[发明专利]一种多工序智能RGV动态调度方法、装置及系统

权利要求书

1.一种多工序智能RGV动态调度方法，其特征在于，该方法包括：

接收经验参数，进行仿真模拟实验，计算各个工作台的最优位置分布及投入比例参数，进行工作台分配；

预测计算各个工作台距完成加工作业时间与RGV到达各个工作台所需时间，基于此计算各个工作台对RGV的吸引力度；计算各个工作台调动RGV的阈值；

计算各个工作台对RGV的吸引力度的具体方法为：

采用改进的人工势场法计算各个工作台对RGV的吸引力度，所述改进的人工势场法为：将RGV的运动视为一种在虚拟的人工受力场中的运动，工作台对RGV产生引力，利用引力大小构建智能RGV动态调度模型，RGV在没有收到工作台的信号之前，计算所有可工作状态的工作台对RGV的吸引力度，吸引力度最大的工作台为RGV的最终目标位置；

进一步地，在该方法中，某一可工作状态的工作台对RGV的吸引力度为RGV出发到完成工作台上下料所需时间与RGV到工作台距离的函数的负梯度大小；

判断某一工作台对RGV的吸引力度与调动RGV的阈值大小，若吸引力度大于阈值，则输出对RGV的调度指令，否则智能等待并实时更新吸引力度和阈值，直至完成RGV的调度。

2.如权利要求1所述的一种多工序智能RGV动态调度方法，其特征在于，在该方法中，计算RGV出发到完成工作台上下料所需时间的步骤为：

计算RGV到达工作台所需时间与工作台距完成加工作业时间的最大值；

计算该最大值与工作台上下料所需时间之和，得到RGV出发到完成工作台上下料所需时间；

进一步地，在该方法中，所述调动RGV阈值的计算方法为：RGV到达工作台所需时间与工作台上下料所需时间之和与RGV到工作台距离的函数的负梯度大小。

3.如权利要求1所述的一种多工序智能RGV动态调度方法，其特征在于，该方法还包括：预测各个工作台工作结束时间之前加工完成一个物品的时间，根据预测时间与RGV到工作台的剩余时间判断是否能够上料，若预测时间大于RGV到工作台的剩余时间，则继续RGV的作业调度，否则，工作台停止上料，完成所有下料处理。

4.如权利要求1所述的一种多工序智能RGV动态调度方法，其特征在于，该方法还包括：对故障的处理，当吸引力度小于阈值时，尝试接收工作台回复工作消息或工作台损坏消息，并传输至RGV，更新吸引力度的大小和阈值的大小，重复操作，直至吸引力度大于阈值；

进一步地，该方法还包括：接收用户需求，所述用户需求包括损失最小化或生产最大化，根据用户需求改变调度方法，实现用户需求相对应的工作模式。

5.如权利要求1所述的一种多工序智能RGV动态调度方法，其特征在于，该方法还包括：当一件物品需要多道加工程序才可完成加工时，接收经验参数，进行仿真模拟实验，计算多道工序加工系统中每道加工程序各个工作台的最优位置分布及投入比例参数，进行工作台分配。

6.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如权利要求1-5中任一项所述的一种多工序智能RGV动态调度方法。

7.一种终端设备，采用互联网终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-5中任一项所述的一种多工序智能RGV动态调度方法。

8.一种智能RGV，其特征在于，基于如权利要求1-5中任一项所述的一种多工序智能RGV动态调度方法进行动态调度。

9.一种多工序智能RGV动态调度系统，其特征在于，基于如权利要求1-5中任一项所述的一种多工序智能RGV动态调度方法，包括智能RVG和工作台，所述工作台根据工作台的最优位置分布及投入比例参数进行分配，所述智能RVG接收调度指令进行调度。