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    基于自適應(yīng)遺傳算法的電力倉庫堆垛電機(jī)優(yōu)化控制

    2021-06-25 03:46:28賈廣田陳志煬
    水電站機(jī)電技術(shù) 2021年6期
    關(guān)鍵詞:貨位堆垛入庫

    賈廣田,陳志煬,周 靖

    (國網(wǎng)新源控股有限公司新安江水力發(fā)電廠,浙江 杭州 311600)

    1 引言

    隨著電力企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,電力物資的多樣性是對傳統(tǒng)人工管理倉庫的一個(gè)挑戰(zhàn)[1]。越來越多的企業(yè)在倉庫的現(xiàn)代化管理中采用了自動(dòng)化倉庫,簡稱AS/RS[3,4]。自動(dòng)化倉儲(chǔ)系統(tǒng)貨物的存取是通過堆垛機(jī)完成的,因而其控制單元是整個(gè)控制系統(tǒng)的核心,為了實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化,滿足操作的靈活性和實(shí)用性,達(dá)到人機(jī)交互的要求,堆垛機(jī)控制需要具備聯(lián)機(jī)自動(dòng)、單機(jī)自動(dòng)以及手動(dòng)3項(xiàng)功能。

    (1)聯(lián)機(jī)自動(dòng):常規(guī)狀態(tài)下的工作方式。系統(tǒng)初始化后,堆垛機(jī)向監(jiān)控系統(tǒng)索要貨單;監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)送貨單;接到貨單的堆垛機(jī)在貨單區(qū)域存入貨單。

    (2)單機(jī)自動(dòng):用于接收手動(dòng)操作臺(tái),如入庫、出庫、伸、縮、升、降等動(dòng)作命令。

    (3)手動(dòng):與自動(dòng)不同,手動(dòng)僅能通過地面控制臺(tái)觸摸屏進(jìn)行伸、縮、升、降、急停等操作,主要用于系統(tǒng)調(diào)試。當(dāng)執(zhí)行單條貨單時(shí),堆垛機(jī)自動(dòng)到位,由人工通過地面控制臺(tái)在觸摸屏上操作貨叉并取放貨物。

    堆垛機(jī)速度控制方式采用變頻器對交流電動(dòng)機(jī)進(jìn)行調(diào)速控制,不僅可以實(shí)現(xiàn)異步電機(jī)的無極調(diào)速,還具有一定自我保護(hù)功能。變頻器的調(diào)速范圍廣、輸出平滑性好、機(jī)械特性硬,一方面,當(dāng)電機(jī)帶動(dòng)較大負(fù)載啟動(dòng)時(shí),可以實(shí)現(xiàn)電動(dòng)機(jī)的軟啟動(dòng),減小沖擊電流;另一方面,變頻器能在電動(dòng)機(jī)運(yùn)行過程進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測,比如電網(wǎng)電流瞬時(shí)下降、電網(wǎng)缺相、直流過電壓、功率模塊過熱、電機(jī)短路等,并且立即采取措施,不僅保護(hù)了變頻器,還保護(hù)了電機(jī)[5-7]。

    變頻器的變頻原理可用式(1)表示:

    式中:f為電源頻率,p為電動(dòng)機(jī)定子繞組的極對數(shù),s為轉(zhuǎn)差率。

    由式(1)可得知,電源頻率f與電機(jī)轉(zhuǎn)速n成正比關(guān)系,所以當(dāng)p與s為定值時(shí),想要控制堆垛機(jī)在運(yùn)行時(shí)的速度,可以通過改變電動(dòng)機(jī)的頻率f間接改變轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速n,從而改變堆垛機(jī)的運(yùn)行速度。

    本文研究旨在堆垛機(jī)運(yùn)行路徑優(yōu)化,基于某電力企業(yè)立體倉庫,建立電機(jī)運(yùn)行的優(yōu)化模型,并引入改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法對優(yōu)化模型進(jìn)行求解,從而能有效提高運(yùn)行效率。

    2 自動(dòng)化倉庫堆垛機(jī)的路徑優(yōu)化

    2.1 路徑優(yōu)化原理

    智能小車把入庫的貨箱放到指定的入庫臺(tái)貨架上,堆垛機(jī)從貨架臺(tái)取到貨箱并送至倉庫的貨位上,堆垛機(jī)需要把貨位上的貨物送到出庫臺(tái)上,之后通過貨物自動(dòng)分揀系統(tǒng)分揀,再從分揀口將分揀后貨箱通過汽車等運(yùn)輸工具運(yùn)送到不同的分廠或車間,這就是AS/RS貨架區(qū)工作的全過程,是一個(gè)典型的組合優(yōu)化問題。

