遗传算法与工程优化_玄光男_程润伟
本书是遗传算法的一本经典书籍。玄光男和程润伟合著。目汞3.7距离方法…………………………………":100371距离方法的一般思想…703.7.2计算距离度量…444…*…1023.7.3距离方法的应用噜早嗶忄唱嗆甲ψ『噜早鲁鲁旱P會P噜鲁鲁唱与·■鲁d鲁D咱·中自冒■啁■■曾■■P■P■曹1043.8妥协方法噌■■■■冒■冒■冒暑■■鲁冒■■■■■冒■■冒■■日■■■■■■■■和↓■最聊谭愚■和西晶dd晶动3.9目标规划方法….…10第4章模优化问题…甲■号十十↓4山口■■■■■■■■■■■■画■画n10941引言早昏!昏4昏山十山山·■留詈■·口音■“甲◆44P咱■自c■1094.2模糊线性规划■■■『■冒口■…:…1094.2.1模榭线性规划模型…s…1104.2.2遗传算法方法……………,………:,:11442.3交互式方法w"…!"""s""!"s,L1642.4数值例子1184.3模糊非线性规划…昌■晶■甲++4+白■■■■口■『十自l■?■『甲■甲矿1204,3.1非线性规划模型…………24.3.2用于求解FO/RNP1的非精确方法…………………1234.3.3交互式方法………………………154.3.4数值例子1264,4模糊非线性混合整数目标规划争■+山中早曾4曾曾會■曾■罪血聊自_略!1284,4.1模糊非线性混合整数目标规划模型■旱旱冒甲■■昏■■d1284.42遗传算法方法……1304.4.3数值例子自口·?··血中自省品日↓4晶日日甲吾晋……………:1324.5模糊多目标整数规划,"…s:1384.5.1问题描述……看pψ口13845.2增广的最小最大问题……………………………………40.5.3遗传算法方法會曾血曾鲁…………1404.5.4交互式模糊满意方法………………"s"t435.5数值例子144第5簟可靠性设计问题甲·自福4口备日看山山山口日日日4吾B·幽口甲》+目吾τ■1481引言5.2网络可靠性设计………《自■自·自哪日日b如由■5.2.1问题描述15QⅫ目录5.2.2 Dengiz, altiparmak和 Smith的方法…………………1505.2,3 Deeter和 Smith的方法…………1555.3基于树的网络可靠性和局城网设计…16l53.1双目标网络拓扑设计…11605.3.2数值例子……………………………………:1665.4多目标可靠性设计會!●早日●自◆中鲁·曾■鲁■4音目中自中昏自P目冒音自『■■■日『自D聊qp自即自自自自自自司日■■道■b电即画41695,4.1双目标可靠性设计……■唱罩鲁P‘會自■·聊·■司●D申看…ss……∴M1694.2遗传算法方法罩卩●■■·k↓■■■■b■d1695.4.3混合遗传算法方法…中斗P■白自+如『■■■b日日音日p食●自零唯●4pF714.4带有模糊目标的可靠性设计……su"…174第6章调度问题…中专自■會血督■平自谭卩血聊曲聊178引言……………………………………………1786.2作业车间调度………增+早早■盲◆自宁自命唱吾西b山如日中P中4看音甲目品司品罪山山自西由q1786.2.l基本方法…………………,………1796.2.2编码……口亡d…"s1796.2.3适应性遗传算子■中噜鲁會!中■譬1806.24以启发式方法为特点的遗传算子…………………………1836.2.5混合遗传算法1856.2.6讨论…""…1916.3群体作业调度问题r……_画唱晋■十舀昌■■口■■晋口↓冒+■■由■日早要甲号甲冒P卜■■■■如1926.3.1问题的描述和必要条件备由看.4吾日自吾啬v日日◆自自·4·口即口自咱目s1926.3.2基本运行""“"""……·…"""s"…………194表示…+……"…1!!B““s…19E6.3.4评价幽·44警↓甲甲1976.3.5遗传算子……………………………………………1976.3.6整体过程…………………………………………:1976.3.7数值例子……………晕翟■■山d●1986.4資源约柬的项目调度…4·4·■卜■如古罾日◆q『◆自血即·曾●聊司■咖自▲自■自晶昏如自白2006.41基于优先权的缩码………………1·命會省自自音自P■自自咱白自唱最‘罪42026.4.2遗传算子…………""""…s…2056.4.3评价与选择■看晋冒日●唱中↓由·■唱面斗q甲+量口2076.4.4试验结果……""…""s·2C86,5并行机器调度日录Ⅻ6.5.1支配条件2126.5.2 Memetic算法…………………………………………………2166.5.3试验结果6.6多处理器调度问题…,中即■鲁冒■2206.6.