基于車間作業(yè)調(diào)度模型的RGV動態(tài)調(diào)度

王慧敏 周筑南 張鳳航 郭慧 景一

摘 要：針對智能RGV動態(tài)調(diào)度的系統(tǒng)作業(yè)效率問題，分析物料加工作業(yè)中每臺CNC安裝同樣刀具的情況下，RGV動態(tài)調(diào)度模型的實用性以及算法的有效性。采用單目標規(guī)劃、遺傳算法等方法對物料加工作業(yè)問題進行分析，對智能RGV調(diào)度策略求解，并利用Matlab模擬調(diào)度結(jié)果，模擬智能RGV的調(diào)度策略和系統(tǒng)作業(yè)效率，使得智能加工系統(tǒng)在一個班次內(nèi)加工物料最多。

關(guān)鍵詞：智能RGV動態(tài)調(diào)度;單目標規(guī)劃;遺傳算法;Matlab;并行性;CNC

中圖分類號：TP202文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）10-00-03

0 引 言

在現(xiàn)代化加工車間中，智能加工系統(tǒng)的效率是關(guān)鍵[1]。軌道式自動引導(dǎo)車（Rail Guide Vehicle，RGV）的動態(tài)調(diào)度是影響系統(tǒng)作業(yè)效率的主要因素，因此需要提高RGV動態(tài)調(diào)度的作業(yè)效率，使得在一個班次內(nèi)加工物料最多。本文建模運用單目標規(guī)劃、遺傳算法等方法對該問題進行分析，并利用Matlab模擬智能RGV的調(diào)度策略。

1 智能加工系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)介紹

智能加工系統(tǒng)如圖1所示，該系統(tǒng)由8臺計算機數(shù)控機床（Computer Number Controller，CNC）、1輛RGV、1條RGV直線軌道、1條上料傳送帶、1條下料傳送帶等設(shè)備組成。RGV是一種無人駕駛、能在固定軌道上自由運行的智能車，能夠根據(jù)指令自動控制移動方向與距離，并自帶一個機械手臂、兩只機械手爪及物料清洗槽，完成上下料及清洗物料等作業(yè)任務(wù)。

RGV的清洗槽每次只能清洗1個物料，機械手臂前端有2個手爪，通過旋轉(zhuǎn)可以先后各抓取1個物料，完成上下料作業(yè)。兩邊排列CNC，每臺CNC前方各安裝一段物料傳送帶。右側(cè)為上料傳送帶，負責(zé)為CNC輸送生料（未加工的物料）;左側(cè)為下料傳送帶，負責(zé)將成料（加工并清洗完成的物料）送出系統(tǒng)。

1.2 系統(tǒng)作業(yè)流程

系統(tǒng)作業(yè)流程如圖2所示。

（1）準備：智能加工系統(tǒng)通電啟動后，RGV在CNC1#和CNC2#正中間的初始位置，所有CNC都處于空閑狀態(tài);

（2）請求上料：在工作正常情況下，若某CNC處于空閑狀態(tài)，則向RGV發(fā)出上料需求信號;

（3）確定作業(yè)次序：RGV收到某CNC的需求信號后，自行確定該CNC的上下料作業(yè)次序，并依次按順序為其上下料作業(yè);

（4）清洗作業(yè)：RGV為某CNC完成一次上下料作業(yè)后，轉(zhuǎn)動機械手臂，將一只機械手臂上的熟料移動到清洗槽上方，進行清洗作業(yè);

（5）下一次作業(yè)執(zhí)行：RGV完成一項作業(yè)任務(wù)后，立即判別執(zhí)行下一個作業(yè)指令，若未接收到其他的作業(yè)指令，則在原地等待，直到接收到下一個作業(yè)指令。

1.3 需解決的問題

每臺CNC安裝同樣的刀具、物料，可在任一臺CNC上加工完成的情況下，給出RGV動態(tài)調(diào)度模型及相應(yīng)的求解算法，并利用系統(tǒng)作業(yè)參數(shù)的數(shù)據(jù)檢驗?zāi)Ｐ偷膶嵱眯耘c算法的有效性。智能加工系統(tǒng)作業(yè)參數(shù)數(shù)據(jù)見表1所列。

