[发明专利]一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法

权利要求书

1.一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法，其特征在于，包括：

S1.采集工人和机器人完成每个任务所需要的时间以及工人完成每个装配任务的疲劳系数信息；

S2.建立任务匹配度的评价体系，并采用模糊综合评价法计算工人与机器人对于每个任务的任务匹配度；

S3.根据采集的信息以及计算得到的任务匹配度，构建同时考虑任务匹配度和人因的任务分配模型；

S4.利用带精英策略的非支配排序遗传算法求解构建的任务分配模型，输出最优任务分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

S21.选取任务匹配度评价体系的相关指标；其中，指标包括一级指标和二级指标；

S22.采用网络分析法计算一级指标和二级指标中各个指标的权重；

S23.基于计算得到的权重，采用模糊综合评价法计算每个任务对于工人与机器人的任务匹配度。

3.根据权利要求2所述的一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法，其特征在于，所述步骤S22具体包括：

S221.采用9级标度法对指标的重要性成对进行比较，并进行一致性检验，判断一致性标志CI是否小于0.1，若是，则执行步骤S222；若否，则继续执行步骤S221；

S222.构建指标相对应的判断矩阵，并对所有判断矩阵进行运算并归一化，得到超矩阵，对超矩阵中的元素进行加权，得到加权超矩阵；

S223.对加权超矩阵进行极限运算，得到极限超矩阵，根据极限超矩阵得出各指标元素的极限相对排序向量。

4.根据权利要求2所述的一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法，其特征在于，所述步骤S23具体包括：

S231.采用模糊综合评判法对每个任务各项设计要求对于工人与机器人的任务匹配度进行分级；其中，分级的等级包括匹配度高、匹配度较高、匹配度中等、匹配度较低、匹配度低，其中匹配度高、匹配度较高、匹配度中等、匹配度较低、匹配度低对应的区间数为{[0.8,1)，[0.6,0.8)，[0.4,0.6)，[0.2,0.4)，[0,0.2)}；

S232.对工人与机器人对各个指标的匹配度进行打分；

S233.基于分级结果以及打分结果，计算每一个工序工人和机器人的匹配度，表示为：

c_jk＝Z_mn·w_mn·[1，0.8，0.6，0.4，0.2]/(1+0.8+0.6+0.4+0.2)

其中，c_jk表示第j个任务由操作者k来完成的任务匹配度；r_mn0表示第m个一级指标下第n个二级指标的第o个等级的隶属度；Z_mn表示隶属度矩阵；v表示总的专家数；u表示给出等级o的专家数。

5.根据权利要求1所述的一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法，其特征在于，包括步骤S3具体包括：

S31.建立模型的假设条件以及相关参数；

S32.构建考虑任务匹配度和人因的任务分配模型的目标函数；

S33.根据参数对构建的目标函数确定约束条件。

6.根据权利要求5所述的一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法，其特征在于，包括步骤S32中构建的目标函数，表示为：

f₁＝MinT

其中，f₁表示最小化装配时间；f₂表示最大化总任务匹配度；T表示给定范围内的时间点；c_jk表示操作者k完成任务j的任务匹配度；x_jkt表示决策变量。