[发明专利]一种基于数字孪生的车间调度方法

权利要求书

1.一种基于数字孪生的车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)：调度涉及n个设备，m个工件，构建设备i的多维数字孪生模型，1≤i≤n；首先，采用CAD工具建立设备i的三维实体模型；然后，使用有限元分析工具对设备i关键零部件的物理参数进行计算模拟，包括温度分布、应力分布、零部件变形；接着，考虑设备工作、空闲及待机三种类型能耗，建立设备的能耗行为模型；最后，设定设备i的利用率U_i最低值为U，能耗E_i最大值为E，加工工件j拖期的最大值为D，将其作为设备运行规则约束设备加工工件的过程，1≤j≤m；

步骤(2)：基于数字孪生模型预测设备的可用性，对设备i，首先将传感器采集的设备真实运行数据，包括温度、振动、电压、电流进行异常值去除与数据去噪预处理，并使用集合R＝{r_p|1≤p≤a}表示处理后的参数，其中，r_p为设备i的第p个运行参数，a为参数个数；基于步骤(1)构建的数字孪生模型，仿真计算难以由传感器直接测量的参数，包括零部件的应力分布、温度分布及变形，并将参数表示为M＝{m_q|1≤q≤b}，其中，m_q为第q个仿真参数，b为参数个数；仿真数据M是对真实数据R的补充与完善；接着，对R与M中的数据同时进行特征提取，将提取得到的特征和其预警的设备状态进行一一对应，所述状态包括如正常、疲劳、破损；使用神经网络方法融合R与M的数据特征，并建立设备状态预测模型，基于该预测模型预测设备i的状态；若设备i正常，则判定该设备可用，即可被调用并用于工件加工；否则，安排设备维修，在维修期间设备不可调用；

步骤(3)：调度方案生成，首先，建立以完工时间最短为优化目标的调度模型，以及设备不可调用时段不能加工工件作为约束条件；接着，根据式S＝β₁×T_ijk+β₂×E_ijk+β₃×W_i决定工件j的第k个工序分配给哪个设备，其中，T_ijk表示设备i加工工件j的第k个工序所需时间，E_ijk表示对应能耗，W_i表示设备i已被占用的时间，所述已被占用的时间用已分配的工件所需的加工总时长与维修时间之和表示，β₁，β₂及β₃分别为T_ijk，E_ijk及W_i的权值，表示这三个量的重要程度，0≤β₁≤1，0≤β₂≤1，0≤β₃≤1，β₁+β₂+β₃＝1；根据计算结果，将该工序分配给S值最小的设备；最后，基于工序的分配结果，在满足各约束条件的前提下，使用遗传算法求解调度模型，从而得到工件的加工顺序，生成调度方案；

步骤(4)：基于步骤(1)构建的设备i的数字孪生模型评估生成的调度方案，首先基于三维实体模型，对调度方案的整个流程进行模拟，从而得到各工件的完成时间C_j与各设备利用率U_i；基于能耗行为模型，计算各设备在调度方案中的能耗值E_i；然后，判断以上仿真得到的C_j，U_i及E_i能否处于数字孪生模型预定义的阈值范围内；若满足，则该调度方案通过方案评估，执行即可；否则，需返回步骤(3)重新生成调度方案。