[發明專利]面向低碳制造的器件加工工藝過程智能優化系統在審
| 申請號: | 201810389059.2 | 申請日: | 2018-04-27 |
| 公開(公告)號: | CN108734339A | 公開(公告)日: | 2018-11-02 |
| 發明(設計)人: | 姚嫣菲;潘國強;項峻松;章正偉;扈慧強 | 申請(專利權)人: | 浙江交通職業技術學院 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/12 |
| 代理公司: | 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241 | 代理人: | 王利強 |
| 地址: | 311112 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 模型庫 智能優化系統 工藝過程 器件加工 低碳 通用設備 制造 故障分析模塊 設備檢測模塊 外界環境變化 多目標優化 個性化需求 傳送帶 車床設備 吊車模型 關鍵設備 焊接設備 加工系統 控制模塊 磨床設備 評價模塊 設備模型 設備在線 生產效率 數據擬合 銑床設備 優化控制 優化系統 有效實現 在線測試 建模 刨床 檢測 | ||
1.一種面向低碳制造的器件加工工藝過程智能優化系統,其特征在于,所述優化系統包括通用設備模型庫、設備在線檢測與故障分析模塊、生產效率評價模塊以及多目標優化控制模塊;所述通用設備模型庫中,利用理論+半經驗方法對制造加工系統的關鍵設備進行建模,其中的待定參數由設備檢測模塊在線測試數據擬合得出,模型庫包括車床設備模型庫、銑床設備模型庫、刨床設備模型庫、焊接設備模型庫、磨床設備模型庫、吊車模型庫和傳送帶模型庫;
所述設備在線檢測與故障分析模塊中,包括各種溫度、濕度、刀具類型、器件材料、器件質量、器件外形尺寸、加工精度、加工時間、電功率數據采集設備、傳輸設備和存儲設備;對于設定關鍵性能指標,即機床的實際性能系數、傳送系統的輸送能效比、最大主軸應力、最大切削力、單位加工量耗功率、系統平衡度和冷卻液系統溫度一致性;通過與預設定值或歷史檢測數據進行比較,若發現明顯偏差則輸出報警,并顯示故障類型;
所述生產效率評價模塊中,多參數控制模式中包括客觀指標和主觀指標,所述客觀指標包括基于經濟效益、單位器件加工時間、合格率和生產總成本自動生成生產效率指標;所述主觀指標包括采用行為識別方式生成滿意度指標;
所述多目標優化控制模塊中,單一目標控制模式可選擇:節能優先,效率優先或者低能耗費用優先;雙目標控制模式為生產效率+節能;生產效率+低碳;或者是低碳+低能耗費用。
2.如權利要求1所述的面向低碳制造的器件加工工藝過程智能優化系統,其特征在于,所述多目標優化控制模塊為遺傳算法多目標優化控制模塊,所述遺傳算法優化過程為:
步驟1:初始化,隨機產生一個規模為P的初始種群,其中每個個體為二進制位串的形式,也就是染色體;一組控制參數即一個個體;
步驟2:計算適應度,計算種群中每個個體的適應度,即該種加工工藝方法所需要的能耗、碳排量、生產效率指標,單一目標控制模式的能耗越低,適應度越高;
步驟3:選擇,選擇是指從群體中選擇優良的個體并淘汰劣質個體的操作,它建立在適應函數評估的基礎上,適應度越大的個體,被選擇的可能性就越大,它的下一代的個數就越多,選擇出來的個體放入配對庫中;
步驟4:交叉,從種群中隨機選擇兩個染色體,按設定的交叉概率進行基因交換,交換位置的選取也可以是隨機的;
步驟5:變異,從種群中隨機選擇一個染色體,按一定的變異概率進行基因變異;
步驟6:若發現最優解或者到達迭代次數,則算法停止;否則,轉步驟2。
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