÷问题描述与假设………………………………………………………2206.6.2求解MSP的遗传算法…………………206.6.3数值例子4■P日·号日·咖自P·自·日■·目4B日4卓看d画■■d中·晶qφ甲号■甲■甲昏平昏■昏如●■●223第7章高级运輸问题…………………………甲自『■■昏『◆■■如■■曲。冒中2267.1引言…………*…"…"…s…∵………………………………2267.1,1运输模型…………,………….::267.1、2运输问题的构遣………………………………….2772基于生成树的方法…唱■鲁面■b■日甲如b血bdd■中2307.2.1树的表示中唱自P■■晶■萨卓◆甲■口b■■■号P即■中?2317.2.2初始化日1日°日宁■卩_甲■■t7,2.3遗传运算“日日:◆P晋自百自甲口自P省中自a自■凸………234了,2.4评价与选择……情●早■■即■自血··■血■■++4甲辱下■2347.2.5整个算法过程……………………………………:.357.3多目标运输问题……·早P·■·日哥日日日西4晶“甲中"■·自:■即如自■烟咖日西通2367.3.1问题的描述…………………↓■日■日早中中自■·唱日■吧曾·1t鲁辛冒…*2367.3,2多目标运输问题的基于生成树的遗传算法…2377,3.3数例239.4固定费用运输问题Ba2427.4.1数学模型2427.4.2fTP间题的难点…………2437,4.3fTP的求解方法d■p即■q■■看■■國■■■b晶b‘山bb早昏卜斷■备■■■自即曾■鲁■2437.4.4遗传算法的实现……………………甲早■音曹中■■卓■画2447.4.5数例7.5容量限制的工厂选址问题…■ψ會P◆■曾4西■■画d晶画2467.5.1数学模型罩品品品目b4:.口·自日即日日↓·日P44日日吾··24?7.5.2针对T厂问题的基于生成树的遗传算法…hh警■音学日日日日2自a画t2487.5.3数例……2496带模糊系数的双目标运输问题2507.6.1问题的表述……………………………………,251月录7.6.2排序模糊数■■血■血·會■■■會■■噜會■■會自甲中看鲁看血中噜曹個鲁P咱PPP看看看!噜7.6.3遗传算法的实现………"2527.6.4数例……254第8章网络设计与路径…………………………………2583.1引言2588.2最短路径问题……………………2588,2.1问题描述…………………t………"2598.2,2遗传算法的方法…………………………………………"……26082.3数例s…2658.3有适应能力的网络路由……………………………………………"2668.3.1基于遗传算法的有适应能力的路由2678.3.2染色体表示咖■■■■2678.3,3染色体评价■章·;咖咖…2688.3.4遗传算子…■■譬■号■■■tbdd·t血d2688.3.5数例聊●自·』壘■■着■wrrs;“"…2724集中式网络设计…ψq■4血b血4■■■◆■·■■■自■自■自■自■■■_■■晶■▲甲4}+■…2758.4.1问题的描述…………*……………………2758.4.2遗传算法……,""" ++I++TB+Br.…;s"……!2768.4.3数例▲…2778.5计算机网络扩展…■■■■↓4十山4p■■T■■『··q章自自■曾■■■自聊……………2788.5.1问题描述2782 Kumar, Pathak和(ptn的方法8.5.3数例…■■■■■啬■ψ■ψ罩·自●↓↓壘■■■■■晶卩晶4b4φdsms■a■↓■+個山t■曾■■音多阶段工序汁划2828.6.l问题的描述曾■■日『·■早早譬P即■4■■■■4■山■·b828.6.2遗传算法··号P··D■昏■■■日自■身罩·』自自·日4B目■B■晶bp4●4d2838.6.3数例甲會■昏■口■饣中十2848.7网络上的MG/s队列设酱定位會ψ會即自■■■画■■db凸面■白■■甲↓4山2858:7.1问题的描述…………………;………………………∵…………2868.7.2进化计算方法………………………………………893.7,3数例…………………"…"r"………291第9章制造元设计………中山中