【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道掘进机制造，尤其涉及一种隧道掘进机协同制造的智能调度方法，旨在通过创新的算法与数据处理流程，解决隧道掘进机制造过程中多工序、多资源协同调度的难题，提高制造效率、降低成本并确保产品质量。
技术介绍
1、随着隧道工程建设的大规模开展，隧道掘进机的需求日益增长，其制造过程涉及众多零部件的加工、装配以及复杂的工艺流程。传统的隧道掘进机制造调度主要依赖人工经验和简单的计划排程工具。生产计划人员根据订单需求、设备产能、人员技能等因素，手工制定制造计划和调度方案。这种方式存在诸多局限性：首先，面对海量的制造数据和复杂的工序关联，人工难以全面考虑各种约束条件和优化目标，容易导致计划不合理，如设备闲置与过载并存、生产周期过长等问题；其次，在制造过程中，一旦出现设备故障、原材料供应延迟或订单变更等突发情况，人工调度难以快速响应和调整，往往造成生产中断或延误，增加了制造成本和交付风险；再者，传统调度方法缺乏对制造过程的实时监控与数据分析能力，无法及时发现潜在的生产瓶颈和质量隐患，难以实现制造过程的持续优化。
2、近年来，智能调度技术在制造业中逐渐得到应用，但在隧道掘进机制造领域，仍面临一些挑战。现有的智能调度算法大多针对一般制造业的共性问题设计，未能充分考虑隧道掘进机制造的特殊性，如大型零部件加工的高精度要求、多系统装配的协同性以及复杂地质适应性设计对制造工艺的影响等；而且，已有的调度系统在处理多源异构数据(如设计图纸、工艺文件、设备运行数据、质量检测数据等)融合方面存在不足，难以实现数据驱动的精准调度决策；此外，目前的
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种隧道掘进机协同制造的智能调度方法，包括数据采集与预处理步骤、智能调度建模与求解步骤、监控与反馈优化步骤；所述数据采集与预处理步骤从隧道掘进机制造的各个环节采集多源异构数据并进行预处理；所述智能调度建模与求解步骤利用混合整数规划模型求解静态调度问题并引入深度强化学习算法进行动态优化，同时采用鲁棒优化方法增强调度方案的鲁棒性；所述监控与反馈优化步骤对制造过程进行实时监控并根据反馈信息优化调度方案。
2、优选地：所述数据采集与预处理步骤包括从设计、工艺规划、生产制造、物料管理环节采集数据，采用基于本体的数据融合方法进行预处理，运用异常值检测算法处理数据确保可靠性。
3、优选地：所述智能调度建模与求解步骤利用混合整数规划模型将制造任务分解为子任务，建立任务与资源之间的分配矩阵，以多目标函数求解初始调度方案，深度强化学习算法根据实时状态信息进行动态优化，鲁棒优化方法考虑不确定参数增强调度方案的稳定性。
4、优选地：所述监控与反馈优化步骤建立实时监控系统以可视化界面展示关键信息，收集反馈信息包括工人操作反馈、质量问题反馈、设备维护记录,并根据反馈信息优化调度方案和更新调度算法及模型。
5、优选地：还包括训练回声状态网络，将历史的制造数据作为输入，输出对未来制造状态的预测；然后，在蚁群优化算法中，蚂蚁根据信息素浓度和esn的预测结果选择下一个任务和资源进行调度决策；每次迭代后，根据调度方案的质量更新信息素浓度，同时利用esn对新的制造状态进行更新预测，引导蚁群朝着更优的调度方案搜索。
6、优选地：还包括将设备故障状态编码为二进制向量，将生产进度偏差表示为百分比数值，通过深度q网络选择动作，动作包括调整工序顺序、更换加工设备、推迟或提前任务开始时间；根据动作的执行结果，环境给予智能体相应的奖励反馈，奖励函数综合考虑生产周期的变化、设备利用率的提高、质量风险的降低因素。
7、优选地：使用智能调度系统，包括数据采集与整合模块、智能调度决策模块和监控与反馈模块；所述数据采集与整合模块用于从隧道掘进机制造的各个环节采集多源异构数据，并进行整合与预处理；所述智能调度决策模块采用混合整数规划与深度强化学习相结合的算法进行调度决策，并考虑不确定性因素进行鲁棒性增强；所述监控与反馈模块对制造过程进行实时监控并收集反馈信息以优化调度方案。
8、优选地：将制造过程看作一个动态系统，利用esn对其进行建模，学习制造任务和资源在时间序列上的变化规律。
9、优选地：所述智能调度决策模块的混合整数规划模型以最小化生产周期、最大化设备利用率、降低生产成本为目标函数，考虑订单交付期、设备产能、人员工时、物料供应约束条件求解初始调度方案，深度强化学习算法对初始方案进行动态优化，鲁棒优化方法增强调度方案对不确定性因素的抗干扰能力。
10、优选地：所述监控与反馈模块以可视化界面展示生产进度、设备运行状态、质量检测结果关键信息，收集制造过程中的反馈信息并反馈给智能调度决策模块以优化调度算法和模型。
11、有益技术效果：隧道掘进机制造的各个环节获取多源异构数据，包括设计数据、工艺数据、生产数据和物料数据等，为智能调度提供了丰富的数据基础。采用基于本体的数据融合方法，有效解决了多源异构数据的语义异构和结构异构问题。通过构建隧道掘进机制造领域本体模型，实现了不同来源数据的语义关联和共享，提高了数据的可用性和可理解性。提出将混合整数规划与深度强化学习相结合的算法用于隧道掘进机协同制造的智能调度。引入鲁棒优化方法增强调度方案的鲁棒性，考虑了隧道掘进机制造过程中原材料供应、设备维修等不确定因素的影响。
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1.一种隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，包括数据采集与预处理步骤、智能调度建模与求解步骤、监控与反馈优化步骤；所述数据采集与预处理步骤从隧道掘进机制造的各个环节采集多源异构数据并进行预处理；所述智能调度建模与求解步骤利用混合整数规划模型求解静态调度问题并引入深度强化学习算法进行动态优化，同时采用鲁棒优化方法增强调度方案的鲁棒性；所述监控与反馈优化步骤对制造过程进行实时监控并根据反馈信息优化调度方案。
