本發(fā)明涉及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。

背景技術(shù)：

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單的自動化設(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題的有效手段。

2、多智能體強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為一種新興的智能制造技術(shù)，通過多個智能體之間的良好工作和學(xué)習(xí)，可以實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的動態(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)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)等先進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)通過構(gòu)建物理系統(tǒng)的數(shù)字模型，實現(xiàn)虛擬環(huán)境與實際生產(chǎn)環(huán)境的雙重互動，可以在虛擬環(huán)境中進行優(yōu)化和測試，從而大幅降低實際生產(chǎn)中的試錯成本和風(fēng)險；智能體強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)進一步提升了生產(chǎn)線的改造程度和應(yīng)變能力，因此，針對上述問題提出一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線及其生產(chǎn)方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明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，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種5g通信模塊批量組裝生產(chǎn)線，包括：

4、多個協(xié)同工作的智能制造單元：每個單元包括料件供料單元、貼片機、回流焊機、測試單元等；

5、多智能體強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)：用于協(xié)調(diào)各智能制造單元的運行，所述多智能體強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，包括：

6、多個智能體：分別對應(yīng)不同的智能制造單元；

7、環(huán)境模型：用于模擬生產(chǎn)過程中的各種狀態(tài)和事件；

8、獎勵函數(shù)：用于評估智能體的行為；

9、多智能體強化學(xué)習(xí)算法：用于訓(xùn)練智能體，使其學(xué)會在復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境中做出最優(yōu)決策。

10、優(yōu)選的，所述多智能體強化學(xué)習(xí)算法為深度q網(wǎng)絡(luò)算法，且每個智能體具有獨立的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)驗回放緩沖區(qū)大?。?00，000；

14、小批量大?。?4；

15、目標網(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下采取動作at的價值函數(shù)；

20、α＝0.001為學(xué)習(xí)率；

21、rt+1為在t+1時刻得到的獎勵；

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)過程中的隨機擾動、設(shè)備故障、物料短缺等因素，具體參數(shù)包括：

24、隨機擾動頻率：每天10次；

25、設(shè)備故障概率：每小時0.01；

26、物料短缺概率：每班次0.02。

27、優(yōu)選的，所述獎勵函數(shù)綜合考慮了生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、能源消耗等多個指標，具體計算公式如下：

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)字孿生模型上進行多智能體強化學(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際生產(chǎn)系統(tǒng)中，實現(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個節(jié)點；

39、學(xué)習(xí)率：0.001；

40、損失函數(shù)：交叉熵損失；

41、gnn算法公式如下：

42、

43、其中：

44、表示節(jié)點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v的鄰居節(jié)點集合；

47、σ為激活函數(shù)。

48、優(yōu)選的，算法基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，通過分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，預(yù)測設(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個隱藏單元；

50、時間步長：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、輸入門、候選細胞狀態(tài)、細胞狀態(tài)、輸出門和隱藏狀態(tài)；

60、wf、wi、wc、wo分別為各門的權(quán)重矩陣；

61、bf、bi、bc、bo分別為各門的偏置向量；

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)會在各種生產(chǎn)場景下做出決策，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、智能體通過與仿真環(huán)境交互，積累經(jīng)驗并通過dqn算法進行訓(xùn)練；

68、s3、采用經(jīng)驗回放機制和目標網(wǎng)絡(luò)，穩(wěn)定訓(xùn)練過程；

69、步驟三：將訓(xùn)練好的多智能體部署到實際生產(chǎn)系統(tǒng)中；

70、步驟四：多智能體通過交互，實時調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)過程。

71、優(yōu)選的，在訓(xùn)練過程中，采用經(jīng)驗回放機制，提高樣本利用率，具體設(shè)置如下：

72、經(jīng)驗回放緩沖區(qū)大小：100，000；

73、經(jīng)驗回放頻率：每訓(xùn)練步驟進行一次；

74、在訓(xùn)練過程中，采用目標網(wǎng)絡(luò)，穩(wěn)定訓(xùn)練過程，具體參數(shù)設(shè)置如下：

75、目標網(wǎng)絡(luò)更新頻率：每1000步；

76、目標網(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，通過實時數(shù)據(jù)和虛擬模型的融合，精確模擬實際生產(chǎn)線；

79、在數(shù)字孿生模型上進行多智能體強化學(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際生產(chǎn)系統(tǒng)中，實現(xiàn)數(shù)字孿生與物理系統(tǒng)的閉環(huán)控制，提高生產(chǎn)線的智能化和柔性化水平。

81、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

82、1、本發(fā)明中，通過多個協(xié)同工作的智能制造單元和多個智能體強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)策略，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的高效運行。

83、2、本發(fā)明中，智能體在生產(chǎn)過程中實時監(jiān)控和調(diào)整，綜合考慮生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、能耗等多項指標，確保生產(chǎn)出具有穩(wěn)定質(zhì)量的5g通信模塊。

84、3、本發(fā)明中，獎勵函數(shù)中引入能源消耗指標，通過優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)，減少不必要的能源浪費，達到節(jié)能降耗的目的。

85、4、本發(fā)明中，環(huán)境模型考慮了生產(chǎn)過程中的隨機擾動、設(shè)備故障、停機中斷等因素，使得智能體能夠更好地響應(yīng)突發(fā)事件，保證生產(chǎn)線的穩(wěn)定性和連續(xù)性。

86、5、本發(fā)明中，基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法可以高效處理器件之間的復(fù)雜連接關(guān)系，優(yōu)化器件布局，提高電路設(shè)計的合理性和生產(chǎn)工藝的可操作性。

87、6、本發(fā)明中，通過分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，能夠準確預(yù)測設(shè)備故障和產(chǎn)品缺陷，提前進行預(yù)防性維護和質(zhì)量控制，降低生產(chǎn)時間和次品率。

88、7、本發(fā)明中，通過訓(xùn)練建立數(shù)字孿生模型，在虛擬環(huán)境中對多智能體進行，減少實際生產(chǎn)中的試錯成本，并實現(xiàn)數(shù)字孿生與物理系統(tǒng)的閉環(huán)控制，提升生產(chǎn)線的標準化和柔性化水平。

89、8、本發(fā)明中，多智能體通過實時交互，能夠根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境的變化，靈活調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，確保生產(chǎn)過程的穩(wěn)定和運行。