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再制造中基于改进离散蜜蜂算法的机器人拆卸序列规划
由于环境保护和资源节约，再制造越来越受到重视。拆卸作为再制造的一个重要环节，通常是人工完成的，这是一个非常耗时的过程，而机器人拆卸可以提高拆卸效率。在拆卸执行之前，生成最优的拆卸序列对提高拆卸效率起着至关重要的作用。针对机器人拆卸序列规划（RDSP）问题，提出了一种改进的离散蜜蜂算法（EDBA）。首先，采用改进的可行解生成（MFSG）方法建立拆卸模型。在此基础上，提出了描述拆卸序列总拆卸时间的RDSP评价准则。然后，借助于变异算子，提出了EDBA算法来确定RDSP的最优拆卸序列。最后，以两台齿轮泵为例验证了该方法的有效性。分析了EDBA在不同参数下的性能，并与现有的拆卸序列规划优化算法进行了比较。结果表明，该方法比传统方法更适用于机器人拆卸，与其他优化算法相比，EDBA算法具有更好的解质量。
关键词：再制造；机器人拆卸序列规划；改进离散蜜蜂算法；拆卸序列规划；智能优化
1.引言
传统的制造业存在着资源利用率低、环境污染大的缺点。云制造（Tao，Cheng，Cheng等人，2017；Tao，Cheng，Cheng等人。）以及再制造（Diallo等，2017）等，被视为未来制造业的发展趋势，它们可以充分利用制造资源（Tao等人，2008）例如制造设备和制造产品。使用多年的报废产品处理不当，通常会造成环境污染和资源浪费（Ren等人，2017年）。再制造通过再利用EoL产品将环境保护和经济发展考虑在内（指南2000）。当EoL产品需要再制造时，首先要考虑拆卸。由于拆卸过程的复杂性，拆卸过程往往是手工完成的。近年来，机器人拆卸以其高效性受到了广泛的关注。认知机器人被提出用于处理动态拆卸过程中的不确定性（Vongbunyong，Kara和Pagnucco 2012）。随后，提出了认知机器人的基本行为控制（Vongbunyong，Kara和Pagnucco 2013a）和高级行为控制策略（Vongbunyong，Kara和Pagnucco 2015）。基于液晶显示屏，提出了由推理、执行监控、学习/修改策略（Vongbunyong，Kara和Pagnucco 2013b）组成的机器人拆卸系统，实现了机器人的自动拆卸。
拆卸过程主要包括拆卸规划和拆卸执行两部分。在拆卸规划中，获得最佳的拆卸顺序对于减少拆卸时间和拆卸成本等方面起着至关重要的作用（Luo, Peng,Gu 2016）。为了寻找最优的拆卸序列，许多学者对拆卸序列规划问题进行了研究。然而，现有的研究大多集中在解决面向人工拆卸的DSP问题上。在机器人拆卸序列规划（RDSP）中，由于人和机器人的不同特点，传统的DSP模型不适用。为避免因下线产品轮廓造成的障碍，移动应考虑工业机器人末端执行器的路径。它也会影响总的拆卸时间。本文提出了一种改进的离散蜜蜂算法（EDBA）来求解RDSP，以最小化总拆卸时间。
本文的其余部分安排如下：首先，我们简要回顾了第二节的相关工作。然后利用改进的空间干扰矩阵得到可行的拆卸序列。在第四节中，为了最小化总拆卸时间，提出了RDSP的评价准则。第5节提出了EDBA来解决RDSP问题。并以两台齿轮泵为例，验证了该方法的有效性。分析了EDBA在不同参数下的性能，并与现有的优化算法进行了比较。最后，第7节得出结论。
2.相关工作