■4晋甲曾T吾4卩■;■Td+4■■■冒t曾■■■■留■2949.1引言……………;……………………………………2949.2制造元设计■會◆■鲁■智咱自■■■中鲁鲁■曾聊■■t卩·■■4聊■聊■咱自■■电L■■自聊■……+,…2959.3传统的制造元设计方法■号◆444■自曲■2969.3.1相似系数方法…………………………………………299.3.2基于数组的方法………电··1日罪■■山■■■中罩●4卓■中自p■昏■2979.33数学规划方法……………中即··日··■·■·日■·中号唱■号■■‘■■日卜p↓●卓■■2989.34图与网络方法………………………………………2989.4退传算法方法…s"………,"·299.4.1遗传子表示和遗传算子…↓看b昏↓昏■■"甲●曾2999.4.2 Joines基丁次序的方法…………9.4.3Mn和Kimn的方法b■■■·号卩·■ψ自西■中■■■■Jbb●4●049.4.4 Joines的整数规划方法………9,4,5其他方法…………1·卩『『『P■■d卜一r■『■甲『卓■■『■■■■旷*r』…3159.5可选址工计划的制造元设计……………………….39.5,1可选操作和机器冗余的结合………………………………13179.5.2可选路径的绪合■■4·西■b■■■甲nd4●■是3209.5.3Mon,Gen和Kim的对于独立单元的方法3259.6独立单元的设计…………,3309.6.1机器类型数最小化的族群构造3309.6.2族群数的确定……………aaa·中日▲b·白。当3349.6.3极小化机器数…日·P·■■■■罪ψ■聊咖■↓■卜■即↓■3379,6.4其他设想……1■甲甲甲甲昏■早■■国山■4■■↓■4■晶晶■■b■画血曲338参考文………………………………339素引………………………381第1章遗传算法的基础1.1引言自1960年以来人们对于模拟生物以及由此开发的针对复杂优化问题的有效算法产生了浓厚兴趣。当前在该领域中常常引用的术语就是进化计算( evolutionarycomputation)它包含以下一些主要算法:传算法( genetic algorithMs)由Hlln开发303),进化策略< evolution stra: Clcs)(由 Rechenberg)和 Schwefel开发),进化规划 evolutionary programming)(由 Fogel等人开发0)和遺传程序设计( geneticprogramming)(由K0za开发)。当然还存在若T将上述算法的各种特点加以结合而形成的混合算法。当前进化计算领域的最新发展水平在Back和 Schwefel3,Michalewi21以及Foge等人的综述里有很好的介绍,作为强有力且应用广泛的随机搜索和优化方法,遗传算法可能是当今影响最广泛的进化计算方法之一。在过去的几年中,遗传算法界将更多的注意力放在工业上程领域的优化问题上,并由此产生了一批新的研究和应用11:有关遗传算法的参考书目请参阅 Alander的著述1般认为遗传算法有5个基本组成部分(这是由 Mictialewica归纳的41.问题的解的遗传表示2.创建解的初始种群的方法3.根据个休适应值对其进行优劣判定的评价函数4:用来改变复斜过程中产生的子个体遗传组成的遗传算子5.遗传算法的参数值遗传算法维持由一群个体组成的种群Pt(t代表遗传代数)。每一个体均代表问题的一个潜在的解。每一个体都被评价优劣并得到其适应值。某些个体要经历称作遗传操作的随机变换由此生产新的个体。主要有两种变换方法:变异( mutation)的方法是将个个体改变从而获得新的个体;杂交( crossover)的是方法将两个个体的有关部分组合起来形成新的个体。新产生的个体(称作后代( offspring!C(t))继续被评价优劣。从父代种群和子代种群中选择比较优秀的个体就形成了新的种群。在若干代以后,算法收敛到个最优个体该个体很有可能代表着问题的最优或次优解。遗传算法的一般结构可以摘述如下:第1章遗传法約基础遄传算法过程begil始化P(t评价Pwhile(终止条件不满足)dbe重组P(以产生Ct评价C(从P(t)和C()中选择P(t-1)endend关于搜索策路存在两种重要方案:深度搜索最优解利广度搜索解空间m,遗传算法提供了一种在复杂解空间上进行有向随机搜家的方法。遗传算子原则上进行的是盲搜索;选择算亍嫏勻可能将遗传搜索的方向引早到解空间的理想区域中。