[发明专利]一种复杂工况下再制造车间多层级任务配置的扰动响应方法

说明书

本发明涉及一种复杂工况下再制造车间多层级任务配置的扰动响应方法，包括：样本采集；确定历史扰动事件对再制造车间任务配置的扰动程度值；确定历史事件下影响再制造车间任务配置的若干参数值；对各参数进行模糊化处理；将模糊化的各参数作为RBF网络的输入量，取对应的扰动程度值作为RBF网络的输出量，对RBF网络进行训练直到RBF网络满足精度要求，得到训练好的RBF网络；扰动事件发生时，得到所述扰动事件下的扰动程度值，根据所述扰动值采取相应的任务配置响应措施。基于本发明的方法，通过对扰动事件对扰动程度进行评估，定位扰动事件影响的再制造车间任务配置层级，从而可根据需要设计相适应的再制造车间多层级任务配置的扰动响应策略。

技术领域

本发明属于车间任务配置领域，具体涉及一种复杂工况下再制造车间多层级任务配置的扰动响应方法。

背景技术

再制造车间生产任务规划问题是异常复杂的系统优化问题，在生产加工过程中由于工艺参数如加工时间、设备状况(设备能力、可靠性、故障状况等)、订单等受到各种不确定性因素的干扰，使得现有任务规划方案不再是最优方案甚至不再是可行方案。由于加工过程中生产信息不能及时的被获取或不能完整的被获取、工件的随机到达以及制造过程中各种随机发生的扰动(设备故障、工序时间误差累积以及工件返工、报废等)，使得制造系统对任务规划方法的适应性降低，因此需要根据实际情况扰动事件的影响程度对再制造车间多层级任务配置方案进行相应的调整以实现缩短产品加工周期、降低生产成本以及降低能耗等多目标要求。

发明内容

本发明解决的技术问题为：提供一种复杂工况下再制造车间多层级任务配置的扰动响应方法，将车间任务配置划分为三个层级子问题：车间层批量划分、工艺单元层任务分配、设备层作业排序，用以根据实际情况扰动事件对扰动程度进行评估，定位扰动事件影响的再制造车间任务配置层级，从而可根据需要设计相适应的再制造车间多层级任务配置的扰动响应策略，从而产生新任务配置方案从而及时有效地调整既定的任务配置方案，保障车间稳定、高效、优化运行。

本发明提供的具体解决方案包括如下步骤：

1)样本采集得到历史扰动事件、历史扰动事件发生前再制造车间任务配置方案以及历史扰动事件发生后再制造车间的任务配置方案；

2)通过历史扰动事件发生前再制造车间任务配置方案以及历史扰动事件发生后再制造车间的任务配置方案确定历史扰动事件对再制造车间任务配置的扰动程度值；

3)通过历史扰动事件发生前再制造车间任务配置方案确定历史事件下影响再制造车间任务配置的若干参数值；

4)利用隶属函数对各参数进行模糊化处理得到模糊化的各参数；

5)将模糊化的各参数作为RBF网络的输入量，取对应的扰动程度值作为RBF网络的输出量，对RBF网络进行训练直到RBF网络满足精度要求，得到训练好的RBF网络；

6)扰动事件发生时，获取历史事件发生前再制造车间的任务配置方案，然后按照步骤3)-4)进行处理得到扰动事件下模糊化的各参数，将模糊化的各参数输入步骤5)中训练好的RBF网络，可得到所述扰动事件下的扰动程度值，根据所述扰动值的大小采取相应的任务配置响应措施，所述任务配置响应措施包括：车间层批量重规划、工艺单元层任务分配重规划和设备层作业排序重规划。