    為了提高堆垛機(jī)從貨架區(qū)中取貨和存貨的工作效率,需要選擇一個(gè)最優(yōu)化的路徑。解決最優(yōu)路徑這一問題就等于解決了AS/RS工作效率問題,而這一問題的關(guān)鍵在于如何從多組路徑中找到一組路徑,這組路徑是全部路徑中的最優(yōu)路徑,它又稱為組合優(yōu)化。組合優(yōu)化就是需要在數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)中找到一個(gè)解,在滿足約束條件下還能使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)。

    2.2 堆垛機(jī)的作業(yè)方式

    堆垛機(jī)的作業(yè)方式可分為單一作業(yè)方式和復(fù)合作業(yè)方式。

    圖1(左圖)表示單一作業(yè)方式。當(dāng)堆垛機(jī)接到一批出入庫作業(yè)指令時(shí),在此作業(yè)方式下,堆垛機(jī)每次都會(huì)先從原點(diǎn)出發(fā)執(zhí)行入庫作業(yè)指令,然后堆垛機(jī)回到原點(diǎn);接著堆垛機(jī)再從原點(diǎn)出發(fā)來執(zhí)行下一條入庫作業(yè)指令,循環(huán)往復(fù)。由左圖可知,每完成一項(xiàng)任務(wù),則單一作業(yè)方式用時(shí)為tf=2tOP+2tOQ。式中,堆垛機(jī)在完成取送貨物時(shí),從O點(diǎn)運(yùn)行到P點(diǎn)的揀選作業(yè)消耗時(shí)間為tOP,從O點(diǎn)運(yùn)行到Q點(diǎn)的揀選作業(yè)消耗時(shí)間為tOQ。

    圖1(右圖)表示復(fù)合作業(yè)方式。首先從原點(diǎn)出發(fā)執(zhí)行入庫作業(yè),與單一作業(yè)方式不同的是,執(zhí)行完入庫作業(yè)后堆垛機(jī)直接執(zhí)行新接受的出庫作業(yè)指令,然后再運(yùn)行到原點(diǎn)。復(fù)合作業(yè)的作業(yè)周期tf=tOP+tPQ+tOQ,式中tPQ表示堆垛機(jī)從P點(diǎn)運(yùn)行到Q點(diǎn)的作業(yè)時(shí)間。

    比較兩種作業(yè)方式,顯然復(fù)合作業(yè)方式比單一作業(yè)方式所用的時(shí)間短。然而此復(fù)合作業(yè)方式是以隨機(jī)的順序執(zhí)行出入庫作業(yè),在高峰期這種方式的效率仍會(huì)給生產(chǎn)和客戶需求帶來不便,因而必須優(yōu)化堆垛機(jī)運(yùn)行總路徑[8]。

    圖1 揀選作業(yè)方式圖

    3 建立揀選作業(yè)路徑優(yōu)化模型

    一般堆垛機(jī)采用復(fù)合作業(yè)工作模式,在這模式下,對于揀選出入庫作業(yè)都是成對執(zhí)行任務(wù)。根據(jù)tf=tOP+tPQ+tOQ可知,當(dāng)一批出入庫作業(yè)的貨位確定時(shí)和也確定,而則隨入庫貨位和出庫貨位執(zhí)行順序的改變而改變,因而只需考慮出入庫貨位配對方案對的影響。

    結(jié)合實(shí)際情況,作出如下假設(shè):

    (1)一批作業(yè)中有m條入庫作業(yè)和n條出庫作業(yè)。

    (2)堆垛機(jī)操作速度為恒速運(yùn)行,最優(yōu)路徑規(guī)劃時(shí)忽略存取時(shí)間。

    (3)堆垛機(jī)水平和垂直運(yùn)動(dòng)時(shí)間相同,因而可以忽略啟停時(shí)間。

    (4)兩點(diǎn)的用時(shí)取垂直或水平方向中最大值。

    設(shè)P={P1,P2,L,Pm},Q={Q1,Q2,L,Qm}為2個(gè)有序序列,其元素分別是依次執(zhí)行的入庫貨位和出庫貨位,則堆垛機(jī)在揀選作業(yè)時(shí)通過復(fù)合作業(yè)工作模式路徑為:

    剩下n-m條單一揀選作業(yè)模式下出庫作業(yè)。

    綜上,堆垛機(jī)復(fù)合作業(yè)路徑優(yōu)化目標(biāo)為:讓入庫貨位序列P不變,重新排序Q中的元素,并取出庫貨位序列Q中前m個(gè)元素與P中的元素依次配對順序執(zhí)行,從而使最小。

    設(shè)第i個(gè)入庫貨位Pi的坐標(biāo)為(xi,yi),令Q(i)表示重新排序后的第i個(gè)元素,其坐標(biāo)為(xj,yj)。由此,建立復(fù)合作業(yè)方式路徑優(yōu)化模型為:

