【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种智能制造领域的技术，具体是一种考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法。
技术介绍
1、柔性流水车间调度问题(flexible flow shop problem，ffsp)普遍存在于汽车制造、食品加工和钢铁锻造等行业。当前大多以专家经验为依据的车间调度方法易导致调度效率与经济效益低下。而生产与维护分别由不同部门独立开展，容易造成生产计划与维修安排之间的冲突。此外，现有车间调度方法在面对设备突发故障与新增订单等随机因素的干扰下难以实现有效的动态调整，导致调度方案经济性进一步降低。
2、目前关于柔性流水车间调度的研究大多仅关注生产订单在各设备的静态分配，其仍存在以下不足：首先，其未能结合状态退化信息开展系统中包含设备的维护规划；另外，所得到的生产调度方案无法实现在设备突发故障以及生产订单变动这两种主要的随机扰动因素发生时，对现有生产调度方案进行优化调整，从而导致调度方案产生高昂生产与维护成本。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，能够显著降低设备故障与新增订单对车间整体生产计划经济性的影响，有助于在确保加工车间高效生产的基础上，实现对加工车间经济效益的显著提升。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术涉及一种考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，在离线阶段基于维护成本率模型优化构造生产调度与维护优化模型，根据实际
4、所述的维护成本率模型优化，基于车间设备状态数据的实时监测信息，结合各加工设备维护参数建立模型，并针对该模型进行求解得到成本率最小对应设备的最优维护周期间隔，具体包括：
5、步骤1、根据各设备实际情况，获取车间设备的维护相关参数，包括预防性维护耗时预防性维护成本故障抢修作业耗时故障抢修作业成本并获取车间设备故障率分布函数λij(t)，其中：i为车间设备的索引，j为设备维护周期的索引；
6、步骤2、根据所获得的设备维护相关参数以及设备故障率分布函数λij(t)，针对各设备建立维护成本率模型并通过求该模型的导数方程，将使导数方程等于0对应的tij数值，即得到成本率最小对应设备的最优维护周期间隔
7、所述的构造生产调度与维护优化模型是指：以最小化设备维护成本、产品生产成本和订单拖期惩罚成本为目标，考虑车间生产计划、工序执行顺序、设备加工能力、设备维护作业的约束条件，建立整数规划模型，以寻找最优的设备维护与生产排程方案，具体包括：
8、步骤a、定义参数具体为：为车间可加工的工序集合，索引为p；为车间设备集合，索引为i；为可加工工序p的设备集合；为订单集合，索引为k；为订单k需要加工的工序集合；为规划期内的时间集合，索引为d；pk为订单k需要加工的工序数量；lkpi为订单k的工序p在设备i的加工耗时；dk为订单k的预期交付时间；为设备i的预防性维护耗时；为设备i的故障抢修作业耗时；为设备i的预防性维护成本；为设备i的故障抢修作业成本；为设备i的加工成本率；为订单k的拖期交付成本率；w为数值足够大的辅助参数；
9、步骤b、定义决策变量具体为：xkpi∈{0,1}，xkpi＝1表示订单k的工序p在设备i上加工，反之则xkpi＝0；rkqi∈{0,1}，rkqi＝1表示订单k被安排在设备i中加工任务顺序的第q个位置，反之则rkqi＝0；zijd∈{0,1}，zijd＝1表示设备i在第j个维护周期的维护作业在时间d执行，反之则zijd＝0；
10、步骤c、定义中间变量具体为：表示订单k的工序p在设备i的开始加工时间；表示订单k的工序p在设备i的加工完成时间；λij(t)为设备i在第j个维护周期的故障率分布函数；tij为设备i在第j个维护周期的维护间隔；gkpi为设备i在加工订单k的工序p时经历的预防性维护作业次数；ji为设备i在规划期内的维护周期数目；uij表示设备i在第j个维护周期是否发生突发故障的二元指示变量，uij＝1表示有突发故障发生，反之则uij＝0；
11、步骤d、建立模型优化目标为最小化总成本，包括总生产成本、总维护成本及总生产拖期成本，其中：所述总生产成本指所有订单的各工序在相应加工设备上的加工成本之和，以表示，其中：tpck为订单k的各工序在相应加工设备的加工成本之和；总维护成本指规划期内各设备的预防性维护作业成本与故障抢修作业成本之和，以表示，其中：tmcij为设备i在第j个维护周期的维护成本；总生产拖期成本指所有订单的拖期交付成本之和，以表示，其中：tdck为订单k的拖期成本，若该订单的交付时间晚于预期交付时间，则产生相应的拖期成本，否则其拖期成本为0；
12、所述的优化目标为：其中：各项总成本分别为：
13、步骤e、建立约束以确保各个生产订单的各个工序都仅在一台设备上加工，具体为：
14、步骤f、建立约束以确保各个生产订单的各工序被安排至设备加工序列中的一个位置，具体为：
15、步骤g、建立约束以确保设备i的加工序列中的各个位置最多只能分配给一个产品的一个工序，具体为：
