【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及5g通信模塊，具體為一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線及其生產(chǎn)方法。
技術(shù)介紹
1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，5g通信模塊的批量完成涉及到多個(gè)復(fù)雜的生產(chǎn)和精密設(shè)備；傳統(tǒng)的生產(chǎn)線依賴于人工操作和簡(jiǎn)單的自動(dòng)化設(shè)備，存在生產(chǎn)效率低、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定、能源消耗高等問(wèn)題隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，智能制造成為解決這些問(wèn)題的有效手段。
2、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為一種新興的智能制造技術(shù)，通過(guò)多個(gè)智能體之間的良好工作和學(xué)習(xí)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的動(dòng)態(tài)優(yōu)化和精確控制；深度q網(wǎng)絡(luò)(dqn)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)等先進(jìn)的人工智能算法在智能制造系統(tǒng)中的應(yīng)用，為提升生產(chǎn)線的智能化水平和柔性化提供了可能。
3、數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)構(gòu)建物理系統(tǒng)的數(shù)字模型，實(shí)現(xiàn)虛擬環(huán)境與實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的雙重互動(dòng)，可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行優(yōu)化和測(cè)試，從而大幅降低實(shí)際生產(chǎn)中的試錯(cuò)成本和風(fēng)險(xiǎn)；智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)一步提升了生產(chǎn)線的改造程度和應(yīng)變能力，因此，針對(duì)上述問(wèn)題提出一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線及其生產(chǎn)方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線及其生產(chǎn)方法，以解決上述
技術(shù)介紹
中提出的問(wèn)題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，包括：
4、多個(gè)協(xié)同工作的智能制造單元：每個(gè)單元包括料件供料單元、貼片機(jī)、回流焊機(jī)、測(cè)試單元等；
5、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)
6、多個(gè)智能體：分別對(duì)應(yīng)不同的智能制造單元；
7、環(huán)境模型：用于模擬生產(chǎn)過(guò)程中的各種狀態(tài)和事件；
8、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：用于評(píng)估智能體的行為；
9、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法：用于訓(xùn)練智能體，使其學(xué)會(huì)在復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境中做出最優(yōu)決策。
10、優(yōu)選的，所述多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法為深度q網(wǎng)絡(luò)算法，且每個(gè)智能體具有獨(dú)立的dqn網(wǎng)絡(luò)，具體參數(shù)設(shè)置如下：
11、學(xué)習(xí)率(α)：0.001；
12、折扣因子(γ)：0.99；
13、經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)大小：100，000；
14、小批量大小：64；
15、目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新頻率：每1000步；
16、dqn算法公式如下：
17、
18、其中：
19、q(st，at)表示在狀態(tài)st下采取動(dòng)作at的價(jià)值函數(shù)；
20、α＝0.001為學(xué)習(xí)率；
21、rt+1為在t+1時(shí)刻得到的獎(jiǎng)勵(lì)；
22、γ＝0.99為折扣因子。
23、優(yōu)選的，所述環(huán)境模型考慮生產(chǎn)過(guò)程中的隨機(jī)擾動(dòng)、設(shè)備故障、物料短缺等因素，具體參數(shù)包括：
24、隨機(jī)擾動(dòng)頻率：每天10次；
25、設(shè)備故障概率：每小時(shí)0.01；
26、物料短缺概率：每班次0.02。
27、優(yōu)選的，所述獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)綜合考慮了生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、能源消耗等多個(gè)指標(biāo)，具體計(jì)算公式如下：
28、r＝0.5×e+0.3×q-0.2×c
29、其中：
30、e為生產(chǎn)效率，以單位時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)的合格產(chǎn)品數(shù)量衡量；
31、q為產(chǎn)品質(zhì)量，以合格率衡量；
32、c為能源消耗，以單位產(chǎn)品的能源消耗量衡量。
33、優(yōu)選的，還包括：
34、建立5g通信模塊生產(chǎn)線的數(shù)字孿生模型；
35、在數(shù)字孿生模型上進(jìn)行多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使智能體在虛擬環(huán)境中學(xué)習(xí)并優(yōu)化生產(chǎn)策略；
36、將訓(xùn)練好的多智能體部署到實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生與物理系統(tǒng)的閉環(huán)控制。
37、優(yōu)選的，算法基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將元器件之間的連接關(guān)系表示為圖結(jié)構(gòu)，并利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)最優(yōu)布局，具體參數(shù)設(shè)置如下：
38、gnn層數(shù)：3層，每層包含128個(gè)節(jié)點(diǎn)；
39、學(xué)習(xí)率：0.001；
40、損失函數(shù)：交叉熵?fù)p失；
41、gnn算法公式如下：
42、
43、其中：
44、表示節(jié)點(diǎn)v在第k層的隱藏表示；
45、w(k)和b(k)分別為第k層的權(quán)重矩陣和偏置向量；
46、n(v)表示節(jié)點(diǎn)v的鄰居節(jié)點(diǎn)集合；
47、σ為激活函數(shù)。
48、優(yōu)選的，算法基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障和產(chǎn)品缺陷，具體參數(shù)設(shè)置如下：
49、lstm層數(shù)：2層，每層包含64個(gè)隱藏單元；
50、時(shí)間步長(zhǎng)：30；
51、學(xué)習(xí)率：0.001；
52、lstm算法公式如下：
53、ft＝σ(wf·[ht-1，xt]+bf)
54、it＝σ(wi·[ht-1，xt]+bi)
55、
56、ot＝σ(wo·[ht-1，xt]+bo)
57、ht＝ot*tanh(ct)
58、其中：
