基于AGV车的锂离子电池系统均衡控制策略设计研究

根据电池单体和储能设备对储能单元的要求,对电池模块化成组进行了分析,为了能够实现AGV的电池组的均衡,保证在使用中SOC容量能够趋于一致,对均衡策略进行了研究,提出了AGV车电池组的柔性成组的方法,并提出了容量不一致下的改进型电池系统的均衡控制方法,并验证其有效性和可行性。

AGV车技术在轮对全自动输送系统中的应用

研究全自动运输系统中的AGV轮对驱动系统开发模型及训练方法。使用激光点云作为主视觉系统、三通道可见光作为辅助视觉系统;使用多嵌入主机的内部数据控制方法;使用8个深度卷积神经网络模块和2个多列神经网络模块对轮对驱动底盘进行驱动。发现该系统训练25 h后达到与人工遥控车辆同等的控制效率,训练100 h后可显著超越人工遥控效率。

贝塞尔曲线在智能AGV车路径规划和精准入叉中的应用

文章将基于贝塞尔曲线的路径规划方法应用在智能AGV车的精准进叉定位中。给定起点(运行记录)和终点(由激光扫描仪判断位置和方向),使用贝塞尔曲线辅助规划AGV运行路径,使得AGV能够顺利转向和行走,顺利进行精确定位。

基于改进联合扩展卡尔曼算法的AGV车SOC估算研究

结合自动引导车(AGV车)运行工况中充电电流大、间歇充电以及放电电流的特点,文章根据电池SOC估算的需求和锂离子电池的外特性,解决电池SOC估算的非线性和电流漂移问题,对电流突变情况下的SOC估算存在较大误差进行分析,提出了利用动态增益系数对Joint-EKF算法进行改进,提高Joint-EKF算法在电流突变时估算算法的跟踪性能和实时性。

基于视觉的AGV自动运输车道路识别技术研究

通过自动引导车(AGV)采集的烟草车间道路图像进行边缘提取和图像平滑,获得良好的梯度图像。根据道路特征采用Sobel算子增强道路边缘,使用直线模型进行边缘拟合,以减少图像处理时间和提高道路识别的可靠性。AGV导航实验表明,该方法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性,能精确定位目标边缘,达到了预期的效果。

融合NSGA-II和CSA的多目标车间调度

针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithms)和克隆选择(clonal selection algorithm,CSA)的改进算法INGCSA来解决此类问题。采用工件、加工机台和AGV三部分编码;引入非支配排序和目标函数值大小排序后总得分进行种群分层,从而有效地保留优秀个体;针对克隆后的种群,对不同等级的种群采取不同的变异概率,并对染色体进行内部交换与均匀交叉混合交换的基因重组,有效地提高了种群的多样性与防止陷入局部最优。通过三组对比实验,验证了该算法在探索最优解时,具有运行时间短、稳定性高和收敛性好等优点。

一种计算机网络AGV物流车在工农业运输中的应用

介绍了一种AGV物流车的设计并应用于产品的运输过程,该AGV物流车利用网络信息技术和计算机控制的方法,实现了工农业产品的智能运输,工作过程实现了全自动化运行。经过应用,AGV物流车运行可靠,满足智能化生产线的需求,有效地解决了加工现场环境清洁要求高、产品数量多、工作人员紧缺等问题。

AGV自动导航车控制系统的设计与改进

AGV是自动导航运输车的缩写形式,一般内部装备有自动引导装置,采用电磁或者光学等技术手段作为支撑,能够沿着预设好的规定导引路线进行自主行驶,同时还具有安全保护功能,可用于自动移载工作。AGV具有自动化程度高、可自主充电、造型美观、使用方便、体积小巧、可在车间内往复穿梭等优点,被广泛应用到工业、物流、养殖等多个领域,并发挥出重要的作用。现对AGV自动导航车控制系统的设计与改进进行简要探究。

