[发明专利]一种基于故障的RGV单工序产品加工数量预测方法

权利要求书

1.一种基于故障的RGV单工序产品加工数量预测方法，其特征在于，包括：

S1、预设刀头加工产品时上下料时间、清洗时长、产品的加工时长、状态变量、产品的编号、RGV移动时长、产品的生产数目、产品的转移次数、刀头的标号、RGV位置、刀头的工作总时长、刀头故障时间节点，所述状态变量包括空闲变量和非空闲变量；

S2、根据预设的刀头空闲加工时长优先策略确定RGV到达的刀头，并控制RGV向刀头移动；

S3、获取当前时间，判断当前时间是否为刀头故障时间节点，若是，随机将任一个刀头标记为故障刀头，并执行步骤S4；若否，执行步骤S5；

S4、判断故障刀头是否为RGV到达的刀头，若是，RGV停止向刀头移动，执行步骤S2；若否，执行步骤S5；

S5、获取RGV位置，判断RGV是否到达刀头，若是，执行步骤S6；若否，RGV继续向刀头移动；

S6、判断刀头是否空闲，若是，进行刀头上料，并根据预设的离散化生物演化方程更新刀头空闲状态变量，直到上料完成后，更新产品的生产数目，执行步骤S7；若否，进行刀头下料及清洗，并根据预设的离散化生物演化方程更新刀头非空闲状态变量，直到下料完成后，更新产品的生产数目，执行步骤S7；

S7、获取当前时间，判断当前时间是否超过预设的刀头的工作总时长，若是，输出产品的生产数目及产品的编号；若否，将产品的加工时长、RGV移动时长和刀头的工作总时长进行时间深度递归，执行步骤S2。

2.根据权利要求1所述的基于故障的RGV单工序产品加工数量预测方法，其特征在于，步骤S1中，确定所述刀头故障时间节点，具体为：根据预设的随机函数按刀头故障发生率生成若干个刀头故障时间节点。

3.根据权利要求1所述的基于故障的RGV单工序产品加工数量预测方法，其特征在于，步骤S2中，所述根据预设的刀头空闲加工时长优先策略确定RGV到达的刀头，具体为：

获取所有刀头的状态变量和刀头加工的产品的加工时长，根据所有刀头的状态变量判断是否有刀头的状态变量为空闲状态变量，若是，确定RGV到达的刀头为状态变量为空闲状态变量的刀头；若否，确定RGV到达的刀头为产品的加工时长最长对应的刀头。

4.根据权利要求1所述的基于故障的RGV单工序产品加工数量预测方法，其特征在于，步骤S3中，所述随机将任一个刀头标记为故障刀头，具体为：

随机将一个状态变量为非空闲状态变量的刀头加工的产品的编号更新为0、产品的加工时长更新为预设的停止时间阈值。

5.根据权利要求1所述的基于故障的RGV单工序产品加工数量预测方法，其特征在于，步骤S7中，所述将产品的加工时长、RGV移动时长和刀头的工作总时长进行时间深度递归，具体为：

T_j+1＝T_j+t_m，刀头的工作总时长t′＝t′+t_m，其中，T_j+1表示第j+1个产品的加工时长，T_j表示第j个产品的加工时长，t_m表示RGV移动时长，t′表示刀头的工作总时长。