    式(2)的約束條件為:

    式中,vx為水平方向上堆垛機(jī)揀選作業(yè)時(shí)平均速度,vy為垂直方向上堆垛機(jī)揀選作業(yè)時(shí)平均速度,L0為貨格的寬度。

    改善GA(遺傳算法)適應(yīng)度函數(shù)為:

    其中,Cmax可以取當(dāng)前最大適值或者設(shè)定一個(gè)固定值;g(x)是問題的目標(biāo)函數(shù)值;f(x)是個(gè)體的適應(yīng)度。

    目標(biāo)函數(shù)g(x)為:

    適應(yīng)度函數(shù)f(x)為:

    4 遺傳算法的改善設(shè)計(jì)

    4.1 基本的參數(shù)設(shè)定

    本文研究對象設(shè)定為固定式貨架,堆垛機(jī)在揀選作業(yè)過程中,在水平方向和垂直方向都是勻速運(yùn)行,且只考慮堆垛機(jī)的揀選行走時(shí)間。設(shè)堆垛機(jī)在單排貨架巷道內(nèi)完成揀選作業(yè),將點(diǎn)(0,0)作為巷道口,路徑參數(shù)如表1所示。

    表1 路徑參數(shù)

    4.2 自適應(yīng)遺傳算法原理

    (1)GA

    根據(jù)GA的遺傳原理,在選擇父代后,需要通過交叉概率Pc和Pm變異概率來產(chǎn)生下一代。因此,參數(shù)Pc和Pm直接影響算法的收斂性,因而成為影響GA優(yōu)勝劣汰的關(guān)鍵。對于交叉概率Pc,當(dāng)Pc的值越大時(shí),相應(yīng)的種群中父代被淘汰的可能性越大,子代產(chǎn)生的速度就越快;反之,當(dāng)Pc的值較小時(shí),又會(huì)延緩新個(gè)體的產(chǎn)生,甚至停滯不前。對于變異概率Pm,若Pm過小,不易形成子代;若Pm過大,則GA就成為了交叉概率中一定的隨機(jī)搜索算法。在一般的GA中,Pc和Pm是固定的,針對不同的優(yōu)化問題必須通過反復(fù)試驗(yàn)調(diào)整Pc和Pm以獲得最優(yōu)解,即使如此也難以保證獲得最佳的參數(shù)值,因而運(yùn)用GA處理路徑優(yōu)化問題時(shí),其收斂速度較慢,算法不穩(wěn)定性,甚至過早收斂于一個(gè)非全局最優(yōu)解。

    (2)AGA(自適應(yīng)遺傳算法)

    近年來相關(guān)的研究人員作了大量的研究,其中被廣泛接受的是Srinivas等提出的自適應(yīng)遺傳算法。AGA的核心思想是引入自適應(yīng)調(diào)整函數(shù),使遺傳控制參數(shù)Pc和Pm隨個(gè)體適應(yīng)度大小和種群的分散程度自動(dòng)調(diào)整[9]。當(dāng)個(gè)體Pc和Pm取值不大時(shí),即已經(jīng)接近群體最佳適應(yīng)度的時(shí)候,產(chǎn)生了性能較好的個(gè)體,可以盡量地保留住其優(yōu)良模式,反之將對其采用較大的Pc和Pm,以加快個(gè)體的更新速度;當(dāng)種群過早收斂,要陷入局部最優(yōu)時(shí),Pc和Pm需提高,反之當(dāng)種群在解空間發(fā)散時(shí),Pc和Pm需降低。通過這種自適應(yīng)調(diào)整的Pc和Pm,在保持種群多樣性的同時(shí)也保證了算法收斂性,提高了算法的優(yōu)勝劣汰的能力。交叉概率Pc和變異概率Pm可用式(6)和式(7)表示:

    式中,fmax為種群中最大適應(yīng)度值,favg為每代種群平均適應(yīng)度值,f'為較大父體的適應(yīng)度值,f為兩個(gè)父體的適應(yīng)度值,k1,k2,k3,k4為自適應(yīng)控制參數(shù),一般?。?,1)區(qū)間的常數(shù)。

    由式(6)和式(7)可以看出,對于適應(yīng)度大于群體平均適應(yīng)度的個(gè)體,其Pc和Pm的變化范圍分別是(0,k1)和(0,k3);對于適應(yīng)度低于群體平均適應(yīng)度的個(gè)體,其Pc和Pm分別是k2和k4;而對于每代種群中適應(yīng)度最大的個(gè)體,其Pc和Pm均為零,從而確保當(dāng)前代最優(yōu)個(gè)體遺傳至下一代。

