本文探讨的是一种基于最优路径的随机故障智能RGV(Robotic Guided Vehicle)动态调度策略,该策略应用于现代智能加工系统中,特别是RGV-CNC(计算机数控)系统。在这个系统中,物料的加工可能在任何一台CNC上完成,但考虑到CNC在加工过程中可能出现的故障概率约为1%,这会影响整个系统的作业效率。当故障发生时,需要人工排除,通常耗时10至20分钟,并可能导致未完成的物料报废。 文章首先提出了两种情况的算例。第一种情况是物料的第一和第二道工序分别由两台不同的CNC依次加工。第二种情况则是物料可以在任意CNC上完成加工,引入了故障发生的随机性。在这种情况下,调度策略需要考虑如何在CNC发生故障时,通过RGV有效地重新安排作业,以保持系统的高效运行。 接着,文章构建了一个基于最优路径的双工序动态调度模型。这个模型采用了多优先级的目标函数,包括RGV移动到最近的CNC完成任务作为第一优先级,当有相同距离的任务请求时,优先选择序号为奇数的CNC,若第一、第二优先级相同,则选择序号数值较小的CNC,同时考虑了RGV移动时间最短的因素。通过这样的嵌套判断语句,实现了调度的动态特性,能够根据CNC工作状态的反馈进行实时调整。 为了模拟有故障的单工序情况,文章在MATLAB算法中引入了随机数生成,以1%的概率模拟故障发生。故障的位置和检修时间都是随机选取的,检修时间会在600秒到1200秒之间。故障期间的工件不计入完成总数。通过这种方式,可以评估在故障情况下的系统作业效率。 通过3组不同的系统作业参数进行测试,得出的双工序和随机故障单工序智能加工系统的作业效率分别为78.341%、76.031%、75.931%和85.312%、81.563%、83.500%。这些结果表明,所提出的模型和算法在不同条件下的实用性高,有效性良好。 文章提出了一种智能RGV的动态调度策略,旨在应对CNC可能出现的随机故障,通过最优路径规划和多优先级目标函数的动态调整,提高了系统的整体作业效率。这种方法对于现代智能加工系统,尤其是在故障预防和处理方面具有重要的理论和实际应用价值。
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