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    智能RGV的動態(tài)調(diào)度模型研究

    2019-04-04 01:02:24劉飛虎柴孟茹郝博
    科學與財富 2019年6期
    關(guān)鍵詞:最短路徑

    劉飛虎 柴孟茹 郝博

    摘 要:本文系統(tǒng)地研究了智能GRV加工系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度問題,得出本系統(tǒng)的動態(tài)驅(qū)動因子為:時間窗口和故障。首先針對物料加工的三種不同情況,得出該系統(tǒng)受時間驅(qū)動的動態(tài)調(diào)度模型;其次運用MATLAB、仿真軟件等對系統(tǒng)中關(guān)鍵問題進行分析研究,分別建立了基于優(yōu)先級的時間調(diào)度模型、多目標的動態(tài)調(diào)度模型,最后進行相應(yīng)算法的求解。

    關(guān)鍵詞:動態(tài)調(diào)度? ; 單目標調(diào)度? ; 多目標調(diào)度? ;最短路徑

    引言

    隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展, 人類社會對物品的各項要求越來越高, 傳統(tǒng)的大批量生產(chǎn)方式受到了挑戰(zhàn)。為同時提高柔性和生產(chǎn)效率, 且在保證產(chǎn)品質(zhì)量的前提下, 縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期, 降低產(chǎn)品成本, 自動化系統(tǒng)的前沿科技——柔性自動化系統(tǒng)便應(yīng)運而生。智能GRV加工系統(tǒng)解決了機械制造高自動化和高柔性之間的矛盾,它也將成為 21 世紀機械制造業(yè)的主要生產(chǎn)模式。 因此,如何優(yōu)化智能GRV加工系統(tǒng),提高其生產(chǎn)效率成為了當今一個非常熱門而重要的話題。

    1. 模型的建立

    1.1模型一的建立

    在只有一道工序時,整個CNC加工物料的過程是一個排隊系統(tǒng)。當系統(tǒng)進入非周期狀態(tài)時,需要考慮在時間區(qū)間內(nèi),所有CNC加工的物料總和達到最大值,這是當只有一個CNC向RGV發(fā)出信號時,RGV向這個CNC移動,當多臺CNC向RGV發(fā)出信號或當RGV在向一個CNC移動的過程中,又接受到了另一個CNC發(fā)出的信號,這是本文任何任務(wù)是可搶占式的??紤]兩臺CNC到RGV的距離,距離最短的優(yōu)先經(jīng)行上下料。

    這時得到一個優(yōu)先級,基于此優(yōu)先級本文建立一個目標函數(shù)的調(diào)度模型。為了刻畫距離,由于CNC本身的大小與研究的問題沒有很大的關(guān)系,本文假設(shè)CNC為一個質(zhì)點,以RGV的運行軌跡的這條直線,建立一維的坐標軸刻畫距離,可得到基于優(yōu)先級的時間調(diào)度模型。

    1.2模型二的建立

    首先,本文考慮刀具的分配問題,這需要考慮完成第一道時間與第二道時間的時間問題,由公式:

    得到了刀具分配的三種情況,對于4個CNC分配一種刀具,4個CNC分配另一種刀具的情況,此時,當RGV接受到一個CNC的信號時,RGV就向這個CNC運動。隨后,本文在考慮優(yōu)先級,當RGV接受到完成第一道工序的CNC與完成第二道工序的CNC的信號時,考慮到效率問題,優(yōu)先前往完成第一道工序的CNC進行工作。當同時接受得到兩個CNC的信號時,優(yōu)先考慮距離,其次在同距離的情況下,進行先來先服務(wù)方式。

    考慮到生產(chǎn)車間的實際情況,本文基于這樣的優(yōu)先級建立雙目標的調(diào)度模型使得,在一個時間區(qū)間內(nèi),產(chǎn)量到達最高,RGV的休閑時間最小,保證RGV的利用率??傻玫诫p目標調(diào)度模型,然后經(jīng)過模擬得到,對于4個CNC分配同一種刀具,4個CNC分配另一種刀具的情況,當奇數(shù)編號的CNC執(zhí)行第一道工序,偶數(shù)編號的CNC執(zhí)行第二道工序,這樣達到的動態(tài)調(diào)度模型結(jié)果最優(yōu)。

    2.模型的求解

    2.1模型一的算法流程

    由以上的討論,基于優(yōu)先級的實時調(diào)度模型的算法流程如圖1所示。

    2.2模型二的算法流程

    當工廠面對生產(chǎn)設(shè)備的約束的情況下,要達到最優(yōu)的動態(tài)調(diào)度的算法流程如圖2所示。

    結(jié)論:

    本文研究的是智能RGV加工系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度策略,是基于優(yōu)先級的動態(tài)調(diào)度模型。首先通過對得出的數(shù)據(jù)進行分析、優(yōu)化RGV的調(diào)度策略并給出在此調(diào)度策略下的作業(yè)效率。其次根據(jù)模型建立的RGV動態(tài)調(diào)度系統(tǒng),很好的解決了智能加工系統(tǒng)中的RGV調(diào)度問題。如果要建立更加真實的調(diào)度方案,可以調(diào)查RGV的真實運行數(shù)據(jù),經(jīng)過分析數(shù)據(jù),得到更優(yōu)的調(diào)度方案。

    參考文獻:

    [1]薛定宇,陳陽泉.高等應(yīng)用數(shù)學問題的MATLAB 求解[M].北京:清華大學出版社,2004.

    [2]鄧澤林,黃文奇,周立剛.求解車間作業(yè)調(diào)度問題的快速禁忌搜索算法[J].華中科技大學學報(自然科學版),2003(11):1-3.

    [3]孫志峻,朱劍英.具有柔性加工路徑的作業(yè)車間智能優(yōu)化調(diào)度[J].機械科學與技術(shù),2001(06):931-932.

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