【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多轴控制，具体是涉及基于动作分解的多轴协同控制方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着工业领域产品工艺要求的不断提高，以及生产规模的激增，为了得到更高的加工精度，生产制造阶段各子系统之间协同作用的重要性格外突显，在多轴运动控制中，人们一直致力于得到更高的运动控制精度，使得每个轴的实际运动可以比较准确地跟踪输入信号，然而由于伺服系统本身的延时、机械结构不可避免的摩擦以及传动系统的反向间隙问题，精确地跟踪规划路径以得到高精度轨迹依然存在着有待解决的问题，多轴协同控制技术作为一门跨学科的综合性技术，其在多机器人系统协调控制、航空航天、无轴传动印刷机伺服系统的协同控制、数控系统位置控制等多变量控制领域中得到了广泛的应用，解决了很多实际的工程问题，保证了生产线的高效、稳定运行，给社会经济发展带来了巨大的效益。
2、目前对于多轴协同控制还存在着无法对任务动作准确、合理的进行动作分解，由任务动作划分的子任务无法充分利用系统的多样性和资源，无法充分协调子任务的工作量和复杂性，难以管理和控制，对于协同控制中出现的误差无法准确进行评估，无法及时发现异常的问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供基于动作分解的多轴协同控制方法及系统，本技术方案解决了上述
技术介绍
中提出的无法对任务动作准确、合理的进行动作分解，由任务动作划分的子任务无法充分利用系统的多样性和资源，无法充分协调子任务的工作量和复杂性，难以管理和控制，对于协同控制中出现的误差无法准确进行评估，无法及时发现异常
2、为达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、基于动作分解的多轴协同控制方法,包括：获取任务动作信息，所述任务动作信息包括动作内容信息和动作要求信息；
4、获取轴功能信息，所述轴功能信息包括轴位置信息、每个轴对应的轴状态信息和轴动作信息；
5、根据任务动作信息和轴功能信息，基于动作分解，获取子任务信息；
6、根据子任务信息，基于评估模型，获取动作优先指数；
7、基于动作优先指数，对子任务进行规划，获取子任务规划信息；
8、根据子任务规划信息，基于任务规划指数，获取协同控制方案信息；
9、根据协同控制方案信息，进行多轴协同控制，获取多轴协同控制数据；
10、获取多轴协同控制历史数据，所述多轴协同控制历史数据包括协同轴动作数据和协同轴管理数据；
11、根据多轴协同控制历史数据，对评估模型进行训练，获取多轴协同控制鲁棒评估模型；
12、根据多轴协同控制数据和多轴协同控制鲁棒评估模型，获取协同控制鲁棒评估数据；
13、基于多轴协同控制需求和实际设备参数，获取协同控制鲁棒评估阈值；
14、根据协同控制鲁棒评估数据和协同控制鲁棒评估阈值，对多轴协同控制进行调整。
15、优选的，所述根据任务动作信息和轴功能信息，基于动作分解，获取子任务信息，具体包括：
16、根据任务动作信息，获取动作分解因子，所述动作分解因子包括任务动作步骤信息、任务动作决策点信息和任务动作关联信息；
17、根据轴功能信息，基于实际控制需求，获取轴动作阈值；
18、根据动作分解因子，基于任务划分，获取子任务信息；
19、根据子任务信息，获取子任务复杂指数；
20、根据子任务复杂指数和轴动作阈值，判断子任务复杂指数是否超出轴动作阈值，若否，则该子任务可实现，若是，则该子任务不可实现，对任务动作进行重新分解并重新判断；
21、其中，子任务复杂指数计算公式为：
22、；
23、式中，q为子任务复杂指数，为第i个子任务类型的权重，为第i个子任务的工作量，为任务关联度的权重，表示第i个子任务与第z个子任务的关联度，其中且，n为子任务总数目。
24、优选的，所述基于动作优先指数，对子任务进行规划，获取子任务规划信息，具体包括：
25、根据子任务信息，获取子任务次序信息，所述子任务次序信息包括子任务依赖信息和子任务并行信息；
26、根据子任务依赖信息，对存在执行次序的子任务进行排序，获取子任务排序信息；
27、根据子任务排序信息，获取子任务次序评估指数，所述子任务次序评估指数越高表示该子任务的任务排序越前；
28、根据子任务并行信息和子任务次序评估指数，获取子任务优先指数；
29、根据子任务优先指数，对并行的子任务进行调整，获取子任务规划信息；
30、其中，子任务优先指数的计算公式为：
31、；