武汉光谷空轨车辆检修工艺及装备研究与实践

空轨作为一种新型轨道交通制式,其车辆结构与传统轨道交通存在较大差异,原有的传统轨道交通车辆检修工艺已不能满足实际需求,而现有悬挂式单轨车辆检修工艺及装备也无法完全适用于武汉光谷空轨项目。研究武汉光谷空轨车辆检修工艺并介绍新研发关键检修设备AGV车和开闭式作业平台,为后续工程建设及运营提供经验。

AGV全向车及配套托架安全性设计与试验研究

介绍了一种新型AGV全向车转运物流设备,它可以灵活实现平面内的转运工作。给出了背驼式全向车及其配套托架的安全性设计思路,分别从全向车车架强度、防静电设计、配套托架强度、转运过程系固等方面进行了设计和结构强度有限元分析,AGV全向车及其配套托架的安全性均满足要求;对全向车及配套托架性能试验验证,其各项指标均达到了设计要求,验证了全向车及配套托架的各设计参数及结构均较为合理。

新能源智能装配车间的AGV物流仿真与优化

以新能源电池包智能装配车间为背景,针对自动引导车(AGV)的数量和运载能力对产线生产的影响进行研究。分析该智能装配车间的特点,设计基于物料整包配送的AGV响应规则;采用SIMIO软件建立实际生产场景的AGV物流仿真模型;以该智能车间的实际生产数据为例,结合统计学手段,采用方差分析、敏感性分析优化AGV数量和运载能力;进行49组全因子实验。结果表明:AGV数量对设备利用率、AGV平均利用率和AGV的行走路线总长度具有显著统计性影响;基于响应优化方法获得了最佳的AGV优化配置方案,为企业配置AGV提供参考。

基于改进Dijkstra算法的AGV智能车路径规划

为了解决传统Dijkstra算法路径搜索范围大、效率低的问题,针对自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在部分已知的非结构化静态环境下的路径规划进行研究,提出了一种改进Dijkstra算法。这种算法的改进在于引入了估计函数,通过对路径代价进行估计,可以在缩短响应时间的基础上规划出最短路径,达到在未知环境中为AGV智能车提供无碰撞规划路线的效果,极大地提高了规划效率。通过MATLAB软件进行仿真实验,验证了方法的有效性,可以通过数据展示。

基于ADAMS的AGV台车回转机构动力学分析

针对某AGV台车回转过程平顺性差、响应滞后的问题,从动力学理论上对传动机构进行了分析,拟将多级齿轮传动替换为齿轮齿条传动。利用ADAMS软件建立了台车虚拟样机模型,分别以输出齿轮的转速、位移和啮合力为对比指标,对两种方案的传动部分进行了动力学仿真分析。结果表明原方案动态特性较差,与实际情况互为印证;改进方案的3个主要指标均优于原方案,可以较好地改善台车回转时的平顺性,减少累积误差并提高响应速度。分析结果为改进实物样机提供了有效的指导意见。

基于PLC的AGV小车自动控制系统设计

文章介绍了自动导向车(Automated Guided Vehicle,AGV)小车自动控制系统的关键技术和设备,以及基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)的AGV小车自动控制系统设计,包括PLC与AGV小车的通信设计、PLC控制功能设计及监控功能设计。

基于模型参考自适应的AGV运动控制系统设计

为了消除自动导航车(AGV)麦克纳姆驱动轮间负载不均衡引起的控制系统不确定性问题,提出基于模型参考自适应控制(MRAC)的伺服控制方法.建立驱动轮伺服电机的数学模型,根据李雅普诺夫稳定理论求解MRAC控制律和自适应律,并确定自适应律算法的正定矩阵.根据AGV实际运行过程中伺服电机的频率特性,引入低通滤波器.综合AGV定位精度和MRAC系统稳定性,确定二阶巴特沃兹低通滤波器的截止频率.在保证控制系统稳态精度的同时,有效抑制高频振荡.实验结果表明:基于MRAC的AGV在复杂工况下的控制性能保持了较高的稳定性,每个电机的速度波动不超过3%,定位精度误差小于3.6 mm.

