[发明专利]基于信息物理融合系统的智慧车间柔性生产调度方法

说明书

本发明涉及一种基于信息物理融合系统的多目标柔性生产调度方法，用于柔性智慧车间静态和动态的生产调度。该方法结合信息物理融合系统，实时的抓取生产核心数据作为输入，进行调度方案的求解，调度算法将车间所有工件被指派的加工机器和加工序列作为一个可行解，每一个可行解作为一个个体，全部可行解的集合构成个体群，通过统计迭代过程中自身和群体发现的最优位置修正自身的寻优方向，从而求得最优解。

技术领域

本发明属于智慧车间生产调度领域，具体是，用于车间生产的排产与调度管理。

背景技术

信息物理融合系统是一种多维度的智能体系，以大数据、网络和海量计算为核心，通过智能感知、分析、挖掘、评估、预测、优化等技术手段，将计算(Computation)、通信(Communication)与控制(Control)有机的融合。信息物理融合系统作为中国制造2025的核心技术，在制造业中，通过信息物理融合系统，将智能机器、存储系统和生产设施融入到整个生产系统中，并使人员在工信息、设备使用情况、物料等能够相互独立地自动交换信息和自主控制，以基础数据的采集，智能求解生产调度方案，计算机辅助制造流程控制为一个循环，实现一种智能的、高效的、个性化的、自组织的生产方式。生产调度的柔性体现在工序加工顺序的多样化，可选设备的多样化，以及分配加工人员的多样化。以信息物理融合系统为核心的柔性生产调度系统，通过加工设备的联网实时捕捉设备运行状态信息，捕捉人员的可用信息；针对突发的设备故障，人员缺失，能够及时调整并优化加工方案，以实现在交付日期前，消耗更低的能耗、人力资源、更高效的完成生产任务。

生产调度作为智慧车间的核心。其问题可以描述为：n个工件在m台设备上加工，一个工件包含有k道工序，每道工序可以在若干备选设备上加工。柔性生产调度问题包含：一个待调度任务集合，每一个任务又包含了一组工序组成的序列，这些工序序列需要占用生产系统的设备、人力等资源，并且这些工序还要按照一定的工艺流程执行；一个资源集合，包括加工设备、生产人员、物料等，不同加工设备的生产能力可能不同，每台设备能够处理的工序集可能是相同的也可能是不同的；一个约束条件集合，如工序的先后依赖关系、每个任务要求完成的时间、制造资源限制等；一个性能指标集合，该集合规定了在生产过程中需要优化的企业目标，如订单交货期、生产成本、资源利用率等。调度的目标即是为工序分配合理的处理设备，合理地安排每个工序的加工次序，在满足约束条件的同时尽可能使全部的生产性能指标得到优化，即使不能全部最优，在考虑了各个目标权值后也能达到综合最优。目前的调度算法均采用对现有方法进行改造以适应新的调度问题或是取得更优的调度结果，对于各类调度算法的先天缺点的克服方面成果较少，难以获得高质量的解，并且稳定性有待提高。

专利《一种基于云平台的智慧车间数字化生产线信息采集与监控管理系统》中解决了智慧车间信息物理融合系统中的生产相关数据云端存储问题，并没有给出一种明确的生产调度方法解决生产流程控制问题。

发明内容

要解决的技术问题

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种基于信息物理融合系统的多目标柔性生产调度方法，通过智慧车间的信息物理融合系统，实时的抓取生产核心数据作为输入，通过多目标调度算法进行调度方案的求解，并通过智慧车间的信息物理融合系统实现制造流程进行控制。

技术方案

一种基于信息物理融合系统的智慧车间柔性生产调度方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：设定算法参数，所述的参数包括：加工的工件数量及其对应的工序数量、机器数量、工艺约束、第i个个体x_i的声波频率f_i、脉冲发射速率r_i、响度A_i、种群大小、迭代次数、Pareto解集容量；

步骤2：采用随机方法随机生成一组群作为初始解集合，其中每一个个体作为一个初始解，将其中的非劣解添加到Pareto解集中，从Pareto随机选择一个非支配解设为全局最优解x^*的初始值；