周曉玲，李政，李慧東，張卓力，過昱企

（1.天津工業(yè)大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，天津300387；2.天津工業(yè)大學(xué) 物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，天津300387）

1 研究背景

智能加工技術(shù)在現(xiàn)代企業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛，其基本目的是應(yīng)用智能機器在加工過程中的自動檢測控制以解決一些不確定性的，傳統(tǒng)中要求人工干預(yù)的問題[1]。經(jīng)常用到的智能加工工具是RGV，即軌道式導(dǎo)引小車，是一種在車間或者自動化立體倉庫中沿著軌道運行的物料運送工具[2]。

2 設(shè)備介紹

該智能加工系統(tǒng)由8臺計算機數(shù)控機床，一輛軌道式自動引導(dǎo)車，一條RGV直線軌道，一條上料傳送帶，一條下料傳送帶等附屬設(shè)備組成[3]。RGV自帶一個機械手臂，兩只機械手爪和物料清洗槽，能夠完成上下料及清洗物料等作業(yè)任務(wù)。設(shè)備示意圖如下：

圖1 設(shè)備示意圖

3 問題的提出

企業(yè)物料加工過程有兩道工序，每個物料的第一和第二道工序分別由不同的CNC完成。CNC在加工過程中有1%的概率發(fā)生故障，故障排除假設(shè)需要10～20min。針對上述情況，給出最優(yōu)動態(tài)調(diào)度方案和相應(yīng)的求解算法。

4 模型的建立與求解

首先需要確定各個CNC所配置的刀具。我們建立以在兩種刀具上工作時間只差與RGV在路上時間的和最小為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化模型。模型建立過程如下：

4.1 目標(biāo)函數(shù)的建立

目標(biāo)一：CNC等待時間盡可能小。

其中，ti為第i種刀具的工作總時間，工作總時間包括上下料時間和加工時間。kni代表配置第i種刀具的CNC數(shù)量。

目標(biāo)二：RGV消耗在路上的時間盡可能小。

若軌道兩側(cè)相對位置上的CNC為不同種刀具，則RGV完成第一道工序后不需很大移動就可執(zhí)行第二道工序完成整個加工過程，從而節(jié)省在路上的時間。

其中，yij為0～1變量，當(dāng)?shù)趇個CNC是第j種類型的刀具時為1，否則為0。

4.2 約束條件的建立

約束一：CNC總量約束

此系統(tǒng)中一共只有8個CNC，所以兩個刀具類型的CNC總和為8個。

其中，kni代表配置第i種刀具的CNC數(shù)量。yij為0～1變量，當(dāng)?shù)趇個CNC是第j種類型的刀具時為1，否則為0；

約束二：同一個CNC只能配置一種刀具。

其中，yij為0～1變量，當(dāng)?shù)趇個CNC是第j種類型的刀具時為1，否則為0。

約束三：兩種不同刀具CNC的比例約束

由于兩道工序的加工時間不同，在刀具分配過程中，加工時間長的工序應(yīng)該按照其比例分配相應(yīng)多的CNC，即

其中，ti為第i道工序的工作總時間，工作總時間包括上下料時間和加工時間。kni代表配置第i種刀具的CNC數(shù)量。

所以最終建立的刀具分配優(yōu)化模型如下：

其中，f1和f2為

5 仿真實證

將智能加工系統(tǒng)作業(yè)參數(shù)的3組數(shù)據(jù)分別帶入到不同作業(yè)情況的模型中，設(shè)每10min為一個時間段，對一個班次的8個小時進行模擬，畫出各個時間段的物料加工件數(shù)的變化圖如圖2所示。

圖2 兩道工序故障同組對比圖

從圖2我們可以看出，同時間段內(nèi)各組物料加工件數(shù)與物料的加工時間密切相關(guān)，物料加工時間越長的組，同時間段內(nèi)該組加工件數(shù)越少。說明模型符合實際情況，同時也說明算法是可行的，從而證明了模型的實用性和算法的有效性。