输送皮带类脑机器人的智能调速方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及智能制造与输送设备智能控制，具体涉及输送皮带类脑机器人的智能调速方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、在智能制造系统中，输送皮带用于连接多个生产工位并完成物料连续输送，其运行速度会直接影响物料流转节拍、工位协同效率以及生产线整体稳定性；随着类脑机器人技术在智能制造场景中的应用，不同工位可配置具有不同感知方式和决策能力的异构类脑单元，由各类脑单元根据局部工况输出相应的调速指令，从而提高输送系统的自主感知和调节能力。

2、但是，不同异构类脑单元的感知方式、处理过程和决策周期存在差异，使得多个调速指令在生成时间、到达时间以及更新频率方面可能并不一致；当多个指令同时参与输送皮带调速时，容易出现时序冲突，若仍按照指令到达顺序或者简单叠加方式进行处理，则可能导致部分控制指令与当前工况不匹配，进而产生速度波动或响应迟滞；同时，输送皮带上的多个工位之间存在连续的物料流转关系，一个工位的速度调整可能进一步改变后续工位的物料到达节奏、负载状态及运行需求；因此，不同工位输出的调速指令之间不仅存在时间上的先后关系，还可能形成跨工位的关联和连续影响；现有调速方式通常侧重于对单个时刻的多个指令进行比较或融合，难以有效识别不同工位指令之间的空间关联、传播关系及先后依赖关系；此外，在多个工位的调速需求相互影响时，不同调速指令对输送皮带整体运行状态的影响程度也可能不同；采用固定优先级或者固定权重进行指令融合，难以根据实际工况动态区分各指令的重要程度，容易造成关键调速需求被削弱或者局部调速需求被过度放大；并且，在形成统一调速指令后，输送皮带的实际运行速度仍可能受负载变化及多工位联动影响而偏离预期运行速度，现有整体式修正方式难以针对导致速度偏差的主要指令进行有效调整。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供输送皮带类脑机器人的智能调速方法、系统及存储介质，解决现有技术存在的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：输送皮带类脑机器人的智能调速方法，包括：

3、s1、获取异构类脑单元输出的初始感知指令，提取初始感知指令的决策周期，得到周期特征序列；

4、s2、若周期特征序列存在时序冲突，则对初始感知指令进行时间戳对齐处理，获得对齐指令集合；

5、s3、提取对齐指令集合在跨越工位时的空间分布特征，得到表征工位拓扑关系的空间特征向量；

6、s4、通过空间特征向量与周期特征序列构建时空维度矩阵，追踪对齐指令在跨工位间的传播路径，并提取传播路径中的因果顺序，获得时空关联特征；

7、s5、根据时空关联特征，若跨越工位的对齐指令集合产生连锁反应，则计算跨越工位的指令优先级，确定目标优先级序列；

8、s6、通过目标优先级序列对对齐指令集合进行数值权重分配，获得消除控制误差的加权指令矩阵；

9、s7、根据加权指令矩阵，计算输送皮带的预期运行速度，得到输送皮带类脑机器人的初始皮带调速指令；

10、s8、若初始皮带调速指令对应的实际运行速度大于预期运行速度，则按照目标优先级序列定位对应的加权指令，确定输送皮带类脑机器人的最终皮带调速指令。

11、优选的，所述s1包括获取异构类脑单元输出的初始感知指令，对初始感知指令编码得到指令解析矩阵；通过长短期记忆网络提取指令解析矩阵的时序依赖关系，生成隐藏层状态向量；根据隐藏层状态向量确定决策周期，提取决策周期的时间戳信息，生成时间戳对齐序列；采用时间戳对齐序列融合隐藏层状态向量，得到包含时间戳信息的周期特征序列。

12、优选的，所述s2包括获取周期特征序列，判断周期特征序列是否存在时序冲突；如果存在时序冲突，则提取周期特征序列的时钟漂移特征；根据时钟漂移特征构建同步基准序列，采用同步基准序列对初始感知指令进行时间戳对齐处理，得到第一感知指令；对第一感知指令进行滤波处理，获得第二感知指令；按照第二感知指令的执行周期进行聚合处理，获得时间维度统一的对齐指令集合。

13、优选的，所述s3包括获取对齐指令集合，根据对齐指令集合的指令流转路径构建工位节点矩阵；根据工位节点矩阵计算邻接关系权重并更新工位节点矩阵，得到拓扑连接图谱；采用图卷积网络处理拓扑连接图谱，提取拓扑连接图谱的空间分布特征；对空间分布特征进行降维处理获得特征聚合向量，通过特征聚合向量构建空间映射矩阵并进行归一化处理，得到表征工位拓扑关系的空间特征向量。

14、优选的，所述s4包括获取空间特征向量与周期特征序列构建时空维度矩阵；根据时空维度矩阵提取单向工位拓扑关系，按照单向工位拓扑关系及时间戳先后关系确定指令传播路径；判断对齐指令传播路径的初始因果顺序中是否存在闭环回路；如果存在闭环回路则断开连接边获得更新后的因果顺序；通过更新后的因果顺序获得具有先后依赖关系的时空关联特征。