目前，有许多研究集中在DSP问题上。参考文献（Xing，Wang，Liu 2012）同时考虑了拆卸方向、总拆卸距离和拆卸顺序长度的变化。采用蚁群算法求解DSP。考虑到拆卸工具的变化、拆卸方向、零件体积和可维护性的变化，Kheder使用遗传算法获得了后桥的最佳拆卸顺序（Kheder,Trigui,Aifaoui 2015）。为了尽可能早地拆卸重型、危险性大、价值高的零部件，提出了基于废旧电器电子设备的强力拆卸方法（Jin等人，2015年）。为了同时优化拆卸级别、恢复选项和拆卸序列，使用改进的协同进化算法来寻找最佳拆卸解决方案（Meng等人。2016年）。在并行拆卸环境中，采用整数规划模型和最优分支界定算法，以最小化选择性拆卸模式下的操作成本和与序列相关的设置（Kim和Lee，2017）。
在将数字信号处理器（DSP）与机器人拆卸技术相结合时，需要考虑工业机器人的特点。作为RDSP的主要优化目标，总拆卸时间包含四个部分：基本拆卸时间（Song等人，2014），拆卸方向改变的延迟时间，拆卸工具改变的延迟时间（Xia, Gao, Li, ，Chao 2014），以及不同拆卸点之间末端执行器的移动时间（ElSayed等人，2011年）。为了拆卸个人电脑，ElSayed使用遗传算法来获得机器人拆卸的最佳拆卸顺序（ElSayed,Kongar,Gupta 2010）。在此基础上，采用一种在线遗传算法对数字信号处理器（DSP）进行求解，能够处理动态拆卸过程（ElSayed等人，2012年）。这些研究考虑了距离传感摄像机、图像分割算法以及工业机器人末端执行器在拆卸过程中的运动。对于工业机器人末端执行器的运动，不同拆卸点之间的运动时间（ElSayed等人，2011）是总拆卸时间的一部分，它是根据不同拆卸点之间的欧氏距离和末端执行器的移动速度计算的。从那以后，Alshibli等人（2015）利用禁忌搜索获算法获得最优拆卸序列，并用同样的方法计算不同拆卸点之间的移动时间。然而，在机器人拆卸过程中，不同拆卸点之间的运动路径应该不是直线路径，应考虑末端执行器的避障运动路径以避免物理碰撞。
为了获得最优的拆卸序列，通常采用优化算法，如遗传算法（GA）（Lambert 2003）和蚁群优化算法（ACO）。参考文献（Go等人，2012年）,将反汇编序列编码成染色体，并使用选择/突变/交叉算子。以机器虎钳为基础，Xu使用自适应粒子群优化算法求解DSP，自适应确定惯性权重和变异概率（Xu,Zhang,Fei2011）。采用多层表示方法，以单台减速器为基础，由ACO（Luo, Peng, Gu 2016）得到了最优的拆卸顺序。蜜蜂算法（BA）（Pham and Ghanbarzadeh 2007）是一种受蜜蜂觅食行为启发的优化算法（Xu等人,2016年）。与现有的优化算法相比，BA具有很大的竞争力（Yuce等人,2013年）。据我们所知，BA还没有用于RDSP领域。
3.拆卸模型
经过多年的使用，EoL产品的拆卸优先关系可能与原来的状态不同。对于结构未知的EoL产品，其拆卸模型很难预先建立。本文的假设如下：（1）该方法适用于具有已知零部件和几何信息的同一产品（Xia,,Gao,,Li, Chao 2014）的重复拆卸；（2）EoL产品的所有零件都可以通过相应的拆卸操作进行拆卸。
为了获得可行的拆卸序列，首先要建立拆卸模型来描述拆卸优先关系。在现有的研究中，拆卸模型主要采用基于图的方法（Tian,Zhou,Chu 2013）,Petri网方法（Xia,Gao,Li,Wang等人,2014）和基于矩阵的方法（Percoco和Diella 2013）等。在机器人拆卸中，应为工业机器人提供各部件的拆卸方向。本文采用改进的空间干扰矩阵和干扰矩阵分析相结合的可行解生成（MFSG）方法建立拆卸模型。
3.1改进的空间干扰矩阵
