一种基于组合赋权-云模型的焊接工作站工人作业疲劳度综合评估分析方法技术

本发明专利技术涉及一种基于组合赋权

【技术实现步骤摘要】
一种基于组合赋权
‑
云模型的焊接工作站工人作业疲劳度综合评估分析方法


[0001]本专利技术涉及一种基于组合赋权
‑
云模型的焊接工作站工人作业疲劳度综合评估分析方法，属于人因工程与工效学


技术介绍

[0002]在汽车座椅骨架焊接作业过程中，工人的作业疲劳影响人的工作效率和人机协同的质量，为进一步提高人机协同的效率，在人机协同作业中准确评估分析焊接工作站工人的工作疲劳具有重要意义。现阶段国内外学者在工人疲劳度因素和生理疲劳度测量方面开展了大量广泛而深入的研究，取得了一定的成效。但对心理疲劳度测量方面未能进行客观，准确的量化，导致作业工人疲劳综合指数计算不准确，从而影响工人作业时间的计算。因此，准确评估作业工人疲劳程度，对疲劳程度进行合理量化分析，对于提高人机协同工作效率具有重要意义。

技术实现思路

[0003]针对以上技术需求及问题，本专利技术旨在提供一种组合赋权
‑
云模型焊接工作站工人疲劳度综合评估分析方法，其能够结合生理疲劳与心理疲劳对工人疲劳情况进行客观、合理量化，进一步得到疲劳综合指数，从而客观准确地评估工人疲劳情况。首先分析汽车座椅骨架焊接工作站工人疲劳因素，从生理、心理疲劳方面构建了汽车座椅骨架焊接工作站工人疲劳评估体系，在此基础上结合模糊AHP
‑
DEMATEL(层次分析法
‑
决策实验与评价实验室法)组合赋权计算各因素的权重，采用云模型综合评价方法，降低疲劳度评估的主观性影响，确定焊接工作站工人的疲劳度等级。本专利技术的一种基于组合赋权
‑
云模型的焊接工作站工人作业疲劳度综合评估分析方法，包括如下步骤：
[0004]S1、汽车座椅骨架焊接工作站工人疲劳度评估指标体系构建；
[0005]S2、汽车座椅骨架焊接工作站工人作业疲劳度分析；
[0006]S3、基于组合赋权
‑
云模型的焊接工作站工人疲劳度综合评价方法；
[0007]S4、实例分析。
[0008]优选的，所述的步骤S1包括如下子步骤：
[0009]具体的，所述的步骤S1中：S11、汽车座椅骨架焊接工作站工人疲劳度因素分析，以人机协作焊接操作疲劳度为目标，将疲劳度指标层划分为生理疲劳和心理疲劳两个指标。汽车座椅骨架焊接生产线中，影响工人作业生理疲劳的因素主要有上肢肌肉疲劳和背部肌肉疲劳；影响工人作业心理疲劳度的因素主要有心理负荷、时间压力、人机紧张度和人机满意度。
[0010]具体的，所述的步骤S1中：S12、汽车座椅骨架焊接工作站工人疲劳度评估指标体系，汽车座椅焊接工作站工人的疲劳度主要由生理疲劳和心理疲劳构成，将人机协作生产相关人因要素分为两个层次。第一层次为目标层将包括生理疲劳和心理疲劳两部分。第二
层次为指标层，通过对汽车座椅骨架焊接生产作业特点分析，将生理疲劳分为上肢肌肉疲劳和背部肌肉疲劳，将心理疲劳分为犀利符合程度、时间压力、人机紧张度和人机满意度。
[0011]优选的，所述的步骤S2包括如下子步骤：
[0012]具体的，所述的步骤S2中：S21、基于RULA(RapidUpper LimbAssessment：快速上肢评估)评价上肢肌肉疲劳度分析，基于Jack(一款基于人机工程学的仿真软件)工效学仿真软件对汽车座椅骨架焊接工作站工人RULA舒适度进行仿真分析，RULA分析评分公式如下式中，R
i
为i作业的RULA评分，R
ij
为第i作业j的第步骤的RULA评分，m为作业分解的步骤数。
[0013]具体的，所述的步骤S2中：S22、基于NIOSH(美国国家职业安全与健康研究所)手工提举方程背部肌肉疲劳分析式中，m
ref
为负荷常量，普通工作人群99％男性、90％女性或95％男女性(由相同人数的男女组成)可接受的m
ref
(kg)为23kg；h
m
(h
m
＝0.25/h)为水平距离系数，h(m)为提举起始或终止时手掌中心距两踝关节中间的水平距离；v
M
(v
M
＝1－0.3
×
0.75－v)为垂直高度系数，v(m)为提举起始或终止时手掌距地面的垂直距离；d
M
(d
M
＝0.82+0.045/d)为垂直位移系数，d(m)为提举起始与终止的垂直间距；a
M
(a
M
＝1－0.0032
×
α)为不对称系数，α(度，
°
)为偏离矢状面的角度；f
M
(次/分，PM)为频率系数，据提举频率查表确定不同的系数；c
M
为抓握质量系数，据难易定为1.00、0.95与0.90。
[0014]具体的，所述的步骤S2中：S23、心理负荷程度分析，建立心理负荷分析评价指标，采用信息熵方法计算操作员心理负荷的公式H＝f(H
g
,H
r
)＝H
g
+H
r
式中，H
g
