智能RGV的动态调度策略

Updated time: 2019-01-16

【Summary】 智能RGV的动态调度问题是影响智能加工系统生产效率的重要因素，有效的动态调度方法与优化技术的研究和应用，对于制造 企业提高生产效率有着重要作用。文通过建立合理的RGV动态调度模型，对智能RGV的动态调度问题进行了分析。针对任务一，首先 从机器不出故障的情况出发，对一道工序与两道工序的加工情况采用0-1整数规划进行表述。然后，以最后一块物料开始加工的时间最 短为目标函数，分别建立了基于0-1整数规划的单工序情况RGV静态调度模型与双工序情况RGV静态调度模型，我们采用粒子群算法对 模型进行求解，通过Matlab编程得到一道工序的加工情况下三组在8小时内所加工的最大物料数分别为384、361和392；两道工序的加工 情况下三组在8小时内所加工的最大物料数分别为251、240和268。在建立了RGV静态调度模型之后，考虑机器故障的情况。我们将机 器出现故障的情况进行等价，将CNC出现机器故障的情况看作CNC持续工作的状态，因此，基于原有的RGV静态调度模型，对原有的模 型增加了约束条件，从而分别建立起了单工序情况RGV动态调度模型与双工序情况RGV动态调度模型，得到的结果见支撑材料。针对 任务二，基于问题一所建立的单工序情况与双工序情况的RGV动态调度模型，将表1中系统作业参数的3组数据代入到模型中，检验得到 了模型的实用性和算法的有效性，得到的RGV的调度策略见“5.4问题二的求解”，其作业效率为92.37%。本文中我们所建立的模型从静 态模型出发，考虑从静态调度问题到动态调度问题的研究方法，由浅及里、环环相扣，建立起了RGV动态调度模型，求解出了相关结果。 在最后，对模型的优缺点进行了评价。在模型的推广部分，为了使模型更具有实用性，提出了多种目标函数的建立的想法。本文所建立的 模型是有效的动态调度方法与优化技术的研究和应用，这对于制造企业提高生产效率、缩减成本等有着重要作用。

【Keywords】 0-1整数规划 粒子群算法 静态调度模型 动态调度模型

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