基于西门子SCL语言的自动化立体仓库控制系统设计

在自动化立体仓库中,控制系统设计是其高效、准确、稳定运行的关键,相较于传统梯形图语言编程,西门子SCL语言以其强大的功能特点,为自动化立体仓库控制系统的设计提供了高效、灵活和可靠的解决方案。文章从硬件架构、软件控制策略,以及人机界面设计三个方面设计了基于SCL语言的自动化立体仓库控制系统。该控制系统经测试和优化可高效安全运行。

自动化立体仓库系统在黄酒业中应用

介绍了自动化立体仓库系统在黄酒行业中的应用,黄酒自动化立体仓库系统单元操作包括空瓶和包材入库、成品入库、空瓶和包材供应、试漏产品出入库、成品出库、自动化立体库取货程序、不合格品退库、自动化立体库盘点、自动化立体库查询与维护等;自动化立体仓库系统与自动化灌装线系统、自动化酒体调配系统、销售ERP系统采用无缝连接的接合技术,实现整体集成;为酿酒业的科技创新作贡献。

自动化立体仓库退库货位优化问题及其求解算法

针对自动化立体仓库出库作业过程中剩余货物退库问题,以堆垛机作业总能耗最小化为目标,以退库货位分配为决策变量,建立了自动化立体仓库退库货位优化模型,提出了基于深度强化学习的自动化立体仓库退库货位优化框架。在该框架内,以立体仓库实时存储信息和出库作业信息构建多维状态,以退库货位选择构建动作,建立自动化立体仓库退库货位优化的马尔科夫决策过程模型;将立体仓库多维状态特征输入双层决斗网络,采用决斗双重深度Q网络(dueling double deep Q-network,D3QN)算法训练网络模型并预测退库动作目标价值,以确定智能体的最优行为策略。实验结果表明D3QN算法在求解大规模退库货位优化问题上具有较好的稳定性。

自动化立体仓库堆垛机路径优化方法研究

自动化立体仓库堆垛机的路径优化问题对提高仓库运行效率、降低成本有重要意义。目前,对于堆垛机路径优化多使用自适应遗传算法。但现有自适应遗传算法(AGA)在进化早期易陷入局部最优,结果精度不高。文章在传统自适应遗传算法基础上,从横向、纵向两个维度出发改进当前算法,修改交叉、变异概率公式,将改进后自适应遗传算法(IAGA)与模拟退火算法(SA)结合成自适应模拟退火遗传算法(ASAGA)。使用这四种算法分别对堆垛机单巷道复合作业路径最优问题建模、求解,通过对比结果得出IAGA能够解决AGA陷入局部最优的问题,ASAGA在结果精确度和收敛速度较SA、IAGA有明显提高。

基于PLC的自动化立体仓库系统设计

自动化立体仓库是工业生产领域的重要组成部分。针对仓库中货物重量识别不精准、取货顺序易混乱、传送带运输重货常打滑的问题,以PLC为控制器,结合变频器,运用MCGS技术,设计一套面向不同重量货物的自动化立体仓库控制系统。通过模数转换公式,确定模拟量与数字量的映射关系,精准识别货物重量;基于冒泡排序算法,借助人机界面功能,设计货物从轻到重的取货程序,实现系统自动顺序取货的可视化;设置变频器为三段速运行模式,满足传送带运送重物的速度要求。联机调试表明,该系统能够实现仓库高层合理化、取货自动化。

基于遗传算法的自动化立体仓库储位优化研究

针对自动化立体仓库中货物储位分配策略研究关于多目标数学模型关键性问题。根据立体仓库中货物最佳位置分配的原则和策略,建立合理的货物出入库效率、货架稳定性和货物周转率的3个目标函数模型。根据立体仓库高效性能构建货物存取效率的调整优化模型,借助MATLAB程序对实际货物储位布局实例进行计算和求解并利用遗传算法获得了最优迭代解。仿真结果表明:采用遗传算法可以有效地优化货物储位分配,降低货架质心来提高稳定性,提高存储效率,改善和提高仓库智能化性能。

烟草行业自动化立体仓库的可视化盘点技术与方法研究

文章结合某烟草企业自动化立体仓库(Automated Storage/Retrieval Systems, AS/RS)存货盘点管理特点和实际需求,建立了一种基于图像回传方法与信息化技术的实施框架。在此基础上,设计了多种存货盘点模式以满足差异化的需求,并予以了实施和应用验证,为烟草行业AS/RS实现安全、高效、柔性和可追溯的存货盘点提供了一个有效的解决方案。最后,对图像自动识别技术在其中的应用进行了算法设计和可行性分析,为提升该行业AS/RS存货盘点的智能化水平提供了参考。