代表感知复杂度，H
r
代表认知复杂度，H代表总的心理负荷，感知复杂度和认知复杂度计算公式其中，H(s)代表熵值，p
i
代表系统处于第i种状态的概率，log
2 p
i
是系统处于第i种状态概率的权重。
[0015]具体的，所述的步骤S2中：S24、时间压力分析，就焊接工作站工人而言，工人须在焊接机器人到达该工位前做好相应准备工作，本文选取焊接座椅骨架生产周期作为额定时间。假设焊接机器人没有停机的情况下，焊接工作站工人在人机协作生产作业中还需要处理的作业有：安装作业，卸载作业和检查作业。除此之外，拿取货物时间也属于必要的时间消耗。由此可得焊接工作站工人时间压力的计算公式如下：式中，TS代表时间压力，∑T
i
代表焊接工作站工人操作所需要的时间，CT为汽车座
椅座椅骨架的生产周期时间。∑T
i
＝nT
f
+nT
b
+T
k
+T
w
+T
x
式中，n代表工人服务焊接机器人台数，T
f
代表单个汽车座椅骨架上下料时间，T
b
代表启动焊接机器人时间，T
k
代表汽车座椅骨架检查时间，T
w
代表生产周期内工人拿取货物走路的时间，T
k
代表停机修复时间。
[0016]具体的，所述的步骤S2中：S25、人机紧张度与人机满意度分析，通过发放调查问卷的方式，搜集焊接工作站工人关于人机紧张度和人机满意度对疲劳程度的主观感受，包括两个部分：人机紧张度对作业速度的影响以及对工人疲劳度产生的影响，人机满意度对作业速度的影响以及对工人疲劳度产生的影响。人机紧张度和人机满意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于组合赋权
‑
云模型的焊接工作站工人作业疲劳度综合评估分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、汽车座椅骨架焊接工作站工人疲劳度评价指标体系构建；S2、汽车座椅骨架焊接工作站工人作业疲劳度分析；S3、基于组合赋权
‑
云模型的焊接工作站工人疲劳度综合评价方法；S4、实例分析。2.如权利要求1所述的基于组合赋权
‑
云模型的焊接工作站工人作业疲劳度综合评估分析方法，其特征在于，步骤S1包括如下子步骤：S11、汽车座椅骨架焊接工作站工人疲劳度因素分析，以人机协作焊接操作疲劳度为目标，将疲劳度指标层划分为生理疲劳和心理疲劳两个指标，生理疲劳包括上肢肌肉疲劳和背部肌肉疲劳；心理疲劳包括心理负荷、时间压力、人机紧张度和人机满意度；S12、汽车座椅骨架焊接工作站工人疲劳度评价指标体系，将人机协作生产相关人因要素分为两个层次，第一层次为目标层包括生理疲劳和心理疲劳两部分，第二层次为指标层，通过对汽车座椅骨架焊接生产作业特点分析，将生理疲劳分为上肢肌肉疲劳和背部肌肉疲劳，将心理疲劳分为犀利符合程度、时间压力、人机紧张度和人机满意度。3.如权利要求1所述的基于组合赋权
‑
云模型的焊接工作站工人作业疲劳度综合评估分析方法，其特征在于，步骤S2包括如下子步骤：S21、基于RULA评价上肢肌肉疲劳度分析S22、基于NIOSH手工提举方程背部肌肉疲劳分析式中，m
ref
为负荷常量，普通工作人群99％男性、90％女性或95％男女性(由相同人数的男女组成)可接受的m
ref
(kg)为23kg；h
m
(h
m
＝0.25/h)为水平距离系数，h(m)为提举起始或终止时手掌中心距两踝关节中间的水平距离；v
M
(v
M
＝1－0.3
×
0.75－v)为垂直高度系数，v(m)为提举起始或终止时手掌距地面的垂直距离；d
M
(d
M
＝0.82+0.045/d)为垂直位移系数，d(m)为提举起始与终止的垂直间距；a
M
(a
M
＝1－0.0032
×
α)为不对称系数，α(度，
°
)为偏离矢状面的角度；f
M
(次/分，PM)为频率系数，据提举频率查表确定不同的系数；c
M
为抓握质量系数，据难易定为1.00、0.95与0.90。S23、心理负荷程度分析，采用信息熵方法计算操作员心理负荷的公式如下H＝f(H
g
,H
r
)＝H
g
+H
r
式中，H
g
代表感知复杂度，H
r
代表认知复杂度，H代表总的心理负荷，感知复杂度和认知复杂度计算公式式中，H(s)代表熵值，p
i
代表系统处于第i种状态的概率，log
2 p
i
是系统处于第i种状态概率的权重。S24、时间压力分析，焊接工作站工人时间压力的计算公式<...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜兴宇，霍志明，赵宝海，刘顺，宋真安，毕凯航，赵日铮，田志强，杨国哲，宋博学，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：