[發(fā)明專利]一種生產(chǎn)單元不確定性條件下的重調(diào)度觸發(fā)判斷方法

在審

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• 申請日: 2020-05-08
• 公開（公告）號: CN111581882A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 廖春泉;馮毅萍
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州天勤知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33224
• 代理人: 高燕

本發(fā)明公開了一種生產(chǎn)單元不確定性條件下的重調(diào)度觸發(fā)判斷方法，先在生產(chǎn)前通過含不確定性擾動仿真和無不確定性擾動仿真收集樣本訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型得到數(shù)據(jù)模型；在生產(chǎn)過程中收集實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)和不確定性擾動數(shù)據(jù)，仿真得到無不確定性擾動理想場景下標(biāo)準(zhǔn)排產(chǎn)方案對應(yīng)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，預(yù)處理后輸入數(shù)據(jù)模型判斷是否觸發(fā)重調(diào)度；采集監(jiān)測到的不確定性擾動篩選得到描述不確定性輸入專家系統(tǒng)分析是否觸發(fā)重調(diào)度。本發(fā)明的重調(diào)度觸發(fā)判斷方法具有較好的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及生產(chǎn)調(diào)度控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種生產(chǎn)單元不確定性條件下的重調(diào)度觸發(fā)判斷方法。

背景技術(shù)

生產(chǎn)調(diào)度是對生產(chǎn)單元的統(tǒng)籌規(guī)劃，物流排產(chǎn)調(diào)度問題是生產(chǎn)調(diào)度的核心，而處理生產(chǎn)過程中的生產(chǎn)單元不確定性就是排產(chǎn)調(diào)度中的關(guān)鍵問題。工業(yè)生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)單元不確定性是指由于設(shè)備故障、能源供應(yīng)等因素導(dǎo)致生產(chǎn)停滯或產(chǎn)率波動，是一種相對頻繁的不確定性因素。它對生產(chǎn)的影響不容忽視，輕則導(dǎo)致生產(chǎn)計劃無法完成，嚴(yán)重時可能造成安全事故。為了抵抗生產(chǎn)單元不確定性的干擾，提高生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性，必須根據(jù)制造車間的實時工況及生產(chǎn)系統(tǒng)狀態(tài)，實施科學(xué)合理的重調(diào)度。重調(diào)度框架一般由重調(diào)度因素、重調(diào)度策略、重調(diào)度方法和重調(diào)度評價組成。其中，重調(diào)度策略旨在解決重調(diào)度觸發(fā)判斷問題。若過早觸發(fā)重調(diào)度，則會導(dǎo)致重調(diào)度頻率過高，導(dǎo)致生產(chǎn)系統(tǒng)緊張度過高；反之，則導(dǎo)致調(diào)度方案更新的時滯，影響生產(chǎn)系統(tǒng)運行績效。因此，合適的重調(diào)度觸發(fā)判斷方法對于生產(chǎn)重調(diào)度最終的效果至關(guān)重要。

Vieira在《Rescheduling Manufacturing Systems：A Framework ofStrategies，Policies，and Methods》中將重調(diào)度策略分為三種類型：周期性、事件驅(qū)動型以及混合型。周期性重調(diào)度策略是指每過一個周期觸發(fā)重調(diào)度，可保證生產(chǎn)調(diào)度的穩(wěn)定性，但無法及時響應(yīng)突發(fā)事件。事件驅(qū)動型重調(diào)度是指只要出現(xiàn)了生產(chǎn)不確定性就觸發(fā)重調(diào)度，可以保證生產(chǎn)調(diào)度的有效性，但是當(dāng)生產(chǎn)不確定性頻發(fā)時，會產(chǎn)生不必要的重調(diào)度，造成系統(tǒng)震蕩。混合重調(diào)度驅(qū)動機制是在周期驅(qū)動的基礎(chǔ)上，當(dāng)突發(fā)生產(chǎn)不確定性時，也會觸發(fā)重調(diào)度。張璽等在《Research on rescheduling strategy optimization inmanufacturing shop based on improved fuzzy petri Net》中指出簡單的混合驅(qū)動可能增加重調(diào)度頻率，降低生產(chǎn)系統(tǒng)效率。此外，劉明周在《基于損益云模型的制造車間重調(diào)度決策方法》中提出損益云模型通過比較重調(diào)度的預(yù)損失和預(yù)收益判斷是否觸發(fā)重調(diào)度。損益模型可解釋性好，但計算復(fù)雜、實時性差。

通過評估生產(chǎn)系統(tǒng)狀態(tài)，結(jié)合實時工況選擇相應(yīng)的重調(diào)度策略也是較為合理的一種方法。目前基于狀態(tài)評估的方法有兩種：基于專家知識的臨界閾值和基于數(shù)據(jù)挖掘的機器學(xué)習(xí)模型。閾值判斷的方法通過設(shè)計關(guān)鍵指標(biāo)作為重調(diào)度的觸發(fā)臨界。Suwa在《OnlineScheduling in Manufacturing》中提出基于累積延遲判斷是否重調(diào)度驅(qū)動。張潔等在《Rescheduling Algorithm Based on Rolling Horizon Procedure for aDynamicHybrid Flow Shop with Uncertain Processing Time》中提出基于交貨期偏差容忍度的驅(qū)動策略。陳鴻海在《基于重調(diào)度需度驅(qū)動機制的柔性作業(yè)車間多目標(biāo)動態(tài)調(diào)度研究》中針對柔性作業(yè)車間提出重調(diào)度需度參數(shù)考察生產(chǎn)具體狀態(tài)，建立驅(qū)動機制。基于機器學(xué)習(xí)的重調(diào)度策略在設(shè)計關(guān)鍵指標(biāo)的基礎(chǔ)上建立數(shù)據(jù)模型，判斷是否觸發(fā)重調(diào)度。唐秋華等在《不確定性累積下基于機器學(xué)習(xí)的重調(diào)度方式選擇》中設(shè)計多個狀態(tài)參數(shù)建立機器學(xué)習(xí)模型進行重調(diào)度選擇。

無論上述何種基于狀態(tài)評估的重調(diào)度策略，關(guān)鍵指標(biāo)、特征參數(shù)的設(shè)計都極其依賴專家知識，其充分性和準(zhǔn)確性直接決定著最終的調(diào)度效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種生產(chǎn)單元不確定性條件下的重調(diào)度觸發(fā)判斷方法，該方法的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性較好。

本發(fā)明的具體技術(shù)方案如下：