一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法，属于生产车间智能优化调度领域。本发明专利技术通过确定工厂内的锂电池叠片加工过程调度模型和优化目标，并使用基于改进的蝙蝠算法的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型依据每台加工设备上所加工锂电池叠片的最大完工时间来建立，同时优化目标为最小化最大完工时间。本发明专利技术可在较短时间内获得锂电池叠片加工过程调度问题的近似最优解，从而降低了工厂的生产成本，提高了工厂的生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法
本专利技术涉及一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法，属于生产车间智能优化调度领域。
技术介绍
随着科学技术的发展以及人民物质文化生活水平的提高，人们对电池的需求量越来越大，对电池的性能的要求也越来越高。特别是随着空间技术的发展和军事装备的需求，信息和微电子工业的迅猛发展所带来的大量工业用、民用、医用便携式电子产品的问世，电动汽车的研制和开发，以及环境保护意识的增强，人们对体积小，重量轻，高能量，安全可靠，无污染，可反复充电使用的电池的需求更加迫切。锂离子电池就是在这种形式下迅速发展起来的新型高能二次电池。锂离子电芯核心制造工艺分为叠片工艺和卷绕工艺，这两种工艺的主要区别在于极片装配方式的区别。叠片工艺是将正极、负极切成小片与隔离膜叠合成小电芯单体，然后将小电芯单体叠放并联起来组成一个大电芯的一种锂离子电芯制造工艺。叠片工序分为：搅拌、涂布、对辊、模切、叠片、焊接、顶封、注液、预化、抽气封口、成型、化成、测试。然而目前，国内各大锂电池制造企业的生产计划和调度仍由计划员凭借经验手工完成。调度员主要采用基于最小完工时间的分配规则进行调度，即按照各锂电池加工批次的完工时间进行升序排列，以此作为加工序列。这种方式在一定程度上可以减少生产计划的完工时间，但是无法考虑到锂电池批次加工序列之间的耦合作用，且调度方案单一，无法满足生产计划的突发性事件及多样性的需求。并且由于计划过程中存在着大量的人工协调和资源平衡，有限的人力难以保证协调和平衡的准确性，生产的停顿将大大影响企业的生产效率，因此对锂电池叠片加工过程的优化调度将对企业的生产成本和经济效益产生较大影响。合理安排批次的加工生产顺序可以大大降低整个锂电池叠片加工过程的完工时间，同时也很大程度上节约了大量的人力资源，提高企业的生产效率和经济效益。
技术实现思路
本专利技术提供了一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法，以用于解决在较短时间内获得锂电池叠片加工过程优良解的调度问题。本专利技术的技术方案是：一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法，通过确定工厂内的锂电池叠片加工过程调度模型和优化目标，并使用基于改进的蝙蝠算法的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型依据每台加工设备上所加工锂电池叠片的最大完工时间来建立，同时优化目标为最小化最大完工时间Cmax(π):Cmax(π)＝Cπ(n),mCπ(i),j＝max{Cπ(i-1),j,Cπ(i),j-1}+pπ(i),j，i＝2,3,…,n,j＝2,3,…,m；Cπ(1),j＝Cπ(1),j-1+pπ(1),j，j＝2,3,…,m；Cπ(i),1＝Cπ(i-1),1+pπ(i),1，i＝2,3,…,n；Cπ(1),1＝pπ(1),1式中，工件数为n，共有m台机器进行操作并规定该操作开始后将不允许中断，优化调度问题的一个解为π＝{π(1),π(2),…,π(i),…,π(n)}表示锂电池叠片加工过程的一种加工序列，π(i)表示加工序列中第i个位置的工件,pπ(i),j表示工件π(i)在机器j上操作的标准加工时间，Cπ(i),j表示工件π(i)在机器j上操作的完工时间，Cmax(π)表示锂电池叠片加工过程的最大完工时间，调度的目标为在工件排序的集合Φ中找到一个π*，使得最大完工时间Cmax(π*)最小。所述基于改进的蝙蝠算法的优化调度方法具体为：Step1、种群初始化：采用随机方法产生初始化种群Initpop，直至初始解的数量达到种群规模的要求；其中，种群规模为NP；Step2、蝙蝠群体的位置和速度更新：其中fζ为第ζ只蝙蝠在t时刻搜寻猎物时发出的频率大小，属于[fmin,fmax],β属于[0,1]是均匀分部的随机数，和分别表示t时刻第ζ只蝙蝠所处的位置和速度，x*表示在t时刻蝙蝠群体中最优个体所在位置；Step3、蝙蝠种群局部扰动：对于局部搜索部分，一旦从当前最佳解中选择了一个解，则使用随机游走对每个蝙蝠产生一个新解，扰动方程如下：xnew(ζ)＝xold+εAξ其中，选择全局最优解后，当前种群中每一个个体的当前解xold参与更新其位置获得新解为前ζ只蝙蝠响度的平均值,ε为区间[-1,1]内随机数组成的随机数；Step4、更新蝙蝠种群：对每只蝙蝠更新后的位置进行评价，若新位置优于先前的位置且则将新位置替换原来位置,为前ζ只蝙蝠响度的平均值，rand为均匀分布的随机数；Step5、最优个体执行局部搜索：对最优个体执行“Swap”和“Insert”操作，如果局部搜索得到的个体优于当前个体则将其替换，并将当代种群作为新一代种群；由于一旦蝙蝠找到猎物，响度通常会降低，而脉冲发射速率会增加，必须在迭代过程中改变响度和脉冲发射的频度，因此可以将响度选择为Amin和Amax之间的遍历值，假设Amin＝0意味着蝙蝠刚刚发现了猎物，并暂时停止发出任何声音,则有：其中，表示在t时刻蝙蝠ζ的响度，为蝙蝠ζ最大的脉冲频度，也是初始的脉冲频度，表示在t+1时刻第ζ只蝙蝠的脉冲频度，α和γ分别表示脉冲音强衰减系数和脉冲频度增加系数，二者均为恒量，通常在[0,1]内取值；Step6、对所有蝙蝠的适应度值进行排序,找出当前的最优解和最优值；Step7、重复步骤Step2～Step5直至满足设定的最优解条件或者达到最大迭代次数,输出全局最优值和最优解。本专利技术的有益效果是：本专利技术可在较短时间内获得锂电池叠片加工过程调度问题的近似最优解，从而降低了工厂的生产成本，提高了工厂的生产效率，增强企业的竞争力，有效解决锂电池叠片加工过程由于加工排序不当导致的工厂成本浪费，经济效益不高的问题。附图说明图1为本专利技术的整体设计流程图；图2为本专利技术的整体算法流程图；图3为本专利技术中问题解的表达示意图；图4为本专利技术的基本“Insert”领域变化示意图；图5为本专利技术的基本“Swap”领域变化示意图。具体实施方式实施例1：如图1-5所示，一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法，通过确定工厂内的锂电池叠片加工过程调度模型和优化目标，并使用基于改进的蝙蝠算法的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型依据每台加工设备上所加工锂电池叠片的最大完工时间来建立，同时优化目标为最小化最大完工时间Cmax(π):Cmax(π)＝Cπ(n),mCπ(i),j＝max{Cπ(i-1),j,Cπ(i),j-1}+pπ(i),j，i＝2,3,…,n,j＝2,3,…,m；Cπ(1),j＝Cπ(1),j-1+pπ(1),j，j＝2,3,…,m；Cπ(i),1＝Cπ(i-1),1+pπ(i),1，i＝2,3,…,n；Cπ(1),1＝pπ(1),1式中，工件数为n，共有m台机器进行操作并规定该操作开始后将不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法，其特征在于：通过确定工厂内的锂电池叠片加工过程调度模型和优化目标，并使用基于改进的蝙蝠算法的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型依据每台加工设备上所加工锂电池叠片的最大完工时间来建立，同时优化目标为最小化最大完工时间C

