一种可重入制造系统瓶颈设备预测方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于ANFIS(自适应模糊推理系统)的可重入制造系统瓶颈设备预测方法。首先确定影响系统瓶颈设备的参数及ANFIS输入与输出；其次采用固定工件移动量间隔的方法采集原型系统数据并采用数据比对方法对数据进行预处理得到ANFIS的输入输出数据集；最后用训练数据确定ANFIS参数，用测试数据进行预测得到下一时刻瓶颈设备编号，设备利用率及队列长度并对预测结果进行分析得出预测精度，并且每次进行瓶颈预测之前，采用模式匹配方法对ANFIS模型参数在线调整。利用本发明专利技术能够构建可重入制造系统瓶颈设备预测方案，准确地预测出下一时刻系统的瓶颈设备及相关参数，并且对后续基于瓶颈设备的调度方法有指导意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于先进制造领域。具体涉及大规模可重入制造系统中，一种瓶颈设备预测方法。
技术介绍
可重入制造系统是以半导体制造系统为典型背景提出的。半导体制造业作为其关键性基础产业，已经成为当前的热点产业。如何采用性能优良的控制策略，提升半导体制造系统整体效率及各方面性能已经成为半导体制造业关注的焦点。在半导体制造系统中，瓶颈设备是制约系统产量、生产周期和在制品水平的关键因素，因此如何快速有效的识别生产线中瓶颈设备，并且以生产线中关键性的瓶颈设备控制为核心，带动其他生产设备的调度与管理，成为提高整个生产线性能指标的关键任务。因此快速准确预测出瓶颈设备，对提高调度算法的性能及整个生产线性能具有重要意义。制造系统瓶颈主要指加工强度最大，负荷最高，对系统产出影响最大的加工中心。 在对瓶颈研究中主要存在如下问题(1)影响瓶颈设备的参数有很多，选取哪些参数作为计算瓶颈及影响瓶颈的关键因素，直接影响瓶颈设备的识别的准确性；( 不管采用何种瓶颈计算方法，瓶颈的确定根据瓶颈计算值排序后选择的结果，但是生产过程中各种不确定的事件可能导致计算值及排序发生变化，从而造成瓶颈漂移，很多基于瓶颈的调度方法并没有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曹政才，邓积杰，王永吉，金小刚，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：