一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法技术

本发明专利技术提供一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法，包括：根据柔性生产线领域的系统概念和逻辑，结合本体建模方法，给出车间生产线信息本体模型构建流程，构建柔性生产线的领域本体模型；基于SWRL语言建立本体的知识推理规则库并进行知识推理，结合车间生产线信息服务匹配方法，推导出生产线的生产状况；针对柔性作业车间调度决策和生产线当前生产状况的约束建立数学模型，使用基于遗传算法结合禁忌搜索算法的优化方法对该模型进行优化，优化的目标函数是工件的总加工时间，优化参数是工件的加工序列。本发明专利技术优化了单批次生产过程的资源配置，本体构建与推理机制实现制造资源的知识表达、增强了加工过程的智能化程度。

【技术实现步骤摘要】
一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法
本专利技术涉及生产线调度优化领域领域，具体涉及一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法。
技术介绍
随着客户需求的多样性和个性化的趋势愈发显现，当前制造业中多品种、小批量、个性化的生产模式逐渐成为主流。相比传统的制造模式，多品种小批量的生产模式在感知市场变化和制造敏捷性上优势明显。多品种小批量生产模式具有如下一些特点：1)离散型制造模式。多品种小批量制造的产品通常由多个零件装配成型，属于典型的离散型制造模式。2)订单驱动生产，通用件与标准件协同制造。多品种小批量制造商由于离散型制造的特点，零部件和工艺环节管理复杂，故一般基于订单组织生产。此外，为了兼顾工艺通用性和产品专业性，多品种小批量生产通常按照一定标准同时库存通用件和标准件。3)加工时间严格。用户通常要求多品种小批量制造商在特定时间节点前，按照约定的数量完成所需产品的加工。然而大多数企业常因供货不到位影响生产。4)进度控制难度大。多品种小批量制造涉及的零部件繁多、工艺流程复杂多变，工件通常面临多加工单元间转移、运输距离长等情况，导致进度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法，其特征在于：包括：/n(1)根据柔性生产线领域的系统概念和逻辑，结合本体建模方法，给出车间生产线信息本体模型构建流程，构建柔性生产线的领域本体模型；/n(2)基于SWRL语言建立本体的知识推理规则库并进行知识推理，结合车间生产线信息服务匹配方法，推导出生产线的生产状况；/n(3)针对柔性作业车间调度决策和生产线当前生产状况的约束建立数学模型，使用基于遗传算法结合禁忌搜索算法的优化方法对该模型进行优化，优化的目标函数是工件的总加工时间，优化参数是工件的加工序列。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法，其特征在于：包括：
(1)根据柔性生产线领域的系统概念和逻辑，结合本体建模方法，给出车间生产线信息本体模型构建流程，构建柔性生产线的领域本体模型；
(2)基于SWRL语言建立本体的知识推理规则库并进行知识推理，结合车间生产线信息服务匹配方法，推导出生产线的生产状况；
(3)针对柔性作业车间调度决策和生产线当前生产状况的约束建立数学模型，使用基于遗传算法结合禁忌搜索算法的优化方法对该模型进行优化，优化的目标函数是工件的总加工时间，优化参数是工件的加工序列。


2.根据权利要求1所述的一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法，其特征在于：步骤(1)所述的本体模型构建流程为：
明确本体建模的目的和范围、判断是否复用、车间生产线信息分类术语及概念分析、车间生产线信息概念之间关系定义、定义车间生产线信息属性及取值类型、领域本体模型构建和本体评价，并最终生成车间生产线信息本体模型库。


3.根据权利要求1所述的一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法，其特征在于：步骤(2)所述的进行知识推理的过程为：
根据步骤(1)获得的领域本体，建立领域规则；
OWL解析器把领域本体解析为推理引擎能够识别的格式,并将类、关系、属性和实例等本体中的信息导入事实库，SWRL解析器把SWRL规则解析为推理引擎可以识别的格式,然后把解析后的规则放入规则库中；
推理引擎根据事实库和规则库进行推理，形成OWL新的事实库，并将其写入OWL知识库。


4.根据权利要求1所述的一种面向小批量多品种的可重构生产线调度优化方法，其特征在于：步骤(3)中柔性作业车间调度决策需要满足以下约束条件：
机器约束：任何工件在同一时刻只能在一台机器上进行加工，且机器加工不能被中断；
分配约束：每台机器在任何时刻只能加工某个工件的某道工序；
变量约束：每个工件的加工时间已知，且均为大于零的实数；
工序约束：每个工件工序之间存在先后顺序，不同工件工序之间无约束关系；
且生产线当前生产状况...

【专利技术属性】
技术研发人员：李方，庄志尧，张平，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44