随着新能源汽车的普及,动力电池系统作为新能源汽车的主要部件,具有生命周期短且内部存在有害物质的特点,动力电池系统的绿色处理已成为研究热点。拆卸回收是废旧动力电池系统能够进行再利用的重要手段,动力电池系统由于种类繁多并没有统一的设计标准,且拆卸的灵活性要求较高,因此目前主要采用手工拆卸的方法,但该方法拆卸部分有害部件时会对自身造成健康危害。而机器人能够解决这一问题,同时拆卸单一重复部件效率较高。因此,针对动力电池在拆卸过程中灵活性及批量拆卸需求等问题,本文提出将人和机器人各自的优势相结合,对动力电池系统的拆卸序列规划进行深入研究。首先,以新能源动力电池系统为研究对象,将现有的动力电池系统结构进行归纳,然后分析拆卸工具选用和拆卸方式的特点,并总结了动力电池系统拆解工艺过程,最后结合废旧动力电池系统拆卸的状态信息,提出动力电池系统拆卸过程框架。其次,综合动力电池系统的基本特征,对人机协作任务难度等级的分配方法和任务分配的影响指标进行分析,然后建立产品拆卸混合图,在此基础上生成多组人机协作拆卸序列,最后建立拆卸成本、难度和时间的多目标优化模型。再次,针对人机协作拆卸序列优化过程复杂性问题,采用萤火虫算法对其进行优化,并对萤火虫算法存在的特点和不足进行分析,然后将人工鱼群的觅食行为和追尾行为引入到萤火虫算法中,解决了传统萤火虫收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题,之后结合Pareto解集的思想同时均衡多个子目标,提出基于Pareto鱼群行为的萤火虫算法。最后,采用特斯拉Model1s为研究对象,建立人机协作拆卸序列模型,采用多目标鱼群行为的萤火虫算法验证上述研究方法的有效性与可行性。