自动导航小车制动能量回收控制策略研究

以自动导航小车(AGV)及其制动系统为研究对象,针对目前常用的再生制动控制策略的不足,设计了基于模糊推理的再生制动控制策略,以提高AGV能量利用率。首先,在ADVISOR软件中搭建AGV模型,并对ADVISOR软件进行二次开发,使其能够满足AGV四轮驱动的仿真需求;其次,利用Matlab模糊工具箱实现控制算法,并在Simulink中搭建控制算法仿真模块,将控制算法仿真模块嵌入到AGV整车仿真模型中进行仿真;最后,在不同工况下对模糊控制策略和当前的控制策略进行仿真对比,结果显示模糊控制策略具有显著的优异性,制动能量回收率得到很大提高。

自动化码头装卸混合模式下QC、L-AGV及ARMG协同调度方法

为解决复杂的自动化码头设备协同调度问题,考虑码头各作业间的相互作用和制约,以最小化船舶在港时间和主要设备作业成本为目标,构建新的装卸混合模式下岸桥(quay crane,QC)、顶升式自动引导车(lifting automated guided vehicle,L-AGV)及自动化轨道吊(automated rail mounted gantry crane,ARMG)协同调度的混合整数非线性规划模型。提出一种遗传算法与启发式策略结合的协同调度方法,实现在系统整体性能最优情况下的设备作业序列优化。该模型能充分保障QC、L-AGV、ARMG之间的协同性,并引入QC调度的主要约束,更利于与QC调度模型进一步集成。数值试验证明了该方法的有效性,可为码头装卸作业调度提供决策支持。

动车组故障检测机器人系统的设计与实现

介绍故障检测机器人技术在动车组故障检测中的应用,研究以机器人技术代替人工进行动车组车底故障检测,解决检修压力过大,检修能力不足的问题,通过采用动车组故障检测机器人减少人为不可控因素对动车组车底故障检测的精度和工作效率的影响。降低对人工检测的依赖,提高动车组检修工作效率、工作质量、检测故障准确率,为动车组车底故障大数据分析提供数据基础。对动车组故障检测机器人的组成及功能、具体设计及柔性结构的实现进行详细的研究和叙述。

着色Petri网模型实现AGV系统无死锁运行

本文讨论自动化制造系统中单向自动引导车 (autom ated guided vehicle,AGV)的死锁和冲突问题 .建立了有关此问题的 Petri网模型 .给出了 AGV系统无死锁运行的条件 .并提出了一个控制规则 ,利用此控制规则 ,只需监测系统状态和检查某些环路中可利用空位的数目 ,就可避免 AGV系统的死锁 .此控制规则是简单有效 。

面向大型工业仓库的多AGV综合优化调度方法

针对大型工业仓库中自动引导车(AGV)集群执行大规模任务时效率低的问题,提出一种基于分层规划的综合优化调度方法,将调度问题分解为聚合的上层任务定序分配问题和下层路径规划问题。在上层问题中生成精英解集,将下层路径规划生成的禁忌列表作为碰撞冲突约束条件融入上层问题迭代寻优过程,并在迭代搜索中,将路径规划结果反馈给上层问题并更新约束条件,通过上下两层问题的综合计算得到整体性能最优的方案。进一步将路径搜索和禁忌列表融合,实现AGV调度中相互关联的多个问题的同步优化。通过大型工业仓库实例验证该方法的有效性。研究结果表明:相较于依次优化调度方法,基于分层规划的综合优化调度方法的平均任务完成时间减少10.56%,碰撞冲突造成的延迟时间减少74.53%;相较于混合自适应大邻域搜索算法和预先规划算法,基于混合离散状态转移算法的分层规划综合调度方法对于大规模问题任务完成时间分别减少9.73%和5.54%,计算时间分别减少84.19%和86.68%。