【技术特征摘要】
1.一种锂电池叠片加工过程的优化调度方法，其特征在于：通过确定工厂内的锂电池叠片加工过程调度模型和优化目标，并使用基于改进的蝙蝠算法的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型依据每台加工设备上所加工锂电池叠片的最大完工时间来建立，同时优化目标为最小化最大完工时间Cmax(π):
Cmax(π)＝Cπ(n),m
Cπ(i),j＝max{Cπ(i-1),j,Cπ(i),j-1}+pπ(i),j，i＝2,3,…,n,j＝2,3,…,m；
Cπ(1),j＝Cπ(1),j-1+pπ(1),j，j＝2,3,…,m；
Cπ(i),1＝Cπ(i-1),1+pπ(i),1，i＝2,3,…,n；
Cπ(1),1＝pπ(1),1



π*＝arg{Cmax(π)}→min,
式中，工件数为n，共有m台机器进行操作并规定该操作开始后将不允许中断，优化调度问题的一个解为π＝{π(1),π(2),…,π(i),…,π(n)}表示锂电池叠片加工过程的一种加工序列，π(i)表示加工序列中第i个位置的工件,pπ(i),j表示工件π(i)在机器j上操作的标准加工时间，Cπ(i),j表示工件π(i)在机器j上操作的完工时间，Cmax(π)表示锂电池叠片加工过程的最大完工时间，调度的目标为在工件排序的集合Φ中找到一个π*，使得最大完工时间Cmax(π*)最小。


2.根据权利要求1所述的锂电池叠片加工过程的优化调度方法，其特征在于：所述基于改进的蝙蝠算法的优化调度方法具体为：
Step1、种群初始化：采用随机方法产生初始化种群Initpop，直至初始解的数量达到种群规模的要求；其中，种群规模为NP；
Step2、蝙蝠群体的位置和速度更新：
fξ＝fmin+(fmax-fmin)*β

【专利技术属性】
技术研发人员：吴丽萍，张辉，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南;53