运动学模型确定影响末端执行器的结构参数;根据自动导引小车和柔性机械臂特征和动力学模型选取合适的控制算法,进而确定控制参数;
确定设计变量的上、下界;
执行优化程序观察是否满足收敛条件,如果满足则输出优化结果,如果不满足则重新确定设计变量的上、下界,继续执行优化程序。