针对特定现实世界屮问题开发的遗传算法需注意这样一条普遍原则,即要在对解空间进行深度搜索和度搜索中继持很好的平衡。为实现这一原则,必须仔细考虑遗传算法的所有组成部分另外可能还需要结合附加的启发式方法来增强其性能1.1.1编码问题如何将问题的解编码成为染色体是逮传算法使用屮的关键问题。该问题已经从多方面进行过饼究,比奶当个体需要解码成为解时从基因型空间到表现型空间的映射性质,以及个体被遗传算子操作时的变形特性等。编码的分类在 Hofland的℃作中,编码采用了二进制字符串(lbinary strings)的形巴经知道,由于 Hamming悬崖的存在,二进制编码对于函数优化问题存在重缺陷。 Hamming悬崖指的是表现型空间中距离很小的个体对可能有很大的 Hamming距离+42。举例来说,个体对01111000000于表现型空间中的相邻点最小 Euclidean距离点》但它们却在基因型空间其有最大的丑 aImiNg臣离。为了翻越且 ammIng悬崖’个体的所有苞需要同时进行改变。由杂交和变异实现翻越Ia悬崖的可能性非常小。在这种情况下,二进制编码无法维持表现型空间中点的位置。对于丁业工程领域里的许多问题而言,几乎不可能用二进制编码来表示它们的解在过去的1年里已经针对特定的问题提出了各种编码方法,其目的都是为了能够更有效地实现遗传算法。根据采用何种符号作为某因的等位基因,编码方式可以分类如下◆二进制編码( binary encoding)实数编码(rea!- number encoding整数或字母排列编码般数据结构编码实数编码对于函数优化问题最为有效c关于实数编妈在函数优化和约荣优化领城比二进制编码和Gray编码更有效的说法,经得到了广泛的验证191041由于实数编码基因型空闯中的柘扑结构与其表现型空间中的拓扑结构一致,因此徒容易从传统优化方法中借鉴好的技巧来形成有效的遗传算孑。整数和字母排列編码( literalpermutation encoding)对于组合优化问题最为有效。由于组合优化间题最关键的是要寻找满足约束项目的最佳排列或组合,因此字母排列编码对」这类问题是最有效的方法对于更为复杂的现实问题,用合适的数据结构来表示基因的等位基因,可以有效抓住问题的本质。在这种情扰下,基因可能是n维数组或更为复杂的数据结构根据編码的结构,编码方法还可以分为如下两类:(1)一维築码( one-dimensionalencoding):(2)多维编码( multidimen onal encoding)。大多数实践中采用了一维端码。然而许多实际间题需要多结构的解:用多维编码方法米衣不这些解就很自然。比如,vinous和 Michalewic2对运输间题采用了分配矩阵进行编码。( hoon和 Pari对VSI电路效置问题采用了二维编码(。 Anderson, Jones和Ryan采用了二维网格型编码。Moon科Kim对于图问题采用二维編码13Ono, Yamamura和 Kobayashi对于作业车间调度向题采用了作业赈序矩阵编码、Bti和Mon给出∮关子多维编码和杂交的一般性讨论。他们在文中指出将多维问题的解进行一维编码必然会损失多维结构中相当数量的信息根据编码的内容,编码方法还可看作如下两类:(1)仅包含解,(2)包含解和参数在遗传算法实践中,第一种方法被广泛用来针对给定的问题开发合适的编码。第一种方法在 Rechenberg和 Schwefel提出的进化策略中被采用11]个个体包含厨个部分:首先是给定问题的解其次是策略参数,包括变异中正态分布的方差和协方差。将策略参数并入个体表示的目的,是通过将进化算子应用于这些参数来促进它们的进化自透应。因此搜索就在解空间和进化参数上问时进行。通过这种方法,可以在任意环境下获得变异参数的合理调整和多样性。不可行( infeasi bility)与非法性( (illegality)遗传算法交替地在编码空间和解空间中进行操作。换句话说,也就是交莕地在基因型空间和表现型空间中进行操作。遗传算子作用于基因型空间中,而评价和选择则作用于表现型空间中。然选择连接了染色休和解码产生的解的性能。从基因型空间到表现型空间的映射对于遗传算子的性能有很大影响。其中…个与映射相关的重要问惠就是某些个体对应着给定问题的不可行解。对子约束优化间题和组合优化问题而言,这个问题可能很严重