自动化立体仓库堆垛机控制系统稳定性优化研究

堆垛机设备为自动化立体仓库重要基础组成,堆垛机设备运行的稳定性直接影响自动化立体仓库使用安全性。本文对立体仓库设备的堆垛机设备控制系统进行介绍和研究,阐述堆垛机设备组成和控制系统基本工作原理和运行逻辑,分析其控制系统存在运行的安全隐患,并对堆垛机控制系统进行优化,提升堆垛机设备控制系统运行稳定性,进而提高立体仓库设备整体运行安全性。

基于自动化立体仓库的起重运输机械装备优化设计

本文针对自动化立体仓库的高密度存储、高通量出入库需求,对其中的关键装备——起重机和运输小车进行了优化设计。通过采用桁架式结构、模块化设计、并联机构等技术手段,实现了堆垛机运行速度提高50%、定位精度提高70%,AGV(无人搬运机)小车载重量提高20%、定位精度提高70%,货叉抓取成功率达98%以上。同时,设备稳定性测试表明,平均无故障工作时间是优化前的2.5倍。研究成果为自动化立体仓库的升级改造提供了新思路,对智能物流装备的发展具有一定意义。

基于自动化立体仓库的物流机械轴承诊断工艺研究

自动化立体仓库是现代物流系统中使用自动化设备和控制系统存储、检索和搬运货物的设施。在这种高度自动化的环境中,机械轴承作为关键的机械组件,其性能直接影响整个仓库系统的运行效率和安全性。机械轴承的故障诊断是保证其可靠运行的必要条件。现有的轴承诊断技术主要包括振动分析技术、声发射检测技术和温度监测技术。这些诊断技术各有优势,也各存在局限,尤其在复杂的自动化仓库环境中,因此开发适用于此环境的新型诊断技术显得尤为重要。针对自动化立体仓库环境下物流机械轴承的特点,提出一套完善的诊断工艺,包括数据采集、信号处理等步骤,并通过技术测试验证新工艺的有效性。

石化项目自动化立体仓库设计构思与应用实践

基于自动化立体仓库的设计构思和主要设备组成,结合具体新建大型石化项目中应用实践案例,介绍了优化自动化立体仓库的设计方案。具体包括技术参数、作业流程、一体化布局等,体现了自动化立体仓库的系统优势,值得在新建石化项目中应用推广。

双深式自动化立体仓库货位分配中的智能应用

全球经济一体化与信息技术的突飞猛进加剧了商业竞争态势,促使“第三利润源泉”——物流,成为企业增强竞争力的关键因素,备受瞩目。自动化立体仓库系统在现代物流及制造企业中应用日渐广泛,尤其在追求土地资源高效利用的趋势下,双深度自动化立体仓库的采纳率不断攀升。该类型仓库通过在标准巷道两侧加设货架层,实现了存储密度的显著提升,并有效控制了设施投资成本,相较于传统立体仓库展现出明显优势。但其复杂的存取流程也为提升作业效率带来了新难题。因此,深化双深度自动化立体仓库货位优化策略的研究,旨在提高系统稳定性和运作效率,不仅具有重大的实际应用价值,亦富含理论探索的意义。本篇文章着重分析了双深式自动化立体仓库货位分配中的智能应用,力求为行业实践者提供可资借鉴的思路与见解。

面向管材存储的自动化立体仓库货位优化

文章以自动化立体仓库(automated storage and retrieval system,AS/RS)中管材的货位分配为研究对象,采用悬臂式货架进行存储,以存取效率、货架稳定性和货架平衡性为原则,建立多目标货位优化模型;设计粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合算法求解模型,使用MATLAB编程并运行汽车制管厂的实例数据进行仿真分析。结果表明,该文方法相较于传统PSO算法和GA算法具有一定的优越性,能够有效提高AS/RS的作业效率和货架安全性,对面向管材存储的AS/RS研究具有一定的理论和实践意义。

基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配优化方法

自动化立体仓库是智能生产线中的重要单元,可以实现实时库存信息的准确查询,其使用效率直接关系到智能生产线的生产效率。针对智能生产线中的自动化立体仓库货位随意分配,以及分配智能化水平低导致航空航天产品生产效率低下的问题,提出一种基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配(Storage location assignment,SLA)优化方法。首先,采用数据驱动的数字孪生体多维度融合建模方法构建自动化立体仓库数字孪生多维模型;其次,对自动化立体仓库数字孪生系统通信机制及信息交互原理进行研究与分析,以出库效率(结合工艺)、货品相关度、货架稳定性为目标建立货位分配数学模型,提出一种改进的启发式蚁群(Improved ant colony optimization,IACO)算法对模型进行优化,将得到的货位信息集成到自动化立体仓库数字孪生系统并映射到物理实体;最后,通过试验证明该方法能够满足立体仓库基于工艺的物料出入库智能选择货位需求。该方法在智能生产线上的应用对航空航天产品实现智能制造、提质增效具有重要意义。

