姚天慧 徐寧

摘要：在智能加工系統(tǒng)中所采用的RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度策略直接影響系統(tǒng)的作業(yè)效率，RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度策略的實(shí)質(zhì)是在充分利用CNC的處理能力的基礎(chǔ)上，結(jié)合物料的加工工序，選取合適的RGV路徑，以單位時(shí)間內(nèi)完成更多的成品為目標(biāo)，分析其主要影響因素，動(dòng)態(tài)平衡和協(xié)調(diào)各個(gè)工序的推進(jìn)順序，使任務(wù)分配的均衡性更好，提高系統(tǒng)的整體作業(yè)效率。

關(guān)鍵詞：多目標(biāo)規(guī)劃模型;排隊(duì)論算法;閉合回路法;eM-Plant;仿真

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）22-0270-04

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

The Dynamic Scheduling Strategy for Intelligent RGV

YAO Tian-hui， XU Ning

（Huainan Normal University， Huainan 232038， China）

Abstract： The RGV dynamic scheduling strategy in the intelligent processingsystem directly affects the operating efficiency of the system. The essence of the RGV dynamic scheduling strategy is to make full use of the processing capacity of the CNC， and combine the processing steps of the materials to select the appropriate RGV path in unit time. Complete more finished products as the goal， analyze its maininfluencing factors， dynamically balance and coordinate the advancement sequence of each process， make the task distribution more balanced， and improve the overall operating efficiency of the system.

Key words： Multi-objective programming model; queuing theory algorithm; closed loop method; eM-Plant simulation

1 引言

縱觀智能加工系統(tǒng)，在物料加工作業(yè)管理范疇的工序中，作業(yè)序列的問題可謂種類繁多，因?yàn)槌艘恍┢毡榈脑瓌t之外，更多的作業(yè)序列問題取決于智能系統(tǒng)本身的關(guān)注點(diǎn)和具體的目標(biāo)要求。然而有一點(diǎn)是能達(dá)成共識(shí)的，即在多道工序的物料加工作業(yè)中，如何在完成智能加工系統(tǒng)整體戰(zhàn)略的目標(biāo)基礎(chǔ)上，自下而上地協(xié)調(diào)和平衡各個(gè)工序的資源使用，并統(tǒng)籌各個(gè)工序的目標(biāo)，應(yīng)用閉回路法測(cè)驗(yàn)最優(yōu)解判定，能夠最大化地利用現(xiàn)有的資源是工序組合資源優(yōu)化管理中的核心問題。

針對(duì)以上動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的研究，隨著企業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)的意識(shí)和自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)的不斷優(yōu)化與發(fā)展，對(duì)智能加工系統(tǒng)的需求量逐年增加，產(chǎn)生了CNC（計(jì)算機(jī)數(shù)控機(jī)床）和RGV（有軌穿梭小車）相結(jié)合的智能RGV加工管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了與其他物流系統(tǒng)自動(dòng)連接，按照計(jì)劃進(jìn)行物料的輸送，具有運(yùn)行速度較快、性能穩(wěn)定性較好等特點(diǎn)，釋放人力資源，提高了整體流水線的勞動(dòng)生產(chǎn)率。[1]如何通過監(jiān)測(cè)所得的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)多目標(biāo)規(guī)劃模型的實(shí)用性和分層序列法與排隊(duì)論算法的有效性為本次研究分析的著手點(diǎn)。

2 模型的建立與分析

2.1 一道工序情況下RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度模型的建立與分析

實(shí)際工作中通常的情況是這個(gè)RGV 加工系統(tǒng)可能會(huì)從兩方面來考慮：第一種情況，要求RGV不停運(yùn)行，使得RGV 時(shí)間預(yù)算成本最低，產(chǎn)生的熟料最多，這種情況下，各個(gè)目標(biāo)的關(guān)注點(diǎn)不同，因而目標(biāo)相互之間獨(dú)立，無明顯的沖突和矛盾。為了找到RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度模型關(guān)于各道工序加物料作業(yè)的情況，使每臺(tái)CNC空閑時(shí)間最短，讓RGV清洗時(shí)間和為CNC上下料的時(shí)間盡量不沖突，讓系統(tǒng)的工作效率達(dá)到最高，分析智能加工系統(tǒng)RGV的移動(dòng)路徑。見圖1所示：

未加工的生料，從上料傳送帶傳送到CNC前，在CNC發(fā)出信號(hào)后，RGV移動(dòng)到CNC前抓取生料，替換CNC 上已加工的熟料，經(jīng)RGV的清洗作業(yè)后，從下料傳送帶，輸出完料。