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agv的plc控制
这个文档主要介绍plc的整套对agv的开发过程对现实还是有一定的积极意义的长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:6日期:20/b月&日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、维印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。本学位论文属于1、保密口,在年解密后适用本授权书。2、不保密駟。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名:日期:0/年6月孑日导师签名:日期:年/月。日摘要AGV自动导航车是现代物流领域的一个重要的研究课题。在工业领域柔性化生产中越来越重要,高性能、高有效性的AGV控制器受到国内外学者的高度重视。本文采用模糊控制方式,针对AGⅴ小车的响应速度、稳定性要求,设计实现了一种基于运动学模型的AGV控制系统。该控制系统按功能模块化设计硬件电路,由电杌驱动模块、路径识别模块、避障模块、通信模块组成。电机驱动模块由直流无刷电机驱动模块和电机速度检测模块组成,实现对直流无刷电机的控制;路径识别模块由位置检测模块和站点识別模块组成,实现小车对路径的识别,达到对路径跟踪控制的目的;避障模块实现小车的安全性;通信模块由CAN通信模块和无线ⅵi模块组成,实现控制系统的通信。小车的测试实验表明,先后给以80mm和-100mm的位置偏差,AGV小车能够在3s内对位置偏差进行修复,小车速度振幅控制在±10mm/s,小车位置偏差修复后,3s时间内,速度可回调到位置偏差前的速度,即小车回“零位”的速度比较快,表明AGⅴ控制系统的平稳性好,能够很好实现对路径的跟踪,同时也能及时的应对运行过程中的误差突变。关键字:AG;运动学模型;磁导航;模糊控制ABSTRACTThe Automatic Guided Vehicle (AGv) is an important research topic in the fieldof modern logistics. Flexibility in the field of industrial production more and moreimportant, the AGV controller which has the high performance and the highefficiency has been received the extensive attention by scholars both at home andabroad. This paper adopts the fuzzy control method, in view of the aGv car responsespeed and stability requirements, the design has realized one kind of AGv controlsystem based on kinematics modelThe control system hardware circuit is designed according to the functionmodular, the motor drive module, path recognition module, obstacle avoidancemodule, communication module. Motor driver module is composed of brushless dcmotor driver module and motor speed detection module, realize the control for thebrushless dc motor. Path recognition module is composed of position detectionmodule and site identification module, realize the aGv for the path recognition,achieve