基于遗传算法的自动化立体仓库货位优化

基于自动化立体仓库存货作业和取货作业的不同要求与原则,分别建立了自动化立体仓库存货作业与取货作业的货位分配优化模型。利用遗传算法分别对建立的存货货位优化模型和取货货位优化模型进行算法设计,选取具有代表性的某医药自动化立体仓库收集实际数据,利用MATLAB软件,对建立的模型进行实例仿真验证。

基于改进模拟退火遗传算法的自动化立体仓库货位优化

针对自动化立体仓库出入库作业量大、品类复杂等特点,对仓库货位展开优化研究,遵循周转率原则、货架稳定原则、关联原则等,构建了提高出库效率、提高货架稳定性、增强货物相关性的货位优化模型。使用传统模拟退火算法、遗传算法与改进模拟退火遗传算法求解模型,得出货位优化结果。对比分析结果证明了在解决货位优化问题时,改进算法比传统基础算法更加有效,能更好地改善自动化立体仓库空间使用率低、拣选效率低、货位摆放混乱的现状。

面向煤炭企业自动化立体仓库的改进SAGA货位优化

针对煤矿企业中建成的自动化立体仓库物资供应效率低,货架稳定性差等问题,提出一种基于改进的SAGA算法处理货位分配问题的方法。首先引入了3种不同的货位分配原则,建立货位分配优化模型;其次,为了抑制遗传算法(GA)易陷入局部最优的现象,引入基于Sigmoid曲线的自适应交叉变异操作和逆转操作,之后完成与模拟退火算法(SA)的融合。最终通过仿真实验分析,对改进SAGA进行算法全局搜索性能、收敛性测试,将所得目标函数的最小值与货位随机分配的初始值进行对比,证明了改进SAGA对货位优化问题的优越性,对提高煤炭企业仓储的效率提供了决策方法。

基于遗传算法的自动化立体仓库货位优化研究

文章针对单元货格式自动化立体仓库最为核心的货位优化问题,提出以出入库效率、货架稳定性以及工作量均衡为目标的优化模型,对建立的多目标数学模型,利用权重法转化为单目标优化问题,再用遗传算法对该问题进行求解,并以某食品生产企业M公司所建立体仓库的真实数据为例,最后在Matlab中使用遗传算法进行仿真验证。结果表明该模型对于自动化立体仓库的优化效果明显,并且在解决巷道工作量均衡问题方面对于不同类型的立体仓库具有一定的普适性。

自动化立体仓库中环形2-RGV系统入库调度模型与求解算法

确定合理的货物运送序列,实现穿梭车(RGV)与堆垛机协同作业是提升自动化立体仓库中环形2-RGV系统搬运效率的重要手段。通过对RGV在环形轨道运作环境下的碰撞情况进行分析,以货物总入库时间最小化为目标,考虑了同一辆RGV运送、两RGV碰撞避免以及RGV与堆垛机协同运作等约束,构建了环形2-RGV系统入库调度问题的混合整数规划模型,设计了可快速求解问题的混合变邻域禁忌搜索(HVNTS)算法。为验证算法的有效性,设计了25组不同规模的算例,并将HVNTS算法的求解结果与CPLEX和禁忌搜索算法的求解结果相比较,算例实验结果表明:货物的平均入库时间分别节省了0.36%和8.67%,且HVNTS算法的求解时间均在3 min内,证明所提算法能快速有效地求解该问题。

基于机器视觉的多巷道自动化立体仓库货位透明化分配方法

针对立体仓库内有效货位,设计透明化分配方案时主要通过人眼识别的方式掌握货位状态,使得最终分配方案的出库效率较低。因此,引入机器视觉技术,设计了一种新的仓库货位透明化分配方法。运用ABC分类法,对多巷道自动化立体仓库内所有货位进行分区。通过工业相机采集仓库内货架图像,通过机器视觉技术对采集图像进行识别,全面掌握仓库内处于空闲状态的货位位置。以最高出库效率为目标,建立货位透明化分配数学模型,再通过决策树搜索算法,生成最优货位分配方案。实验结果显示:应用所提方法进行货位分配,与基于粒子群算法、基于商品关联度的分配方法相比,使得出库效率提升了24.53%、23.92%。