32、式中，为第i个子任务的子任务优先指数，为子任务次序评估指数的权重，为第i个子任务的子任务次序评估指数，为第i个子任务工作量的权重，为第i个子任务的工作量，为第i个子任务复杂度的权重，为与第i个子任务有依赖关系的第j个子任务的关联度，m与第i个子任务有依赖关系的子任务总数。
33、优选的，所述根据子任务规划信息，基于任务规划指数，获取协同控制方案信息，具体包括：
34、根据子任务规划信息和轴功能信息，对子动作完成状态进行预测，获取子任务预测数据；
35、根据子任务预测数据，对子任务规划进行评估，获取任务规划指数；
36、基于多轴协同控制需求，获取任务规划指数阈值；
37、根据任务规划指数和任务规划指数阈值，判断任务规划指数是否低于任务规划指数阈值，若是，则子任务规划不符合实际协同控制需求，若否，则根据子任务规划信息，获取协同控制方案信息；
38、其中，任务规划指数的计算公式为：
39、；
40、式中，为任务规划指数，为第i个子任务响应时间的权重，为第i个子任务的响应时间，为第i个子任务和与第i个子任务关联的为第j个子任务的数据传递度的权重，为第i个子任务和与第i个子任务关联的为第j个子任务的数据传递度，为任务动作影响指数的权重，为第i个子任务预测数据，为第i个子任务规划数据，为与第i个子任务有依赖关系的第j个子任务的影响系数。
41、优选的，所述根据多轴协同控制数据和多轴协同控制鲁棒评估模型，获取协同控制鲁棒评估数据，具体包括：
42、根据多轴协同控制历史数据，获取多轴协同控制历史数据均值和多轴协同控制历史数据标准差；
43、根据多轴协同控制历史数据均值和多轴协同控制历史数据标准差，对多轴协同控制历史数据进行异常值检测，获取多轴协同控制历史异常数据；
44、根据多轴协同控制历史异常数据，对多轴协同控制历史数据进行异常值剔除，获取多轴协同控制历史标准数据；
45、根据多轴协同控制历史标准数据，对评估模型进行训练，获取多轴协同控制鲁棒评估模型；
46、根据多轴协同控制数据，获取轴状态数据和轴速度数据；
47、根据轴状态数据和轴速度数据，基于多轴协同本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述根据任务动作信息和轴功能信息，基于动作分解，获取子任务信息，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述基于动作优先指数，对子任务进行规划，获取子任务规划信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述根据子任务规划信息，基于任务规划指数，获取协同控制方案信息，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述根据多轴协同控制数据和多轴协同控制鲁棒评估模型，获取协同控制鲁棒评估数据，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述根据协同控制鲁棒评估数据和协同控制鲁棒评估阈值，对多轴协同控制进行调整，具体包括：
7.基于动作分解的多轴协同控制系统，用于实现如权利要求1-6任一项所述的控制方法，其特征在于，包括
8.根据权利
9.根据权利要求7所述的基于动作分解的多轴协同控制系统，其特征在于，所述信息获取模块，具体包括：
10.根据权利要求7所述的基于动作分解的多轴协同控制系统，其特征在于，所述子任务规划模块，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述根据任务动作信息和轴功能信息，基于动作分解，获取子任务信息，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述基于动作优先指数，对子任务进行规划，获取子任务规划信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述根据子任务规划信息，基于任务规划指数，获取协同控制方案信息，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于动作分解的多轴协同控制方法，其特征在于，所述根据多轴协同控制数据和多轴协同控制鲁棒评估模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐亿智，徐海轮，
申请(专利权)人：深圳市太控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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