2 問題分析

物料在CNC上的加工過程包括一次上料、加工、一次下料以及清洗熟料四項任務(wù)。因此，在該情況下的RGV動態(tài)調(diào)度問題可簡化為單目標車間作業(yè)排序問題[2]，目標是優(yōu)化某次加工物料作業(yè)RGV調(diào)度的某臺CNC的工作時間，使得在每班次內(nèi)獲得的成料最多，本文采用遺傳算法求解最優(yōu)的RGV動態(tài)調(diào)度策略。

為保證每次加工完成的作業(yè)進度均衡，且在有限時間內(nèi)加工物料最多，應(yīng)優(yōu)先安排所需時間最短的熟料清洗任務(wù)及所需時間最長的加工任務(wù)，以保證各個任務(wù)的進度盡可能均衡。

對于不同任務(wù)完成時間的差異，優(yōu)先選擇最早完成加工任務(wù)的CNC進行下料任務(wù)，選擇熟料清洗任務(wù)結(jié)束最早的CNC進行上料任務(wù)，使CNC的等待時間盡可能短，從而提高CNC的利用率。避免出現(xiàn)同一時刻、一臺距離較遠的CNC上有任務(wù)在等待RGV，而能夠完成同樣操作的其他距離較近的CNC處于閑置狀態(tài)的情況。

為了簡化模型，現(xiàn)作以下假設(shè)：

（1）RGV移動所需時間可忽略不計;

（2）未加工生料上料后，該位置立刻有生料補充;

（3）忽略機械手臂旋轉(zhuǎn)的時間;

（4）各個物料加工任務(wù)之間相互獨立，互不影響;

（5）調(diào)度中采用先來先服務(wù)的原則。

3 模型構(gòu)建

3.1 編碼

3.2 解碼

從左到右解碼一個染色體序列，本文以一個3次作業(yè)×4項任務(wù)為例說明解碼規(guī)則，解碼示例如圖3所示。

染色體序列的第一個元素為1，表示作業(yè)1，而作業(yè)1第一次出現(xiàn)表示作業(yè)1的第一項任務(wù)，即第一次作業(yè)的上料。再以第六個元素1為例，表示作業(yè)1的第三項任務(wù)，即第一次作業(yè)的下料。

3.3 初始化種群

隨機產(chǎn)生一個20條染色體大小的種群，每條染色體代表一個個體，即一個可行的作業(yè)調(diào)度序列。

由表2可以發(fā)現(xiàn)，加工物料7號和9號都選擇7#CNC進行加工，有效減少了CNC的等待時間，提高了RGV的調(diào)度效率;通過觀察前15個加工物料的上下料開始時間與加工CNC編號可以看出，該結(jié)果保證了各個CNC進度的均衡，提高了CNC的利用率，避免了離RGV較近的CNC出現(xiàn)閑置情況的出現(xiàn)。

通過對RGV的動態(tài)調(diào)度，提高了CNC的利用率及RGV的工作效率，進一步提高了加工系統(tǒng)作業(yè)效率，同時一個班次內(nèi)加工物料數(shù)量也有所增加。

5 結(jié) 語

遺傳算法具有潛在的并行性[6]，并且全局搜索能力較強。本文模型應(yīng)用遺傳算法進行求解，可同時評價多個個體，并迅速地把全體解從解空間中搜索出來，結(jié)合分布式計算的應(yīng)用，可進一步提高求解速度。

本文模型主要基于一臺RGV進行動態(tài)調(diào)度，應(yīng)用車間調(diào)度模型可推廣到多臺RGV的動態(tài)調(diào)度。本文主要圍繞每臺CNC安裝同樣刀具情況下的物料加工作業(yè)展開分析，在實際加工作業(yè)中，一般每臺CNC的刀具不會相同，因此基于遺傳算法的調(diào)度模型可推廣到刀具不同的動態(tài)調(diào)度中。在現(xiàn)代化生產(chǎn)作業(yè)中，處理好物料加工與RGV的動態(tài)調(diào)度問題可有效提高生產(chǎn)效率。

參 考 文 獻

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