2.根据权利要求1所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，所述数据采集与预处理步骤包括从设计、工艺规划、生产制造、物料管理环节采集数据，采用基于本体的数据融合方法进行预处理，运用异常值检测算法处理数据确保可靠性。
3.根据权利要求1所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，所述智能调度建模与求解步骤利用混合整数规划模型将制造任务分解为子任务，建立任务与资源之间的分配矩阵，以多目标函数求解初始调度方案，深度强化学习算法根据实时状态信息进行动态优化，鲁棒优化方法考虑不确定参数增强调度方案的稳定性。
4.根据权利要求1
5.根据权利要求1所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，还包括训练回声状态网络，将历史的制造数据作为输入，输出对未来制造状态的预测；然后，在蚁群优化算法中，蚂蚁根据信息素浓度和ESN的预测结果选择下一个任务和资源进行调度决策；每次迭代后，根据调度方案的质量更新信息素浓度，同时利用ESN对新的制造状态进行更新预测，引导蚁群朝着更优的调度方案搜索。
6.根据权利要求1所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，还包括将设备故障状态编码为二进制向量，将生产进度偏差表示为百分比数值，通过深度Q网络选择动作，动作包括调整工序顺序、更换加工设备、推迟或提前任务开始时间；根据动作的执行结果，环境给予智能体相应的奖励反馈，奖励函数综合考虑生产周期的变化、设备利用率的提高、质量风险的降低因素。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，使用智能调度系统，包括数据采集与整合模块、智能调度决策模块和监控与反馈模块；所述数据采集与整合模块用于从隧道掘进机制造的各个环节采集多源异构数据，并进行整合与预处理；所述智能调度决策模块采用混合整数规划与深度强化学习相结合的算法进行调度决策，并考虑不确定性因素进行鲁棒性增强；所述监控与反馈模块对制造过程进行实时监控并收集反馈信息以优化调度方案。
8.根据权利要求7所述的隧道掘进机协同制造的智能调度系统，其特征在于，将制造过程看作一个动态系统，利用ESN对其进行建模，学习制造任务和资源在时间序列上的变化规律。
9.根据权利要求7所述的隧道掘进机协同制造的智能调度系统，其特征在于，所述智能调度决策模块的混合整数规划模型以最小化生产周期、最大化设备利用率、降低生产成本为目标函数，考虑订单交付期、设备产能、人员工时、物料供应约束条件求解初始调度方案，深度强化学习算法对初始方案进行动态优化，鲁棒优化方法增强调度方案对不确定性因素的抗干扰能力。
10.根据权利要求7所述的隧道掘进机协同制造的智能调度系统，其特征在于，所述监控与反馈模块以可视化界面展示生产进度、设备运行状态、质量检测结果关键信息，收集制造过程中的反馈信息并反馈给智能调度决策模块以优化调度算法和模型。
...【技术特征摘要】
1.一种隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，包括数据采集与预处理步骤、智能调度建模与求解步骤、监控与反馈优化步骤；所述数据采集与预处理步骤从隧道掘进机制造的各个环节采集多源异构数据并进行预处理；所述智能调度建模与求解步骤利用混合整数规划模型求解静态调度问题并引入深度强化学习算法进行动态优化，同时采用鲁棒优化方法增强调度方案的鲁棒性；所述监控与反馈优化步骤对制造过程进行实时监控并根据反馈信息优化调度方案。
2.根据权利要求1所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，所述数据采集与预处理步骤包括从设计、工艺规划、生产制造、物料管理环节采集数据，采用基于本体的数据融合方法进行预处理，运用异常值检测算法处理数据确保可靠性。
3.根据权利要求1所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，所述智能调度建模与求解步骤利用混合整数规划模型将制造任务分解为子任务，建立任务与资源之间的分配矩阵，以多目标函数求解初始调度方案，深度强化学习算法根据实时状态信息进行动态优化，鲁棒优化方法考虑不确定参数增强调度方案的稳定性。
4.根据权利要求1所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，所述监控与反馈优化步骤建立实时监控系统以可视化界面展示关键信息，收集反馈信息包括工人操作反馈、质量问题反馈、设备维护记录,并根据反馈信息优化调度方案和更新调度算法及模型。
5.根据权利要求1所述的隧道掘进机协同制造的智能调度方法，其特征在于，还包括训练回声状态网络，将历史的制造数据作为输入，输出对未来制造状态的预测；然后，在蚁群优化算法中，蚂蚁根据信息素浓度和esn的预测结果选择下一个任务和资源进行调度决策；每次迭代后，根据调度方案的质量更新信息素浓度，同时利用esn对新的制造状态进行更新预测，引导蚁群朝着更优...
【专利技术属性】
技术研发人员：李凤远，韩伟锋，任颖莹，过卫社，杨光，张合沛，万雪钰，陈桥，何蒙蒙，陈瑞祥，石凯丽，
申请(专利权)人：盾构及掘进技术国家重点实验室，
类型：发明
国别省市：
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