呂云龍，王孝宇，馮超杰

（華北水利水電大學(xué)，河南 鄭州 450000）

1 問(wèn)題分析

針對(duì)兩道工序物料加工的問(wèn)題分析：考慮到CNC 在加工過(guò)程中不能更換刀頭，且每道工序需要在不同的CNC 上完成，因此，如何對(duì)8 臺(tái)CNC 進(jìn)行合理的工序刀頭分配是問(wèn)題研究的關(guān)鍵。由于不同工序所需時(shí)間不同，需要對(duì)CNC 的刀頭分配進(jìn)行精確的計(jì)算，但是對(duì)于每類(lèi)刀頭排序情況，若通過(guò)枚舉法數(shù)量多、計(jì)算難度大，我們考慮運(yùn)用遺傳算法，將8 臺(tái)CNC 當(dāng)成遺傳對(duì)象進(jìn)行標(biāo)號(hào)，利用遺傳算法適用度高，每次求解局部最優(yōu)解，避免局部?jī)?nèi)循環(huán)，最后得到全局最優(yōu)解。在此基礎(chǔ)上，對(duì)遺傳算法得到的多種分布規(guī)律進(jìn)行求解優(yōu)化，選取工作效率最高的加工刀頭分布模型，進(jìn)而求出在規(guī)定時(shí)間內(nèi)的最大工件數(shù)。針對(duì)有故障概率的物料加工問(wèn)題分析：由于CNC 在加工過(guò)程中可能出現(xiàn)故障，故障率為1%，需要在前兩種情況問(wèn)題的基礎(chǔ)上，去增加一個(gè)條件變化，即每次CNC 工作中是否會(huì)出現(xiàn)故障，導(dǎo)致物料變?yōu)閺U料。根據(jù)概率論的相關(guān)知識(shí)，考慮到只有在基數(shù)大的情況下，故障率才可以得到準(zhǔn)確的體現(xiàn)，所以必須使得模型是最優(yōu)化的，這樣才能更好地根據(jù)故障發(fā)生數(shù)去調(diào)整調(diào)度模型，提高工作效率。圖1 為智能加工系統(tǒng)示意圖。

圖1 智能加工系統(tǒng)示意圖

2 模型假設(shè)

（1）CNC 的刀具不可更換。

（2）每次的加工都是完美成品，除非特別考慮故障發(fā)生概率。

（3）每個(gè)CNC 只能同時(shí)處理一個(gè)物料。

（4）RGV 每次只能揀取一件物料。

（5）RGV 運(yùn)送開(kāi)始的最早時(shí)間不早于上料帶傳送到1 號(hào)CNC 前的物料所需的時(shí)間。

3 模型的建立與求解

3.1 兩道工序物料加工模型

由于兩道工序物料加工情況，每個(gè)物料的第一和第二道工序分別由兩臺(tái)不同的CNC 依次加工完成，且每個(gè)CNC 只能同時(shí)處理一件物料，RGV 每次也只能揀取一件物料，且進(jìn)行兩道不同工序加工時(shí)需要用兩種不同的刀頭，在此智能系統(tǒng)中應(yīng)在最初始狀態(tài)還未開(kāi)始加工物料時(shí)不同的CNC 就應(yīng)換上不同的刀頭。

（1）兩道工序物料加工模型的建立。由于兩道工序物料加工用兩種刀頭的時(shí)間各不相同，故需對(duì)不同工序刀頭的個(gè)數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，充分考慮實(shí)際生產(chǎn)情況按照兩道工序時(shí)間相對(duì)差值大小確定不同類(lèi)型刀頭的分配，有以下三種情況：①工序時(shí)間長(zhǎng)的刀頭類(lèi)型四個(gè)，工序時(shí)間短的刀頭類(lèi)型四個(gè)；②工序時(shí)間長(zhǎng)的刀頭類(lèi)型五個(gè)，工序時(shí)間短的刀頭類(lèi)型三個(gè)；③工序時(shí)間長(zhǎng)的刀頭類(lèi)型六個(gè)，工序時(shí)間短的刀頭類(lèi)型兩個(gè)。

每個(gè)情況由于工序刀頭的排列類(lèi)型不同，又可分為若干種情況，若應(yīng)用普通算法，計(jì)算量大，難以找出較優(yōu)結(jié)果，故提出利用遺傳算法來(lái)尋求每種情況下的兩種工序刀頭最優(yōu)排列組合。

（2）利用遺傳算法（GA）對(duì)模型進(jìn)行求解。為了讓智能加工系統(tǒng)適應(yīng)連續(xù)加工以及復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境，由于普通算法計(jì)算量較大，故提出利用遺傳算法來(lái)尋找最優(yōu)解。

兩道工序物料加工具體步驟：

Step1：利用工序之間加工時(shí)間的相對(duì)大小，列出所可能加工工序刀頭所存在的數(shù)量分配。

Step2：根據(jù)所可能存在的不同數(shù)量的加工刀頭的分配，運(yùn)用遺傳算法選取最優(yōu)的加工刀頭分布模型。

Step3：RGV 按照最優(yōu)加工刀頭分布模型對(duì)第一道工序CNC 依次進(jìn)行上料，直到完成最后一個(gè)第一道工序CNC 的上料工作。

Step4：第一道工序完成以后第一道工序CNC 發(fā)出指令，RGV 選取空閑并最近的第二道工序CNC 進(jìn)行二道工序加工。

Step5：若一段時(shí)間內(nèi)RGV 沒(méi)有接受到指令，則RGV 在原地等待CNC 發(fā)出的指令，若有多個(gè)CNC 發(fā)出指令，則采取就近優(yōu)先原則執(zhí)行指令。

