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基于遺傳算法的橋式起重機節(jié)能調(diào)度優(yōu)化研究

2013-10-15 01:20陳兆剛李向東
制造業(yè)自動化 2013年14期
關鍵詞:起重機遺傳算法染色體

帥 飛,陳兆剛,李向東

(1. 江蘇省特種設備安全監(jiān)督檢驗研究院,南京 210036;2. 淮安市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗所,淮安 223001)

0 引言

隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)包括特種設備的節(jié)能性被廣泛關注和研究,尤其是起重機節(jié)能技術更加被國內(nèi)外特別重視。從節(jié)能效率入手對起重機節(jié)能調(diào)度優(yōu)化的研究恰恰符合節(jié)能減排的目標,對于使用特種設備進行生產(chǎn)的企業(yè)具有極大的經(jīng)濟效益[1]。

隨著計算機與信息技術的快速發(fā)展,開發(fā)一個方便、快捷的起重機節(jié)能調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)可以更加快速地得出起重機節(jié)能搬運策略[2]。本文在國內(nèi)外對起重機節(jié)能性研究基礎上,以橋式起重機作業(yè)任務為研究對象,計算整個起重機的節(jié)能效率與各部分機構(gòu)節(jié)能效率的關系,采用遺傳算法進行節(jié)能調(diào)度的優(yōu)化,最后開發(fā)了面向?qū)ο蟮臉蚴狡鹬貦C節(jié)能調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)。

1 通用橋式起重機節(jié)能效率體系模型

1.1 工作任務模型

在進行數(shù)學建模前,需要對現(xiàn)實問題進行適當簡化和假設,把實際問題抽象為數(shù)學問題,下面做以下假設:

1) 需要搬運的物料可質(zhì)量離散化,且不考慮其形狀,大小等;

2) 吊鉤在舉起和放下物料的時間和等待時間可以忽略不計;

3) 橋式起重機各部件效率不隨使用時間,運行速度等因素變化。

按能量輸入輸出途徑將通用橋式起重機分為大車運行機構(gòu)、小車運行機構(gòu)和起升機構(gòu),其運動方向分別定義為X,Y,Z三個方向,并建立三維運動坐標系O-XYZ。這三個機構(gòu)的能量流動屬于并行關系,即起重機總能耗等于三個機構(gòu)的總和。大車在X方向上的移動距離為,小車在Y方向的移動距離為,起升機構(gòu)即吊鉤在Z方向的移動距離為。將提升重物離散化,其質(zhì)量為,每一個重物初始位置為,結(jié)束位置為,則重物的移動量為其中

1.2 通用橋式起重機節(jié)能效率

起重機分解為大車運行機構(gòu),小車運行機構(gòu)和起升機構(gòu),其總節(jié)能效率分別為 , 和 。以上部分機構(gòu)的節(jié)能效率又分別由電動機效率、減速器效率、聯(lián)軸器效率、車輪軸承效率、變頻器節(jié)能效率、制動器效率、滑輪組效率等決定,如表1所示。其中列關系表示部件間的能耗是串聯(lián)關系,行關系表示部件間的能耗是并聯(lián)關系。

起重機總效率由二級節(jié)能效率按照權重表示為:

繼續(xù)往下一級分解,大車運行機構(gòu)、小車運行機構(gòu)和起升機構(gòu)的節(jié)能效率分別由下式?jīng)Q定:

表1 通用橋式起重機效率分級表

這樣起重機總效率完全由三級效率指標確定。下文根據(jù)以上效率條件對起重機節(jié)能調(diào)度進行優(yōu)化。

1.3 無用功能耗模型

要完成的工作是將n個物料從初始位置搬運到指定位置。定義完成一個物料的搬運工作為一個工作循環(huán),其中包括X,Y,Z三個方向的移動。起重機空載狀態(tài)和負載狀態(tài)在X,Y方向質(zhì)量變化不大,即可以忽略兩個狀態(tài)的區(qū)別,而在Z方向移動時不可忽略。

完成每一個工作循環(huán)需要的最小工作量即相應的三個方向的能耗是確定的。而從某一個工作循環(huán)結(jié)束到下一個工作循環(huán)開始之間的空載運行是完全的無用能耗。該能耗不能避免,可根據(jù)各物料的不同位置進行調(diào)度優(yōu)化建模。

設任務集合為:

式中:

