基于最優路徑的隨機故障智能RGV動態調度策略

劉豐瑞 邢凱銘 張宇航 張琳 王希

摘要

隨著我國現代智能加工系統的不斷發展，針對一種RGV-CNC智能加工系統，本文提出了一種基于最優路徑的隨機故障動態調度模型，采用三個優先級的目標函數，嵌套判斷語句，從而建立了動態反饋調整機制。通過算例分析，求解出RGV的動態調度策略和系統的作業效率，檢驗出本文中模型的實用性和算法的有效性良好。

【關鍵詞】智能加工系統 最優路徑 動態調度模型 隨機故障

1 問題的提出

本文研究如圖1所示的一個智能加工系統。

將算例分為2種情況，分別含有3組檢驗數據。

（1）物料的第一和第二道工序分別由兩臺不同的CNC依次加工完成。

（2）物料可以在任一臺CNC上加工完成，基于CNC在加工過程中可能發生故障（據統計：故障的發生概率約為1%）的情況，每次故障排除（人工處理，未完成的物料報廢）時間介于10～20分鐘之間，故障排除后即刻加入作業序列。

2 模型的建立與求解

2.1 基于最優路徑的雙工序動態調度模型建立與求解

目前，研究智能加工系統的動態調度問題常用方法包括Petri網、時態邏輯、模擬退火、遺傳算法Genetic Algorithm，GA）、神經網絡等算法，無論是在工業生產、商業經營、日常生活等都具有十分重要的意義。

本文定義“1”表示CNC正在工作，“0”表示CNC空閑并發出信號，

1 0 0 1例如0 1 0 0表示CNC2#、CNC8#、CNC3#正在工作，CNC1#、CNC4#、CNC5#、CNC6#、CNC7#正在空閑并發出信號。以“RGV移動到最近的CNC完成任務”為第一優先級目標函數，在同時有兩個相同距離的任務請求時以"RGV移動到奇數序號的CNC完成任務”為第二優先級目標函數，在任務請求的第一優先級目標函數和第二優先級目標函數都相同時以“RGV移動到序號數值較小的CNC完成任務”為第三優先級目標函數，嵌套一段判斷“RGV移動時間是否最短”的語句。三個優先級的目標函數嵌套一段判斷語句，可以實現RGV-CNC智能加工系統調度的“動態”特性，其中的動態反饋調整機制是指，RGV接收CNC工作發出的0，1信號并產生響應，由此動態反饋調整機制可以較好地調整移動的方向和距離。

為了使求解作業效率的公式廣泛適用于本文要解決的四種情況，定義了x_i，y_i這兩個0，1變量，從而得到公式（1），求解結果78.341%、76.031%、75.931%。

2.2 有故障的單工序動態調度模型建立與求解

在MATLAB算法程序中添加“隨機數”程序，根據無故障模型中求解出的加工工件總數，在每個班次的工作中取1%的隨機數，隨機數代表“發生故障”。在保證10分鐘到20分鐘故障時間之內，CNC不會向RGV發出需求信號的基礎上，我們模擬隨機出現故障的情況：發生故障的位置用生產原件的件數表示，在1到總數之間隨機取4個數，決定故障發生的時間。發生故障之后的檢修時間算入加工時間，在檢修時間為600s到1200s之間取隨機數，檢修過后，本周期的工件數最后不計入完成工件總數。程序運行結果85.312%、81.563%、83.500%。

3 結論

利用表1中系統作業參數的3組數據分別檢驗模型的實用性和算法的有效性，本文分別求解出雙工序智能加工系統和隨機故障單工序智能加工系統的作業效率。在3組數據下作業效率較高且波動不大，因此檢驗出模型的實用性較高、算法的有效性良好。

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