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标题: 2018-B3：智能 RGV 的动态调度策略 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2019-9-27 10:53
标题: 2018-B3：智能 RGV 的动态调度策略
2018-B3：智能 RGV 的动态调度策略

  ?+ |6 t* W6 p" B3 H9 e
2 k( S$ ^" ?; `
+ I$ h6 h1 }" r$ ^本文根据题目给定的智能加工系统及系统作业参数，针对一道工序物料加工作业、+ ^1 e! l& Z& ?: l8 O5 z' T
两道工序物料加工作业、作业中故障处理等三种情况，建立数学模型，分别给出了相应
; H( y2 O8 Z5 l; f5 F" S: F' V的 RGV 最佳调度策略。
9 T0 z% r. ^0 Y* p针对一道工序物料加工作业的情况，本文设计当 RGV 完成当前指令后若未接收到
6 y* [6 B3 o+ f1 @9 R& w* n任何 CNC 的上料需求信号，RGV 将会根据调度模型立即判别执行一次移动指令，移动
( }+ K) k+ ~9 S: q到下一步发出上料需求信号的 CNC 前。并将作业效率最佳问题转换为一班次 8 小时内
! c* k/ ?; S' m) N( PCNC 处于工作状态总时间最长，并假设 RGV 具有短时间的记忆储存功能，能够记录与2 ?( P& U& ]- \! t& ^  r
匹配 RGV 与各 CNC 进行最后一次交互的时间，为 RGV 设计“八步一走”调度模型，在
/ z  p  S( ?/ j9 R  t' q7 V, [1 f! gRGV 进行移动指令之前都会遍历搜索选择未来八次移动过后八台 CNC 的总等待时间最+ y$ k. P  C+ {& N
小的路径的第一步移动指令作为当前的移动指令。遍历所有可能的初始八台 CNC 的上
' c  [* O, g0 u料情况，依据 RGV“八步一走”调度模型取成料数最多的初始 CNC 上料顺序，完成任务
/ M2 v+ D/ w' R% {4 d! I0 S4 c1。将题目给定的针对一道工序的三组数据带入模型计算，得出第一组最大物料加工数! r0 `* Z& i  D8 |
量为 382，第二组为 359，第三组为 392；推算了不考虑 RGV 运动时间的理想状态下，
, ^; U6 P6 d. I, ~# f- s4 U三组数据的最大加工数量分别为 384、368、392；得到三组数据下加工系统的作业效率8 J- g( N" Q. i/ }. ^
分别为 99.48%、97.55%、100%，完成任务 2。2 O" f  {; R9 n' n( [- c4 b3 P
针对两道工序物料加工作业的情况，在不可更换刀具的前提下，由第一道工序与第! @( R, X5 \7 J) [) N2 z* Z3 i
二道工序的比值，兼容考虑第二道工序之后的清洗时间，按比例分别为 CNC 安装 4:4、
/ [+ l: t1 B/ k6 M' Z3:5、5:3 的刀具配比，并在对称性原则基础上调试具体安装方案；为 RGV 设计三步捆5 `& _: [2 u5 ~3 \, p/ h
绑（或四步捆绑加工调度模型）：RGV 遍历三步，取捆绑加工后的完成时间最前的走法。) J' W3 S5 g! r# N! ^
遍历所有的初始可能路径，依据捆绑调度模型取成料数最多的初始 CNC 上料顺序，完
! G- A& @" ~/ ~9 ?6 y成任务 1。将给定的针对两道工序的三组数据带入模型计算，得出三组最大物料加工数
, ~% k% h1 u7 t2 q# _) T( a9 d量分别为 253、209、236；选择的两类 CNC 数量配比分别为 4:4、3:5、5:3；通过与理想4 p: T6 Q) K+ d! D% R5 ~  N7 K
状态下最大物料加工数量 268、216、236 进行比较，得到三组数据下加工系统的作业效  s2 k! X8 N! E2 h
率分别为 94.40%、96.76%、100%，完成任务 2。
( i% H9 S1 v0 H/ F, O# N针对作业中故障处理的情况，本文将每一道工序加工的故障概率设为 1%，在判定
* R$ h2 N1 u" a, C" w: L" x6 ~故障的 CNC 的加工时间内，以均匀分布随机一个时间点作为故障发生时间点，并从
% h! [1 p- y: a( R0 U  a; [600~1200 秒之间均匀随机生成一个整数作为修复时间，在一道工序与二道工序的模型( w4 `* _/ l7 ~9 L) o6 ?
中作出以下调整：在故障发生的那一刻起，在 CNC 未修复并发出上料需求信号之前，
2 V; p, @% R9 x! S将该 CNC 从系统中暂时抹去，RGV 在执行完当前指令后，不再进行有关该 CNC 的指  B0 g( K4 F" X  m- }' X
令操作，直至 CNC 修复发出上料需求信号。考虑到故障发生的不确定性，以及人工修
* @* U! l6 e! B6 B, y8 z复时间的可操作性，在完成任务的基础下，再分别取修复时间为 600~1200 秒随机，600/ g* g+ p& I- |! U$ Y: H
秒，900 秒，1200 秒做 20 组的随机试验探究成料数规律，进行均值和方差计算如下：2 O- L( t) O( A% T
一 道 工 序 的 情 况 下 ， 第 一 组 数 据 关 于 4 类修复时间的成料数方差分别为
) d" h7 n9 E) X/ N12.20,9.55,11.95,9.82；第二组数据方差分别为 15.57,18.68,19.55,14.68；第三组数据方差( L; b+ G; D7 O7 a
分别为 10.03,13.41,8.92,13.73；两道工序的情况下，第一组数据关于 4 类修复时间的成; K9 o' \- X3 p# G
料数方差分别为 9.66,7.38,7.12,13.17；第二组数据方差分别为 7.85,3.39,5.87,9.69；第三$ n, C5 ~: S' ?+ t* [& U- R/ o
组数据方差分别为 7.66,4.58,7.72,10.13。由此可知，实际修复时，提升技工技术，将人工9 |  k) D" s5 ^4 b. P' G
修复时间尽量控制在 10~15 分钟左右，可以较好增加结果稳定性。% U4 F; [# P- `2 g, a$ ?
$ K1 m0 V& `( U1 S$ R4 A, a/ P4 i. |
2 E9 t7 J5 n& Y/ Y) z: p

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作者: jehendo14    时间: 2020-8-2 00:22
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4 s6 P2 Q( e' Q/ z+ o" N3 e
作者: WCG233    时间: 2021-4-29 12:54
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