【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于制造业资源调度及制造和生产工程，涉及一种混合包装线的多目标生产节拍协同优化方法。
技术介绍
1、本文基于现有的数据预处理方法和生产线平衡方法，在此技术之上提出本专利的
技术实现思路
。
2、移位瓶颈是相对于固定工序的瓶颈而提出的，是指在实际生产过程中不是按照预定且固定的方式来找寻瓶颈工序，而是对所有工序产生瓶颈的情况做一个实时优先级，在此基础上识别出该时刻对生产线影响最大的瓶颈工序，从而避免陷入局部最优。
3、现阶段针对瓶颈检测与包装产线兼容性问题，最直接的就是固定设备、经验处理生产线平衡问题，导致难以协调各车间、设备之间的协同工作，且设备在使用过程中实时产量是波动的，如果不能及时解决，会降低设备的使用效率、增加时延和生产周期。
4、混合包装线是多品种产品共线生产时，其产品结果通常都是结构、工艺相似,仅规格、部分部件不同的同品类产品。在包装线特定生产中，其生产需求存在定制工序,其余公共工序的工艺工时是完全相同或仅略有差别。对混合包装线装配任务重新进行合理的分配，将降低包装线复杂性，避免因某些装配任务的操作时间减少，造成装配线阻塞和停滞的现象等。
5、在车间实际包装的过程中，仅仅优化单个目标是不能够满足生产的需求，通常需要满足多个性能指标，但是在同时优化不止一个目标时，目标之间可能会存在矛盾性，优化一个目标会影响另外一个目标，例如，最大完工时间和总负荷是相互冲突的，没有一个单一的解决方案能同时优化那些相互冲突的目标，并且在所有目标中不允许只有一个目标最优。因此，有必要在不同
6、因此，现有技术有待于进一步发展。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种混合包装线的多目标生产节拍协同优化方法，以解决生产节拍不协调，生产过程不平顺，损失过大问题，所述方法包括：
2、通过cnn_lstm_self-attenton端进行数据预处理包含数据时空特征加强、数据缺少值填补；
3、构建多目标生产节拍协同问题，假设一条包装线对a、b、c三种产品进行包装；
4、依据公共工序合并,定制工序均保留的原则，符合工序约束关系对混合包装线进行平衡；
5、根据多目标函数，构建多目标协同优化模型；
6、使用改进粒子群算法对多目标协同节拍协同优化问题进行求解；
7、算法进行设计对迭代数k、种群大小pc，惯性权重w进行调整，根据不同参数选择方案，分析影响生产效率的关键影响因子，进而对参数进行进一步调整。
8、一种混合包装线的多目标生产节拍协同优化方法，所述方法步骤如下：
9、步骤1：数据采集。车间智能设备采集生产订单数据、生产加工线运行数据、设备故障数据以及现场视频监控数据。
10、步骤2：数据时空特征加强。cnn_lstm_self-attenton端接收车间智能设备上传的生产订单数据、生产加工线运行数据、设备故障数据以及现场视频监控数据，通过卷积层提取数据输入序列中的数据特征；再在最大池化层的作用下，避免数据过拟合，再将一个个处理的特征序列放入向量集里面，同时将其从二维数据转化为三维数据，从而通过lstm提取出特征序列中的时间序列数据，最后在self-attenton的作用下，模拟出序列数据的全局相关性，充分探索输入数据相关性信息，从而快速对时间序列数据进行检测。
11、步骤3：数据缺少值填补。每个cnn_lstm_self-attenton端负责一道工序，将接收到的车间初始数据进行预处理，在增强数据时空特性的基础上对所有设备进行故障诊断及预警，将实时生产数据及设备预警所产生的数据进行检测、填补，将处理后的增强数据存储至数据库。
12、步骤4：确定混合生产线。在某特定生产计划期内，根据单批次订单内产品的工序约束关系将各订单的产品工艺生产线整合为混合生产线。假设有a、b、c3个产品订单共线生产，根据工序约束关系及工时数据，依据公共工序合并,定制工序均保留的原则对所有种类产品工序进行整合。
13、步骤5：确定综合工时。假设订单a、b、c的生产量分别为5、3、2,整合后混合生产线的各工序综合工时：
14、
15、式中：i为产品工序编号；t为工序的综合工时；m为该生产单元内第m个定制订单(m＝1,2,··,m)；m为该生产单元内定制订单总数；qm为该生产单元内第m个定制订单的生产量；q为该生产计划期内每个生产单元的投产量；tmi为第m个定制订单内产品的第i个生产工序的工时(当订单m内定制产品的第i个工序为空时，t为0min)。
16、步骤6：构建多目标协同优化模型。本专利平衡问题为多目标优化问题，优化目标主要有2个：一是整个计划期内总工作时间最小，表示为工位实际节拍c(瓶颈节拍)最小化；二是各工位生产计件数稳定，表示为生产损失率最小化。建立混合包装线的多目标生产节拍协同优化模型。
17、混合包装线平衡的数学模型可表示如下：
18、(3)整个计划期内总工作时间最小，表示为工位实际节拍ct(瓶颈节拍)最
19、小化：
20、
21、式中：k为工作站数目，n为综合装配任务顺序图上的总任务数，ti为综合装配任务顺序图上装配任务i的作业时间，xik为第个i装配任务被分配到第k个工作站。
22、(4)各工位产能稳定，表示为生产损失率最小化:
23、
24、式中：t为单批次投产周期时间，n为综合装配任务顺序图上的总任务数，xit为综合装配任务顺序图上装配任务i的实际的总产量计数，xit为综合装配任务顺序图上装配任务i。
25、约束条件如下：
26、1)每项装配任务都只被分配到其中的一个工作站：
27、
28、2)每个操作工人都只被分配到其中的一个工作站：
29、
30、3)分配装配任务必须遵循作业优先顺序：
31、
32、其中，pre(i)表示按装配任务的先后顺序，先于任务i完成的任务合,i＝1,2,···,n；
33、4)各装配任务分配到各工作站的决策变量均是0/1型：
34、
35、步骤7：模型求解。使用改进粒子群算法对多目标协同节拍协同优化问题进行求解：
36、
37、
38、设某一粒子i的位置xi＝(xi1+xi2+…+xij)，速度vi＝(vi1+vi2+…+vij)，选代k次后所找到的粒子个体极值pbesti,j，整个群体的全局极值pg_besti,j。
39、步骤8：算法设计。编解码；产生初始种群pc(0)，c＝1,2，..,s,设种群代数t＝0；计算种群pc(t)中每个个体的适应度值；惯性权重w的改进；最优粒子信息快速本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种混合包装线的多目标生产节拍协同优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述混合包装线的多目标生产节拍协同优化方法，其特征在于，所述方法步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种混合包装线的多目标生产节拍协同优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。