the goal of the path tracking control; Obstacle avoidance module to realizethe safety of the car; Communication module of Can communication module andwireless wifi module composition, realization of the control system ofcommunicationThe test results show that, successively give 80mm and 100mm positionaldeviation. the location of the AGv can within 3s to fix position deviation, vehiclespeed amplitude control in the plus or minus 10mm/s after repair the car positiondeviation, within 3s the speed can be back to the front of the position deviation ofspeed, the car back to " zero"speed is faster, the results show that the AGv controlsystem have good stability, a good path tracking, and can provide timely responsesduring the operation of the error mutationKeywords: AGV; Kinematics Model; Magnetic Navigation; Fuzzy Control目录摘要ABSTRACT…命命命中苹命命品哪命命命哪请自品中“非哪非命命命哪第一章绪论1AGV概述…12AGV国内外发展现状…121国外发展历史及现状122国内发展历史及现状13AGV的引导方式14本文的主要工作和主要问题.b自.身自命看非世看带看音萨世看中·宁非命●学●122455141本论文的主要工作…142本论文解决的主要问题第二章AGV车体结构及运动学模型建立21AGV结构分类。B西自鲁自·切是息甲带导211三轮结构2.12四轮结构213五轮或六轮结构.22AGV的性能指标23AGⅤ的组成幽·命命66778924AGⅤ运动状态分析申·自意25AGⅤ小车对电机的基本要求1026AGV的运动学模型27本章小结12第三章AGNV控制系统硬件设计3IAGⅴ控制系统整体结构.1332AGV控制系统研究方案32ICAN总线通信模块即14322无线wif模块15323电机实时速度检测看·。专中●·音专中324磁导航传感器组3.2.5障碍检测18326AGV小车对线路与站点的识别鲁·。感垂品自世品身岳一益自备自e非你ee非物9327AGV小车位置判断33硬件系统组成21331控制器芯片应用说明.1332电机驱动模块24333电源模块…633.4通讯模块命命命命··命命自命命●2734本章小结28第四章AGV路径跟踪控制方法研究41AGⅴ控制策略选择42模糊控制简介…294.3模糊PD控制器.3043.1模糊PD控制器的数学模型查看着看看看昏春●●●43,2模糊PID控制器的控制思想3143.3AGⅴ控制系统模糊控制必要性…3144模糊PID控制器设计…3344.1模糊PID控制器的输入输出量的确定…344.2模糊控制规则的设计.节。申春。鲁合。节是看看。节.自DD春3345模糊PID控制器的仿真…昨非···命e命自···总最46本章小结38第五章AGV控制系统软件设计51引言3952编译环境的介绍.....12053控制软件设计鲁暴非画非最命自曲曲自自非非命春告音春鲁D看41531产生PWM的程序流程.53,2电机实际速度检测模块程序流程425.3.3避障控制模块程序流程….534驱动控制模块程序流程中学鲁鲁鲁。鲁。●44535CAN总线通信模块程序流程.54本章小结45第六章系统测试与结果分析6.1路径跟踪测试.4662避障能力测试63本章小结总结和展望看中·49参考文献看●。。意非。。