15、优选的，所述s5包括根据时空关联特征提取冲突节点与延迟传递路径；若冲突节点与延迟传递路径形成闭环，则判定对齐指令集合产生连锁反应，得到关联指令子集；根据关联指令子集计算指令优先级数值；采用指令优先级数值进行排序，确定目标优先级序列。

16、优选的，所述s6包括根据对齐指令集合的执行周期和资源状态构建冲突检测矩阵；通过冲突检测矩阵对目标优先级序列进行映射得到优先级映射表，根据优先级映射表对对齐指令集合分配权重，获得初始加权指令；若初始加权指令触发偏差阈值，则生成初始加权指令的误差补偿向量；通过误差补偿向量修正初始加权指令，获得消除控制误差的加权指令矩阵。

17、优选的，所述s7包括根据加权指令矩阵及目标优先级序列提取负载张力分布特征，结合摩擦阻力矩阵计算负载张力分布特征对应的滑差补偿值；根据滑差补偿值确定速度调整量，按照目标优先级序列依次融合各工位对应的速度调整量，获得全局动态牵引力；如果全局动态牵引力超出牵引力阈值，则对全局动态牵引力进行限幅处理，获得目标动态牵引力；通过目标动态牵引力计算预期运行速度，根据预期运行速度得到输送皮带类脑机器人的全域协同初始皮带调速指令。

18、优选的，所述s8包括获取初始皮带调速指令对应的实际运行速度与预期运行速度；若实际运行速度大于预期运行速度则进行计算得到速度偏差值；根据速度偏差值匹配目标优先级序列并定位加权指令；采用加权指令对初始皮带调速指令进行定向数值递减处理，得到调速执行序列；根据调速执行序列确定输送皮带类脑机器人的最终皮带调速指令。

19、输送皮带类脑机器人的智能调速系统，用于实现所述的输送皮带类脑机器人的智能调速方法的步骤，所述系统包括：

20、周期模块，获取异构类脑单元输出的初始感知指令，通过长短期记忆网络提取初始感知指令的决策周期，得到包含时间戳信息的周期特征序列；

21、对齐模块判断周期特征序列是否存在时序冲突，若存在时序冲突，则对初始感知指令进行时间戳对齐处理，获得时间维度统一的对齐指令集合；

22、空间模块，采用图卷积网络处理对齐指令集合，提取对齐指令集合在跨越工位时的空间分布特征，得到表征工位拓扑关系的空间特征向量；

23、关联模块，通过空间特征向量与周期特征序列构建时空维度矩阵，按照工位拓扑关系及时间戳的先后关系追踪对齐指令在跨工位间的传播路径，并提取传播路径中的因果顺序，获得具有先后依赖关系的时空关联特征；

24、排序模块，根据时空关联特征，判断跨越工位的对齐指令集合是否产生连锁反应，若产生连锁反应，则计算跨越工位的指令优先级，确定目标优先级序列；

25、加权模块，通过目标优先级序列对对齐指令集合进行数值权重分配，获得消除控制误差的加权指令矩阵；

26、调速模块，根据加权指令矩阵，按照目标优先级序列依次融合各工位对应的速度调整量，计算输送皮带的预期运行速度，得到输送皮带类脑机器人的全域协同初始皮带调速指令；

27、修正模块，获取初始皮带调速指令对应的实际运行速度，若实际运行速度大于预期运行速度，则按照目标优先级序列定位对应的加权指令，并对初始皮带调速指令进行定向数值递减处理，确定输送皮带类脑机器人的最终皮带调速指令。

28、一种计算机可读存储介质，其上存储于计算机指令，当计算机指令运行时执行所述的输送皮带类脑机器人的智能调速方法。

29、由上述技术方案可知，本发明具有如下有益效果：

30、该输送皮带类脑机器人的智能调速方法、系统及存储介质，通过获取多个异构类脑单元输出的初始感知指令，对不同指令的决策周期和时间戳信息进行分析与统一处理，能够降低不同类脑单元因决策周期不一致、指令到达时间不同而产生的时序冲突；进一步结合各工位之间的拓扑关系和指令在跨工位间的传播路径，识别不同调速指令之间的先后依赖关系和连续影响，使输送皮带的调速过程能够兼顾各工位局部状态及其对后续工位的关联作用；在此基础上，根据跨工位指令的影响关系确定指令优先级并进行权重分配，有利于避免固定优先级或简单叠加造成关键调速需求被削弱或局部调速需求被过度放大的问题，从而提高多源调速指令融合的合理性和全局协同性；同时，根据加权后的指令结果确定输送皮带的预期运行速度，并在实际运行速度超过预期运行速度时结合目标优先级序列对对应加权指令进行定向修正，能够减少整体式调整对其他工位调速关系的干扰，降低速度波动和响应迟滞，提高输送皮带类脑机器人在多工位、动态负载工况下的调速稳定性、响应准确性和协同控制能力。