Step6：RGV 執(zhí)行并完成CNC 指令。

Step7：重復(fù)step4，step5，step6 直到完成最后一個(gè)指令。

Step8：調(diào)度完成。

（3）兩道工序物料加工模型驗(yàn)證。按照上述所建模型，利用已知所給智能加工系統(tǒng)作業(yè)參數(shù)對(duì)所提出模型進(jìn)行驗(yàn)證。利用遺傳算法算出符合工序時(shí)間的三種工序刀頭數(shù)量分配情況下各自加工刀頭的最優(yōu)分布模型并計(jì)算出最后各自的物料的總加工數(shù)。工序一刀頭四個(gè)，工序二刀頭四個(gè)；此時(shí)8 小時(shí)物料的總加工數(shù)為206 個(gè)；工序一刀頭五個(gè)，工序二刀頭三個(gè)；此時(shí)，8 小時(shí)物料的總加工數(shù)為158 個(gè)；工序一刀頭六個(gè)，工序二刀頭兩個(gè)；此時(shí)，8 小時(shí)物料的總加工數(shù)為107 個(gè)；則在第一組系統(tǒng)加工參數(shù)下8 小時(shí)最后加工出的最多總物料數(shù)為206 個(gè)，此時(shí)，加工刀頭的分布為CNC1，CNC3，CNC5，CNC7 為 工 序 一，CNC2，CNC4，CNC6，CNC8 為工序二時(shí)作業(yè)效率最高。

3.2 加入故障概率的工序物料加工模型

由于故障發(fā)生概率約為1%，則理解為CNC 在運(yùn)行過(guò)程中每運(yùn)行一次發(fā)生故障的概率為1%，故障隨機(jī)持續(xù)時(shí)間為10～20 分鐘，其中無(wú)論物料進(jìn)行一道工序還是進(jìn)行兩道工序其基本過(guò)程一樣，步驟如下：

Step1：?jiǎn)?dòng)動(dòng)態(tài)調(diào)度。

Step2：按調(diào)度方案進(jìn)行生產(chǎn)。

Step3：突發(fā)事件或周期性調(diào)度判別，若是執(zhí)行step4，若否執(zhí)行step2。

Step4：CNC 初始狀態(tài)修正，工件初始狀態(tài)修正。

Step5：GA 進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度并生成新的調(diào)度方案。

（1）兩道工序物料加工模型故障分析。利用已知所給智能加工系統(tǒng)作業(yè)參數(shù)對(duì)所提出模型進(jìn)行驗(yàn)證。由上述可知，在故障隨機(jī)發(fā)生的基礎(chǔ)上，在第一組系統(tǒng)加工參數(shù)下計(jì)算出8 個(gè)小時(shí)最后加工出的總物料數(shù)為202 個(gè)。

4 模型推廣與優(yōu)化

4.1 無(wú)等待RGV 調(diào)度模型

（1）無(wú)等待RGV 調(diào)度模型的建立。在兩道工序物料加工模型中，RGV 在沒(méi)有街道其他作業(yè)指令時(shí)，會(huì)留在原地等待CNC 指令的發(fā)出，則對(duì)原先所提出的兩道工序物料加工模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，使RGV 能提前到達(dá)即將發(fā)出指令的CNC 位置，提高作業(yè)效率。

無(wú)等待RGV 調(diào)度步驟：

Step1：RGV 按原先調(diào)度方案對(duì)CNC 依次進(jìn)行上料，直到完成最后一個(gè)CNC 的上料工作。

Step2：RGV 提前移動(dòng)到即將發(fā)出指令CNC 的位置處。

Step3：CNC 發(fā)出指令，RGV 執(zhí)行并完成其指令。

Step4：重復(fù)step2，step3 直到完成最后一個(gè)指令。

Step5：調(diào)度完成。

（2）無(wú)等待RGV 調(diào)度模型求解。按照上述步驟，利用第一組所給作業(yè)參數(shù)并按照工序一刀頭四個(gè)，工序二刀頭四個(gè)的分布模型進(jìn)行驗(yàn)證求解。

通過(guò)與原先模型比較發(fā)現(xiàn)，在完成208 件物料兩道工序加工的情況下，無(wú)等待模型比原先模型完成時(shí)間更短，但完成總物料工件數(shù)卻沒(méi)有增加，通過(guò)分析可知，在完成208 件物料加工后，所剩時(shí)間和CNC 只能進(jìn)行物料第一道工序加工，所以再對(duì)此模型進(jìn)行優(yōu)化，提出下列優(yōu)化模型。

4.2 CNC 可進(jìn)行兩工序加工模型

由于對(duì)于需進(jìn)行兩道工序加工的物料在進(jìn)行不同工序時(shí)需要在不同CNC 上進(jìn)行加工，對(duì)此進(jìn)行優(yōu)化，使物料在同一個(gè)CNC 上即可進(jìn)行兩工序加工，在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，若在不同的CNC 進(jìn)行兩工序加工時(shí)，最后往往會(huì)余量部分未進(jìn)行第二道工序但已經(jīng)完成第一道工序的物料，通過(guò)查閱資料可知，一個(gè)CNC 在完成一道工序后更換刀頭所需時(shí)間在5 ～30s，故此時(shí)更換刀頭，會(huì)提高作業(yè)效率。