其中 為鋼絲繩單位長度質(zhì)量, 為鋼絲繩條數(shù)。

在工作狀態(tài)中,從第i個物料到第i+1個物料過程中三個機構(gòu)各有能量損失,通過節(jié)能效率可以求得總能量損耗為:

上式中:

因此,起重機在運行時,從第i個物料到第i+1個物料過程中的總無用功能耗為:

節(jié)能調(diào)度優(yōu)化就是要求完成當前所有工作前提下,所節(jié)省的能源最優(yōu),所以目標函數(shù)設定為完成所有工作所做的無用能耗最?。?/p>

2 遺傳算法求解

2.1 基于搬運順序的編碼及解碼

這里采用字符串的編碼方法,對第i個要搬運的物料 進行編碼作為染色體的基因,在該基因中包括物料的質(zhì)量,初始位置坐標和最終位置坐標。染色體是所有物料搬運順序的一個排列,且每個染色體均為問題的一個解。

例如有5種物料組成的搬運任務如圖1所示,其中 表示第一種需要搬運的物料,該類物料單個重量為10噸,初始位置坐標為(0,0,3),最終位置坐標為(3 0,1 0,5),得到的染色體為

這樣的編碼方式生成的染色體全部是合法的,并簡化交叉與變異操作的約束條件,提高算法運行效率。

圖1 染色體編碼及基因信息

2.2 遺傳操作

編碼解碼操作完成后,需要對該種群進行遺傳操作。通過一代代的遺傳操作來完成種群個體進化過程。以下分別進行選擇操作、交叉操作和變異操作。

1) 選擇:即從群體中選出適應環(huán)境的個體。選中的個體用來繁殖下一代。對于搬運問題就是計算其該工作節(jié)能量,比較上一個體的節(jié)能量。

2) 交叉:對兩個不同的個體相同位置的基因進行交換,從而產(chǎn)生新的個體。由于該問題的編碼生成的染色體不同,即不是由幾個基本基因組成的染色體。所以交叉操作與傳統(tǒng)交叉方法不同,即通過改變不同基因的位置生成新的個體。

3) 變異:在選中的個體中,對個體中的某些基因彼此位置互相調(diào)換。

圖2為基于遺傳算法的起重機節(jié)能調(diào)度優(yōu)化流程圖。

圖2 節(jié)能調(diào)度優(yōu)化遺傳算法流程圖

3 面向?qū)ο蟮恼{(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及實例

該起重機節(jié)能調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)本是節(jié)能評價體系中的一個模塊,采用C語言進行系統(tǒng)開發(fā),建立了以起重機三個基本機構(gòu)的類函數(shù)及相關屬性,由此細分至三級機構(gòu),如電動機、制動器等,并分別建立類。同時建立搬運任務類。圖3是對搬運任務的基本數(shù)據(jù)輸入界面。用戶在友好界面下可以方便快捷地進行設置并進行優(yōu)化。

圖3 節(jié)能調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)任務設置界面

4 結(jié)束語

本文研究了基于遺傳算法的橋式起重機節(jié)能調(diào)度優(yōu)化算法,并由此開發(fā)了面向?qū)ο蟮膬?yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。用戶可以根據(jù)工作要求,輸入相應物料坐標和重量,在給定初始數(shù)據(jù)基礎上,快速得到最佳搬運策略,大大減少了無用功的損耗,節(jié)能效果顯著。

[1] 葛翔,陳裕峰.起重機能耗狀況的實測與分析[J].起重運輸機械,2010(3):6-9.

[2] 梁燕,吳富生,金建明.立體軌道式自動化集裝箱碼頭作業(yè)能耗分析[J]..起重運輸機械.2010(11):1-9.

[3] 無焱明,劉永強,陳棟,趙韓.基于遺傳算法的RGV動態(tài)調(diào)度研究[J].起重運輸機械.2012(6):20-23.

[4] 楊華,李欣,鐘敏.自動化立體倉庫堆垛機揀選作業(yè)調(diào)度研究[J].起重運輸機械.2005(3):23-26.

[5] 謝皓,應保勝,袁波.基于遺傳算法的路徑柔性作業(yè)車間調(diào)度優(yōu)化[J].武漢科技大學學報,2012(6):465-469.

[6] 齊曉寧,汪永超,賈婧,張魁偉.基于遺傳算法的面向綠色制造的車間調(diào)度優(yōu)化[J].組合機床與自動化加工技術,2012(10):16-19.

[7] 楊俊,閆錦鋒.起重機械的能效測試與節(jié)能措施[J].起重運輸機械.2012(2):4-7.

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