Jin，Li和Xia（2013）使用沿六个方向（X ，X-，Y ，Y-，Z ，Z-）的空间干扰矩阵来描述不同部件之间的拆卸优先关系。在空间干涉矩阵Smd中，元件 sij 指示元件j是否阻碍元件i沿md（md=X ，X-，Y ，Y-，Y 或Y-）方向的移动。如果分量j阻碍分量i沿md方向的移动，则 sij 为1，否则 sij 为0。在他们的工作中，沿负轴（如X-）的空间干扰矩阵被视为沿相应正轴（如X ）的空间干扰矩的案例，如图1所示。
图1 修正空间干扰矩阵的一个简单例子
对于这种情况，沿六个方向的空间干扰矩阵由方程（1）描述。根据第3.2节中提到的干扰矩阵分析，如果螺栓C和构件D都沿Z 方向移除，则传统的空间干扰矩阵Sx,y,z如等式（2）所示。对于剩余零件ABE，根据干涉矩阵分析和方程（2），在拆卸螺栓B之前，可以沿X方向拆下部件E。然而，这与现实不符。因为在实际的拆卸过程中，只有在螺栓B沿X 方向拆卸后才能拆卸部件E。因此，应单独考虑每个干扰矩阵，而不是使用转置矩阵。在修正的干扰矩阵Smd中，元件sij表示元件j存在时元件i是否可以沿md方向分解，如果元件j存在时元件i可以沿md方向分解，则元件sij为0，否则为1。修正后的干扰矩阵用方程（3）表示。例如，在修正的空间干涉矩阵Sx 中，元件SBE为0，尽管元件E与螺栓B有接触关系，但可以通过拧松操作沿X 方向移除螺栓B。元件SEB在干涉矩阵 Sxminus;中为1，因为在螺栓B被拆下之前，不能沿X方向拆下元件E。
3.2干扰矩阵分析
在改进的空间干扰矩阵的基础上，利用干扰矩阵分析得到可行的拆卸序列。干扰矩阵Sx 、Sx-、Sy 、Sy-、Sz 、Sz-通过以下方法集成到干扰矩阵Sx、y、z中，如等式（4）所示。积分矩阵Sx,y,z中的元素sx,y,z(i, j) 是由0和1的六位数字组成的字符串，分别表示按矩阵Sx 、Sxminus;、Sy 、Syminus;、Sz 和Szminus;中的条目顺序列出的六个干扰矩阵的元素sij 。布尔运算符“或”作用于每行干扰矩阵（Sx 、Sxminus;、Sy 、 Syminus;、Sz 、Szminus;），以获得如等式（4）所示的列结果。例如，列结果的第三个元素是111101，每个位由作用于每个干扰矩阵的第三行的布尔运算符计算（按Sx 、Sxminus;、Sy 、 Syminus;、Sz 、Szminus;的顺序）。列结果的每个元素有6位，如果第一位为0，则表示该组件可以沿X 方向分解，否则不能（X 方向的第一位、X-方向的第二位、Y 方向的第三位等）。在数组“111101”中，第五个位是0，这意味着螺栓C可以沿Z 方向拆卸。因此，根据该规则和方程式（4），螺栓B和C可分别沿X 方向和Z 方向拆卸。如果螺栓B已沿X 方向拆卸，则如方程（5）所示，删除方程（4）中的第二列和第二行Sx,y,z。
从式（5）可以看出，组分A可以沿X 、Y 、Y-、Z 或Z-方向分解，组分C可以沿Z 方向分解。如果分量C已沿Z 方向移除，则方程（5）中对应的Sx,y,z 列和行将被移除。然后用方程（6）描述干涉矩阵Sx,y,z 。很明显，部件A可以沿X 、Y 、Y-、Z 或Z-方向拆卸，部件D可以沿X 、X-、Y 、Y-或Z 方向拆卸，部件E可以沿X-、Y 、Y-、或Z-方向拆卸。如果已沿X 方向移除分量A，则如等式（7）所示获得干涉矩阵Sx,y,z 。从等式（7）中，可以沿着X 、X-、Y 、Y-或Z 方向移除组分D，并且可以沿着X 、X-、Y 、Y-或Z-方向移除组分E。如果组件D已沿Z 方向移除，则剩余组件E可沿任何方向移除（我们在此选择Z 方向）。可行的拆卸顺序为B/C/A/D/E，对应的拆卸方向为X /Z /X /Z /Z 。在反汇编解（方程（4）到（7））的生成过程
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