【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械加工智能生产线，特别是涉及一种机械加工智能生产线优化调度方法及系统。
技术介绍
1、随着21世纪物联网、云计算、大数据与计算机运算能力的快速发展，数字孪生技术在原有的技术上的得到了进一步提升，该技术逐渐应用与城市规划、健康医疗、能源系统与制造业等多个领域，形成了一种新型科技趋势，该技术能够将物理实体构建成为虚拟的系统模型，可以从中对研究对象进行测试、优化与分析，在整个过程中，虚拟场景可以有效的模拟现实环境，为解决现实环境中的各种困难带来了方便途径，成为了成本管理、改善决策与降低成本现代科技的强大工具；从20世纪数字化自动机器人进入机械制造领域，生产线系统通过数字控制运用机器人进行生产，增强了生产的灵活性和效率；到21世纪人工智能及其智能制造运用于生产线加工，使生产线生产具备了自适应、自学习能力，机械化生产的速度得到了大幅度提升，在企业智能机械加工过程中存在着大量数据、人员、设备和物资流动，多数生产线的加工采用固定的计划进行，强烈依赖于人工计划与决策，面对生产中出现各种问题，往往需要某些生产线停机整顿，重新调整生产方案，因此企业需要时刻应对各种情况的发生，在特定的时间得出合理的生产方案，才能更好的分配资源避免浪费。
2、在传统机械加工智能生产过程中，企业投资的智能设施相对过去较为昂贵，整个生产设计和运营加工过程相当复杂，企业对生产线维护和生产线人员操作面临着多种安全风险，而且整个企业生产方案往往在特定任务中表现出色，当生产需要变化或者与其差异较大任务时适应性不强，如果运行中某个生产线出现问题，生产线生
技术实现思路
1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种机械加工智能生产线优化调度方法及系统，用于解决现有技术中生产线工人无法避免生产过程的不确定性发生，还有企业管理者进行决策时并没有合理的生产线优化调度方案的问题。
2、为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种机械加工智能生产线优化调度方法，包括以下步骤：建立与各条生产线物理实体相同的可视化数字孪生虚拟模型；将与各条生产线有关的参数和逻辑关系添加入可视化数字孪生虚拟模型；获取用户通过注册登录模块输入的生产目标；对所述生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案、时间最优调度方案和资源最优调度方案；获取决策者选择的调度方案，并将所述调度方案使用可视化数字孪生虚拟模型进行模拟，根据模拟结果实现对机械加工智能生产线调度的优化。
4、一种机械加工智能生产线优化调度系统，包括：建立模块，用于建立与各条生产线物理实体相同的可视化数字孪生虚拟模型；将与各条生产线有关的参数和逻辑关系添加入可视化数字孪生虚拟模型；分析模块，用于获取用户通过注册登录模块输入的生产目标；还用于对所述生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案、时间最优调度方案和资源最优调度方案；模拟模块，用于获取决策者选择的调度方案，并将所述调度方案使用可视化数字孪生虚拟模型进行模拟，根据模拟结果实现对机械加工智能生产线调度的优化。
5、一种服务器，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述的机械加工智能生产线优化调度方法。
6、一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的机械加工智能生产线优化调度方法。
7、于本专利技术的一实施例中，所述对生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案，包括：从数据中心模块中调取历史生产实时数据，并使用所述数据训练调度模型；将用户通过注册登录模块输入的生产目标输入训练好的调度模型，根据所述训练好的调度模型得到本次任务的生产目标预测；根据本次任务的生产目标预测对本次任务进行排列，形成任务的优先级，并根据排列结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案，该技术方案通过使用历史生产实时数据训练调度模型，并使用训练好的调度模型对生产目标进行预测，然后根据生产目标预测对本次任务进行排列，形成任务的优先级，从而能够得到对应该生产目标的自适应度最优调度方案。
8、于本专利技术的一实施例中，所述根据本次任务的生产目标预测对本次任务进行排列，形成任务的优先级，并根据排列结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案，包括：根据以下公式对本次任务进行排列，形成任务的优先级：其中，urenwu为任务的优先级，为整个任务预测的完成时间，gi为紧急度，ti为任务的截至时间，xi为整个任务的资源需求量。
9、于本专利技术的一实施例中，所述对生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的时间最优调度方案，包括：对机械加工智能生产线进行初始化种群和适应度评估；根据所述适应度评估进行母体选择，对选择的母体进行交叉产生新的个体；对新的个体进行适应度评估，并将新生个体替代原有产生新的种群；根据替代结果得到对应所述生产目标的时间最优调度方案，该技术方案通过对生产线进行初始化种群和适应度评估，并根据适应度评估使得种群的多样性增加，从最终种群中选择具有最佳适应度的个体作为最优解，从而可以得到对应该生产目标的时间最优调度方案。
10、于本专利技术的一实施例中，所述对生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的资源最优调度方案，包括：确定机械加工智能生产线的最小加工时间的目标函数和初始状态；设定所述生产线的初始温度，并通过领域操作生成生产线的新状态；确定所述生产线目标函数的差异，并根据metropolis准则更新生产线的当前状态；降低所述生产线的设定温度，并模拟与控制金属退火的过程，根据模拟与控制的结果得到对应所述生产目标的资源最优调度方案，该技术方案通过构建生产线最小加工时间的目标函数，并对生产线的目标函数进行循环迭代，当达到整个机械加工智能生产线生产收敛要求的情况下停止迭代，从而可以得到对应该生产目标的资源最优调度方案。
11、于本专利技术的一实施例中，所述metropolis准则的模型为：其中，δq表示新状态与当前状态的目标函数差异，t为权衡参数，即生产线的设定温度，所述metropolis准则的模型达到一定迭代次数或者温度降至一定程度时停止迭代，输出在迭代过程中目标函数最小的状态。
12、于本专利技术的一实施例中，在将所述调度方案使用可视化数字孪生虚拟模型进行模拟时，数据中心模块会持续收集生产线运行的数据，并根据所述运行数据对可视化数字孪生虚拟模型的不足进行改进。
13、如上所述，本专利技术的一种机械加工智能生产本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述对生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案，包括：
3.根据权利要求2所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述根据本次任务的生产目标预测对本次任务进行排列，形成任务的优先级，并根据排列结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案，包括：
4.根据权利要求1所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述对生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的时间最优调度方案，包括：
5.根据权利要求1所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述对生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的资源最优调度方案，包括：
6.根据权利要求5所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述Metropolis准则的模型为：
7.根据权利要求1所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特
8.一种机械加工智能生产线优化调度系统，其特征在于：包括：
9.一种服务器，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一所述的机械加工智能生产线优化调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述对生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案，包括：
3.根据权利要求2所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述根据本次任务的生产目标预测对本次任务进行排列，形成任务的优先级，并根据排列结果得到对应所述生产目标的自适应度最优调度方案，包括：
4.根据权利要求1所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述对生产目标进行分析，根据分析结果得到对应所述生产目标的时间最优调度方案，包括：
5.根据权利要求1所述的一种机械加工智能生产线优化调度方法，其特征在于：所述对生产...
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