基于最优路径的随机故障智能RGV动态调度策略1
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2022-08-03
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电子技术与软件工程
Electronic Technology & Software Engineering
数据库技术
•
Data Base Technique
【关键词】智能加工系统 最优路径 动态调度
模型 随机故障
1 问题的提出
本文研究如图 1 所示的一个智能加工系
统。
将算例分为 2 种情况，分别含有 3 组检
验数据。
（1）物料的第一和第二道工序分别由两
台不同的 CNC 依次加工完成。
（2）物料可以在任一台 CNC 上加工完成，
基于 CNC 在加工过程中可能发生故障（据统
计：故障的发生概率约为 1%）的情况，每次
故障排除（人工处理，未完成的物料报废）时
间介于 10~20 分钟之间，故障排除后即刻加入
作业序列。
2 模型的建立与求解
2.1 基于最优路径的双工序动态调度模型建立
与求解
目前，研究智能加工系统的动态调度问
题常用方法包括 Petri 网、时态逻辑、模拟退火、
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、神经网
络等算法，无论是在工业生产、商业经营、日
常生活等都具有十分重要的意义。
本文定义“1”表示 CNC 正在工作，“0”
表示 CNC 空闲并发出信号，
例如
1 0 0 1
0 1 0 0
表示 CNC 2#、CNC 8#、CNC
3# 正在工作，CNC 1#、CNC 4#、CNC 5#、
CNC 6#、CNC 7# 正在空闲并发出信号。以
“RGV 移动到最近的 CNC 完成任务”为第一
优先级目标函数，在同时有两个相同距离的任
务请求时以“RGV 移动到奇数序号的 CNC 完
基于最优路径的随机故障智能 RGV 动态调度策略
文/刘丰瑞 邢凯铭 张宇航 张琳 王希
随着我国现代智能加工系统
的不断发展，针对一种RGV-CNC
智能加工系统，本文提出了一种
基于最优路径的随机故障动态调
度模型，采用三个优先级的目标
函数，嵌套判断语句，从而建立
了动态反馈调整机制。通过算例
分析，求解出 RGV 的动态调度策
略和系统的作业效率，检验出本
文中模型的实用性和算法的有效
性良好。
摘
要
成任务”为第二优先级目标函数，在任务请求
的第一优先级目标函数和第二优先级目标函
数都相同时以“RGV 移动到序号数值较小的
CNC 完成任务”为第三优先级目标函数，嵌
套一段判断“RGV 移动时间是否最短”的语句。
三个优先级的目标函数嵌套一段判断语句，可
以实现 RGV-CNC 智能加工系统调度的“动态”
特性，其中的动态反馈调整机制是指，RGV
接收 CNC 工作发出的 0，1 信号并产生响应，
由此动态反馈调整机制可以较好地调整移动的
方向和距离。
为了使求解作业效率的公式广泛适用于
本文要解决的四种情况，定义了 x
i
，y
i
这两
个 0，1 变量，从而得到公式（1），求解结果
78.341%、76.031%、75.931%。
（1）
2.2 有故障的单工序动态调度模型建立与求解
在 MATLAB 算法程序中添加“随机数”
程序，根据无故障模型中求解出的加工工件总
数，在每个班次的工作中取 1% 的随机数，随
机数代表“发生故障”。在保证 10 分钟到 20
分钟故障时间之内，CNC 不会向 RGV 发出需
求信号的基础上，我们模拟随机出现故障的情
况：发生故障的位置用生产原件的件数表示，
在 1 到总数之间随机取 4 个数，决定故障发生
的时间。发生故障之后的检修时间算入加工时
间，在检修时间为 600s 到 1200s 之间取随机数，
检修过后，本周期的工件数最后不计入完成工
件总数。程序运行结果 85.312%、81.563%、
83.500%。
3 结论
利用表 1 中系统作业参数的 3 组数据分
别检验模型的实用性和算法的有效性，本文分
别求解出双工序智能加工系统和随机故障单工
序智能加工系统的作业效率。在 3 组数据下作
业效率较高且波动不大，因此检验出模型的实
用性较高、算法的有效性良好。
参考文献
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作者单位
东北电力大学 吉林省吉林市 132000
图 1：智能加工系统示意图
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