16、步骤h、建立约束以确保在每一台设备加工完成分配于该设备上最后一个任务后，不再额外分配任务，具体为：
17、步骤i、建立约束以确保各台设备在每个时间点只能进行一个订单的一个工序的加工，具体为：
18、步骤j、建立约束以确保各订单的各工序开始加工时，该订单工序之前的工序必须已完成加工，具体为：
19、步骤k、建立约束以计算各生产订单的各工序加工过程中维护作业数目，具体为：
20、步骤l、建立约束以要求各台设备的加工过程可以被维护作业短暂终止，如无突发故障发生，各加工任务即在当前所处设备上完成，具体为：
21、步骤m、建立柔性流水车间生产调度与维护优化模型，具体为：，其约束包括：，
22、所述的生成初始生产与维护方案是指：在车间开始加工订单前，分别基于各订单的预期交付时间、拖期交付成本率对各订单的加工次序进行排序，采用柔性流水车间调度问题中常用的首台可用设备原则(firstavailable machine rule，fam rule)生成生产与维护方案，选择两种方案中总成本更低的方案作为初始生产与维护方案，具体包括：
23、步骤①在各订单的加工开始前，获取各订单的加工参数，并根据设备维护成本率模型获取各设备最优维护间隔；
24、步骤②采用订单开始加工序列v＝{vk}k∈n以及各订单的设备选择集合结合首台可用设备原则，表示完整的生产方案，即按照订单顺序，依次将当前规本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征在于，在离线阶段基于维护成本率模型优化构造生产调度与维护优化模型，根据实际生产情况，考虑车间生产计划、工序执行顺序、设备加工能力约束，生成初始生产与维护方案并进行基于邻域搜索方法的生产方案优化；在在线加工车间运行阶段，当发生设备突发故障或设备维护导致的设备不可用或生产订单变动时，重新进行基于邻域搜索方法的生产方案优化并实时更新设备状态；
2.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的维护成本率模型优化，具体包括：
3.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的构造生产调度与维护优化模型，具体包括：
4.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的生成初始生产与维护方案，具体包括：
5.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的离线阶段基于邻域搜索方法的优化，具体包括：
6.根据权利要求1
7.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的生产订单变动是指：在车间加工现有订单过程中，企业可能在随机时刻接收到新的产品订单，需要将新增订单的各工序分配至各设备进行加工。
8.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的在线加工车间运行阶段基于邻域搜索方法的优化，具体包括：
9.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的实时更新设备状态是指：在进行生产调度与维护作业的实施之后，根据实际的决策方案更新当前各台设备的实际维护时点，并对设备层维护周期赋值j＝j+1，以循环执行下一个周期的生产调度与维护联合优化，实现加工车间长期的平稳与高效生产。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征在于，在离线阶段基于维护成本率模型优化构造生产调度与维护优化模型，根据实际生产情况，考虑车间生产计划、工序执行顺序、设备加工能力约束，生成初始生产与维护方案并进行基于邻域搜索方法的生产方案优化；在在线加工车间运行阶段，当发生设备突发故障或设备维护导致的设备不可用或生产订单变动时，重新进行基于邻域搜索方法的生产方案优化并实时更新设备状态；
2.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的维护成本率模型优化，具体包括：
3.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的构造生产调度与维护优化模型，具体包括：
4.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的生成初始生产与维护方案，具体包括：
5.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间动态调度与维护优化方法，其特征是，所述的离线阶段基于邻域搜索方法的优化，具体包括：
6.根据权利要求1所述的考虑随机干扰的柔性流水车间...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏唐斌，司国锦，丁雨童，王宇，朱颖，郑美妹，奚立峰，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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