市中自看非如鲁致谢附录A(攻读学位期间发表论文及专利目录)55第一章绪论第一章绪论1.1AGV概述现代制造工艺的飞速发展,带动了柔性制造系统FMS和柔性装配系统FAS的迅速发展。中国早在“十一五”规划中就制定了侧重于科学和技术的发展,以先进的制造技术来提高企业的竞争力。自21世纪开始,物流的发展成为一个新热点。现代物流行业,尤其是西方的设备和实现技术已经达到很成熟的水平。目前,现代化物流格局已经形成以信息技术为核心,以信息、运送、卸载、自主化仓储、库存统计、自主化配货、包装等专业技术为支撑的现代化物流技术4。而自主导航车AGV是实现AGVS、FMS、CIMs的关键基础设备,是实现现代物流自动化和智能化的核心技术之—pAGV( Automated Guided Vehicle)是自动导航小车的英文缩写,是一种自主驾驶、无人操纵、以电池为动力的自动化运输设备,装有电磁或者光学等非接触自动导向装置和独立寻址系统。它的主要特点表现为具有可编程功能、安全保护装置、启停装置以及搬载功能并能在上位机的监控下,根据给定的起点和终点自主地沿预设的导引路径行驶,安全到达目的地,完成搬运卸载任务。其已经成为仓储物流自动化系统、柔性生产线、柔性装配线的重要设备。资料显示,在整个产品生产的过程中,用于加工和制造仅仅只占有5%的时间,剩余95%的时间主要用于包装、储存、装卸和运输;而在美国、日本和欧洲发达国家,直接劳动成本所占生产成本的比例不足15%而且这一比例还在不断下降,而储存、运输所占的成本却占总成本的40%7。因此各工业强国把降低物流成本作为提高企业竞争力的重要措施,在这样的背景下,AGⅤ小车广泛地应用于各行各业,并受到了极大的欢迎。12AG国内外发展现状AGⅤ是伴随着叉车技术和机器人技术产生并发展而来的,但都是为了实现货物的自动搬运为目的的3。随着技术的不断发展,AGV的功能不断完善,应用领域越来越大。硕学位论文121国外发展历史及现状AGV在国外起步早、发展快。首次出现在公众视野的AGV原型车于1913在美国福特汽车公司下线,该原型车首次将有轨引导的小车代替原来使用在汽车底盘装配线上的输送机,根据福特公司对外公开的资料,该小车将装配时间缩短了15小时,极大地提高了生产效率,从此AGv就步入了高速发展的时代例1953年,世界上第一台AGV由美国 Barrett Electric公司研制成功,采用真空管技术自动跟踪钢丝索行走。1954年,由英国人首先去掉了地面上的导引轨道,研制出了采用埋线电磁感应方式跟踪路径的AG。50年代末,AGV开始在欧洲推广使用。1959年,AGV系统在美国开始应用山。由文献-5,12,3]可知:直到70年代,AGv仍然主要采用电磁感应方式引导。AGv的优越性促使其不断发展,应用非常广泛,特别是在工业强国。随着物流系统的完善,AGV系统逐渐与计算机技术相融合,六十年代,计算机技术开始参与AGV系统的控制和管理;1969年,AGV首次在瑞典投入使用,主要集中在制造业12截止到六十年代和七十年代初, Barrett, Webb、 Clark公司占有市场大部分的AGV销售份额;同时在这个时期,AGV导引方式开始发展五花八门,各种环境的适应加速了AGⅤS的迅速发展。八十年代欧洲的AGV技术开始转移到美国,而且随着计算机控制系统的加入,美国使AGv的性能更加先进,AGⅤ控制器可靠性进一步加强,运输量进一步增加;此时,美国的AGV生产商由23家(1983年)增加到74家(1985年),全美国使用AGV的数量增加到3900多台101。1990年,AGⅴ制造强国瑞典NDC开发出新型的基于激光引导的AGV控制系统。同时,AGⅤ在日本的应用也比较成熟。到1988年,日本的AGV制造企业达到20多家,如比较知名的企业大福、 Fanuc公司、村田公司等。日本也成为使用AGV最广泛的国家之一。随着AGV技术的不断提高,美国、日本、欧洲等发达国家的使用已经非常广泛。现在的AGV控制系统装有车载计算机、通讯装置、安全装置和货物装卸设施,自动化程度很高,应用领域相当广泛,汽车制造、造纸、印刷、医药行业是使用量最大的行业,约占全球AGV总销量的80%15。目前,AGV的发展趋势是研究无固定引导路线、高度自由的AGV。122国内发展历史及现状我国第一台AGⅣ在1975年由北京起重运输机械研究所完成,该AGⅤ采用电磁
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