59、ft、it、ct、ot、ht分別表示遺忘門(mén)、輸入門(mén)、候選細(xì)胞狀態(tài)、細(xì)胞狀態(tài)、輸出門(mén)和隱藏狀態(tài)；
60、wf、wi、wc、wo分別為各門(mén)的權(quán)重矩陣；
61、bf、bi、bc、bo分別為各門(mén)的偏置向量；
62、σ和tanh分別為sigmoid和tanh激活函數(shù)。
63、一種5g通信模塊批量生產(chǎn)方法，包括：
64、步驟一：初始化多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)；
65、步驟二：在仿真環(huán)境中訓(xùn)練多智能體，使其學(xué)會(huì)在各種生產(chǎn)場(chǎng)景下做出決策，具體步驟包括：
66、s1、在仿真環(huán)境中模擬不同的生產(chǎn)情景；
67、s2、智能體通過(guò)與仿真環(huán)境交互，積累經(jīng)驗(yàn)并通過(guò)dqn算法進(jìn)行訓(xùn)練；
68、s3、采用經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，穩(wěn)定訓(xùn)練過(guò)程；
69、步驟三：將訓(xùn)練好的多智能體部署到實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)中；
70、步驟四：多智能體通過(guò)交互，實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程。
71、優(yōu)選的，在訓(xùn)練過(guò)程中，采用經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制，提高樣本利用率，具體設(shè)置如下：
72、經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)大小：100，000；
73、經(jīng)驗(yàn)回放頻率：每訓(xùn)練步驟進(jìn)行一次；
74、在訓(xùn)練過(guò)程中，采用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，穩(wěn)定訓(xùn)練過(guò)程，具體參數(shù)設(shè)置如下：
75、目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新頻率：每1000步；
76、目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重更新系數(shù)：0.001。
77、優(yōu)選的，包括：
78、建立5g通信模塊生產(chǎn)線的數(shù)字孿生模型，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和虛擬模型的融合，精確模擬實(shí)際生產(chǎn)線；
79、在數(shù)字孿生模型上進(jìn)行多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使智能體在虛擬環(huán)境中學(xué)習(xí)并優(yōu)化生產(chǎn)策略；
80、將訓(xùn)練好的多智能體部署到實(shí)際生產(chǎn)本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種5G通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5G通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：所述多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法為深度Q網(wǎng)絡(luò)算法，且每個(gè)智能體具有獨(dú)立的DQN網(wǎng)絡(luò)，具體參數(shù)設(shè)置如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5G通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：所述環(huán)境模型考慮生產(chǎn)過(guò)程中的隨機(jī)擾動(dòng)、設(shè)備故障、物料短缺等因素，具體參數(shù)包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5G通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：所述獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)綜合考慮了生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、能源消耗等多個(gè)指標(biāo)，具體計(jì)算公式如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5G通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5G通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：算法基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將元器件之間的連接關(guān)系表示為圖結(jié)構(gòu)，并利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)最優(yōu)布局，具體參數(shù)設(shè)置如下：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5G通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：算法基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障和產(chǎn)品缺陷，具體參數(shù)設(shè)置如
8.一種5G通信模塊批量生產(chǎn)方法，其特征在于：包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種5G通信模塊批量生產(chǎn)方法，其特征在于：在訓(xùn)練過(guò)程中，采用經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制，提高樣本利用率，具體設(shè)置如下：
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種5G通信模塊批量生產(chǎn)方法，其特征在于：包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：所述多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法為深度q網(wǎng)絡(luò)算法，且每個(gè)智能體具有獨(dú)立的dqn網(wǎng)絡(luò)，具體參數(shù)設(shè)置如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：所述環(huán)境模型考慮生產(chǎn)過(guò)程中的隨機(jī)擾動(dòng)、設(shè)備故障、物料短缺等因素，具體參數(shù)包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：所述獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)綜合考慮了生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、能源消耗等多個(gè)指標(biāo)，具體計(jì)算公式如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，其特征在于：還包括：
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張金國(guó)，駱江偉，張要偉，牛濤，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：江蘇富聯(lián)通訊技術(shù)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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