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首页0-1规划下的单RGV智能加工系统动态调度与故障优化
本文主要探讨了基于0-1规划的单RGV(自动化运输车)动态调度模型在智能加工系统中的应用,针对不同的任务场景进行了深入研究。首先,文章针对单一班次内单工序加工的情况,构建了一个单目标规划模型,以最大化生产成料为目标,决策变量是RGV的调度路径,约束条件包括每个班次的工作时长限制、CNC设备的单次作业限制等。通过0-1规划方法,设计启发式算法找到近似最优调度方案,并给出了详细的算法流程图和分析。 在处理双工序加工的任务时,情况有所复杂化。模型在此基础上增加了刀具匹配和CNC作业限制,形成了一个双目标规划模型,旨在在尽可能多的成料获取和最小化RGV工作时间之间取得平衡。文中提供了优化刀具分配的方法,并通过启发式算法找到解决方案。 进一步,当考虑到CNC的故障和维修情况,情况3更为复杂。模型考虑了CNC故障的发生概率、故障处理时间的随机性,以及故障对物料的影响。在这种概率环境下,作者分别构建了单工序和双工序的单目标规划模型以及双目标规划模型,并在前两种情况的启发式算法基础上加入了故障模拟,以求得实际的生产计划。 通过实验,文章运用三组不同的系统作业参数对三种情况进行了求解和验证。结果显示,单工序和双工序的产量在不同参数下有所变化,但都达到了较高的水平。同时,最优的RGV工作时间和刀具分布方案也得到了明确。在考虑故障情况3时,虽然产量略有下降,但通过故障处理策略,仍然保持了一定的生产效率。 这篇文章深入研究了基于0-1规划的单RGV动态调度模型,不仅涵盖了单工序和双工序的调度策略,还考虑了生产过程中的不确定性因素,提供了实用的算法和实例分析,对于智能加工系统的高效运行具有重要的指导意义。
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10
5.1.3 概率故障下加工一道工序的情况
(1)RGV 的动态调度模型
实际生产生活中,工业流水线上存在多种不确定因素影响着正常生产,也
影响了调度目标的实现。情况 3 指出 CNC 在加工过程中可能发生概率为 1%的故
障,故障发生时该机正在加工的物料即刻报废,人工排除故障需要 10~20 分
钟,排除故障后该机即刻加入作业序列。因此在规划 RGV 动态调度模型时,应
考虑通过实时采集故障机信息,及时更新 RGV 作业指令,使得 RGV 工作不因故
障机停滞,从而提高此智能加工系统的生产效率。
综上,建立概率故障下获得最大数量成料的单目标规划模型如下:
决策变量为:
)
目标函数为:
max =
m x
( )
在式(5)-(11)的约束下, 增加约束条件:
(1) 机器故障仅发生在加工过程中,即
)
~ (0,
)
)
其中
)
为第 台 CNC 第 轮上料后到其发生故障的时间。
(2) 加工过程中第 台 CNC 发生故障的概率是确定的,即
(
( )
)
=
(3)修理故障机耗时 10~20 分钟,即
)
~ (600, 1200)
其中
)
为第 轮上料发生故障的第 台 CNC 的维修时间。
(20)
(21)
(22)
(23)
(3) 第 轮上料时发生了故障的第 台 CNC 表示为
( )
,当
(
)
发生时,
−1 8
= ∑ ∑ {
)
∙
[
( )
+
)
∙
( )
]} +
( )
+
(24)
= 1 = 1
此时人工将故障机的报废料清除,且令故障机的维修时间等同于故障机
“剩余加工时间”,即
令
( +1)
= 0,
)
=
)
(25)
综上,获得最大数量成料的模型
[1]
为:
max
= m x
( )
11
. .