    AGA這種調(diào)整方式的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在進(jìn)化的后期。在進(jìn)化的后期,最優(yōu)個(gè)體已接近全局最優(yōu)解,此時(shí)若再對其進(jìn)行交叉、變異、產(chǎn)生的新個(gè)體適應(yīng)度也不一定高。當(dāng)然,這種調(diào)整在進(jìn)化的初期會(huì)減緩新的優(yōu)良個(gè)體的產(chǎn)生。為此,調(diào)整種群中最大適應(yīng)度的個(gè)體Pc和Pm使其不等于零,這就等同于提高了最優(yōu)個(gè)體的Pc和Pm,從而避免處于一種近似停滯的狀態(tài)。對于每一代的優(yōu)秀個(gè)體,可采用最優(yōu)保存策略直接復(fù)制到下一代。

    (3)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整

    如前所述,GA的收斂特性的關(guān)鍵是Pc和Pm的選擇,構(gòu)造自適應(yīng)調(diào)整函數(shù)的方法大同小異。本文采用AGA,Pc和Pm的自適應(yīng)調(diào)整策略如式(8)和式(9)所示。此外,為了保留每一代的優(yōu)良個(gè)體,可采用最優(yōu)保存策略直接復(fù)制到下一代。

    式中,fmax為種群中最大個(gè)體適應(yīng)度值,favg為每代種群平均適應(yīng)度值,f'為較大父體的適應(yīng)度值,f為兩個(gè)父體的適應(yīng)度值,pc1=0.9,pc2=0.6,pm1=0.1,pm2=0.001。

    5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    以AS/RS為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),設(shè)置固定貨架及堆垛機(jī)的參數(shù):貨架的長高都為1 m、堆垛機(jī)勻速運(yùn)行、不計(jì)取貨和放貨時(shí)間;設(shè)定GA參數(shù):種群規(guī)模pop=100,交叉概率pc=0.9,變異概率pm=0.05,最大允許進(jìn)化代數(shù)為200代。隨機(jī)生成揀選貨位點(diǎn),仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析如下:

    改善后的AGA與常規(guī)GA尋優(yōu)作對比,對比如圖2、圖3所示。

    圖2 遺傳算法進(jìn)化曲線

    圖3 自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)化曲線

    AGA在求解揀選18個(gè)貨位點(diǎn)的進(jìn)化過程中,大約在迭代38次時(shí)已收斂,因而在解決揀選路徑問題時(shí),AGA比常規(guī)GA有更快的收斂速度,可以改善AS/RS的運(yùn)行效率。

    從表2中可以看出,經(jīng)優(yōu)化后的自適應(yīng)遺傳算法計(jì)算的運(yùn)行路程平均降低20%左右,驗(yàn)證了自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)越性。

    表2 揀選作業(yè)運(yùn)行路程

    圖4 遺傳算法揀選路徑

    圖5 改善后自適應(yīng)遺傳算法揀選路徑

    隨機(jī)生成18個(gè)揀貨點(diǎn),采用GA和改善后的AGA分別對揀選貨位點(diǎn)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),表2給出了其中5次這兩種算法下的路徑距離。圖4表示GA實(shí)際運(yùn)行的路徑軌跡(0,0)→(1,2)→(2,1)→(3,1)→(4,2)→(5,1)→(6,1)→(5,3)→(6,2)→(5,2)→(4,1)→(3,2)→(3,3)→(4,4)→(6,5)→(3,7)→(1,4)→(1,3)→(3,4)→(0,0)。圖5給出了改善后AGA算法的堆垛機(jī)運(yùn)行的最短路徑:(0,0)→(1,2)→(2,1)→(3,1)→(4,2)→(3,2)→(3,3)→(4,1)→(5,1)→(6,1)→(5,2)→(6,2)→(5,3)→(4,4)→(5,3)→(6,5)→(3,7)→(3,4)→(1,4)→(1,3)→→(0,0)。

    改善后GA得到5次的最優(yōu)結(jié)果均為52.74,而常規(guī)5次運(yùn)算得到的揀選距離都大于60,顯然不如改善后的AGA效果好,所以圖5中AGA的揀選順序要優(yōu)于GA的揀選順序。

    6 結(jié)束語

    針對物資倉庫存在的諸多實(shí)際問題,基于某電力企業(yè)倉庫實(shí)際情況,分析了實(shí)際中堆垛機(jī)在揀選作業(yè)時(shí)的速度與定位控制問題,給出了針對該固定貨架模型揀選作業(yè)的特點(diǎn)。利用MATLAB軟件進(jìn)行編碼和導(dǎo)入?yún)?shù),證明改善后的AGA在解決揀選路徑優(yōu)化問題時(shí),其收斂速度快于常規(guī)GA,收斂結(jié)果也優(yōu)于常規(guī)GA。同時(shí)也驗(yàn)證了經(jīng)過路徑優(yōu)化后的模型合理性,可以提高整個(gè)倉庫的運(yùn)行效率。

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