= 1,2,3 … ; =
1,2, … ,8
m (
)
∙
( )
) =
m
( )
( )
=
m (
)
,
( ) ( +1)
)
+
)
)
= 1
= 1
( +1)
=
( )
+
)
(1 −
( )
)
8
∑ ∑
)
∙
(
( )
+
)
∙
( )
) ≤ 8
× 3600,
= 1
= 1
( )
=
( +1)
( +1)
=
( )
+ (
( )
∙
)
) ;
(0)
=
0
= 1
)
~ (0,
)
)
(
( )
)
=
)
~ (600, 1200)
−1 8
=
∑ ∑ {
)
∙
[
)
+
)
∙
( )
]} +
( )
+
= 1 = 1
( )
发生时, 令
( +1)
=
0,
)
=
)
{
)
∈ {0,
1}
(26)
(2)模型的求解算法
通过生成随机数模拟故障与维修,将故障与维修等效转换为 CNC 仍在工
作。采用与情况 1 算法相同的思路构建启发式算法求出近似最优解。
从 0 时刻(即系统启动时刻)开始,通过综合考虑所有历史需求信号和当
轮需求信号,找出能最快完成上下料的 CNC,并响应此 CNC 的当轮需求信号,
对此 CNC 完成一轮上下料的过程,随后按照实际情况判断是否洗料。
为了模拟概率故障,在每一轮上料时刻,通过生成均布随机数来决定此物
料是否有可能在未来的加工过程中发生故障,如果此物料的加工过程会发生故
障,则分别生成均布随机数以决定故障的发生时刻和修复故障所需的时间,并
记录这些信息。在每一次 RGV 完成上下料(和洗料)时刻、 RGV 完成移动时
刻、 RGV 原地等待时段,处理已发生且未曾处理的故障,将此次故障与修复的
概念等效转化为故障 CNC 正在加工物料,令此次加工时间等于修复时间,且此
次加工结束(即完成修复)之后此 CNC 中不存在物料(即产生故障的物料被人
为报废)。如果发生故障的 CNC 正好是 RGV 即将响应需求的 CNC,则令 RGV 原地
等待,并重新开始循环选择另一个需要被相应需求的 CNC。
反复执行上述操作。当累计超过 8 小时,中止循环。
1 2
设置预设参
数,累计时间
从0开始
票 计 时 间 是 否
超过8小时
平
RGV 完成上料
作业
RGV完成上下
料作业,并开
始清洗作业
是
成CNC是否已有
物料
更新RGV位
雪、各CNC的
剩余作业时
间,累计时间
加上此循环中
RGV 所耗费的
时间
分别 面 机 扫
加工过程中
障的未来发生
时刻和修复所
需时间,加入
到对应的故障
记录中
将此物料的序
号、CNC序号
加入故障记
录,此故摩记
录标记为未处
理
否-
度
前时刻之前是否存在
未处理的故障记录,
否
分别计算RGV
当前位置到8
台CNC 的预计
完成作业时间
√
预计完成作业
时间最少的方
案为最佳的方
率
根据最佳方
案 ,RGV 移动
至指定位置
生成随机数
是一 判断1%故障率情况下此
CNC
是否会发生故摩
香
将利亲故障前
复所需时间转
换为此CNC 的
当前工作剩余
完成时间,并
取走故障CNC
中的物料
将未处理的故
障记录标记为
已处理
RGV移动过程中是否
子在未处理的故障记录
RGV是否需要等
特CNC 发出信目
更新RGV 位
回、各CNC的
剩余作业时
间,累计时间
加上此循环中
RGV 所耗费的
时间
将利亲
放障修
复所需时间转
换为此CNC 的
当前工作剩余
完成时间,井
取走故障CNC
中的物料
是
RGv 等待过程中是否
安在未处理的故障记子
结束循环井输
出工件加工情
况和故障记录
图 4 情况3- 1 的流程图
5.1.4概率故障下加工两道工序的情况
(1)RGV
的动态调度模型
在 式 ( 5) - ( 1 1 ) (1 5) - ( 1 8 ) ( 21 )- ( 25 ) 的 约 束 下, 获 得最 多 成 品模
型口为:
一是
人
是
工
人
否
人
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