2.2 兩道工序情況下RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度模型的建立與分析

第二種情況，要求每個(gè)項(xiàng)目無論是時(shí)間成本、熟料數(shù)量和資源配置等目標(biāo)都要同時(shí)最優(yōu)化，這種情況下，目標(biāo)之間相互影響，甚至存在嚴(yán)重的沖突。兩道工序的物料加工作業(yè)情況，每個(gè)物料第一道和第二道工序分別有兩臺(tái)不同的CNC 依次加工完成，由于第一道工序的加工時(shí)間比第二道加工時(shí)間長，所以8臺(tái)CNC奇數(shù)編號(hào)安裝第一道工序的刀片，偶數(shù)編號(hào)安裝第二道工序所使用的刀片。[2]如圖2所示：

在進(jìn)行多組數(shù)據(jù)的測(cè)試后發(fā)現(xiàn)這是對(duì)于一道工序就可以生產(chǎn)的成料是一個(gè)循環(huán)，為8個(gè)CNC上料之后又是重復(fù)的為8個(gè)CNC下料清洗，由一個(gè)智能RGV小車來滿足8臺(tái)不同的CNC工作對(duì)于兩道工序生產(chǎn)的成料是必須經(jīng)過在給一臺(tái)CNC上料加工之后再由智能RGV小車下料移到第二道工序加工，進(jìn)行生成孰料，這就得合理地分配好處理第一道工序和第二道工序的CNC編號(hào)，否則就會(huì)造成CNC大量的等待情況。綜合上述將第一次與第二次RGV行動(dòng)結(jié)合起來形成路徑圖，見圖3所示：

如果幾個(gè)CNC同時(shí)發(fā)出信號(hào)，但RGV只能同一時(shí)做一個(gè)動(dòng)作，RGV移動(dòng)和清洗所需的時(shí)間是固定的，CNC加工一種工序的時(shí)間是相同的，但是由于每個(gè)CNC跟RGV工作狀態(tài)的原因，CNC發(fā)出信號(hào)后不能及時(shí)的更換物料，就會(huì)造成時(shí)間浪費(fèi)，為了減少時(shí)間上的浪費(fèi)，故在一般情況下不考慮系統(tǒng)出現(xiàn)故障，

3 模型的求解與實(shí)現(xiàn)過程

3.1多目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型求解

在RGV的動(dòng)態(tài)調(diào)度過程中處理一道工序，為了使單位時(shí)間內(nèi)（8小時(shí)）能生產(chǎn)出更多的熟料產(chǎn)品，我們應(yīng)用多目標(biāo)規(guī)劃模型：

多目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型一般形式為

則多目標(biāo)規(guī)劃模型可以表述為

通過MATLAB軟件來計(jì)算得出如下結(jié)果，如表1所示：

在兩道工序處理下的RGV 的動(dòng)態(tài)調(diào)度過程中，每個(gè)CNC單次只服務(wù)一個(gè)物料，完成一個(gè)才能進(jìn)行下一個(gè)物料的加工，一道工序后，到另一個(gè)CNC進(jìn)行下一步的加工，為了使單位時(shí)間內(nèi)（8小時(shí)）能生產(chǎn)出更多的熟料產(chǎn)品，因此采用排隊(duì)論建立模型并制定排隊(duì)的規(guī)則：當(dāng)所有CNC都在加工，生料等待第一道工序結(jié)束后，才能上料，加工過一道工序后，需等待加工第二道工序的CNC完成熟料的加工后，才能繼續(xù)后續(xù)工作。[2]

根據(jù)排隊(duì)論算法與規(guī)則，再利用MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算處理，如表2所示：

當(dāng)RGV運(yùn)作狀態(tài)處于平衡狀態(tài)，也就是物料的輸入輸出處于平衡狀態(tài)，因?yàn)樯狭系耐瑫r(shí)轉(zhuǎn)換機(jī)械臂下料，所以上下料應(yīng)該相同或相差1個(gè)。若將其看成是相等的，那么在單位時(shí)間內(nèi)上下料處于平衡狀態(tài)，上下料的個(gè)數(shù)相等，就是系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)下的“流入= 流出”原理。

3.2 RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的閉回算法

由于RGV小車移動(dòng)每個(gè)單位的時(shí)間是一定的，在一般的情況下要使此系統(tǒng)在8小時(shí)之內(nèi)獲得最多的成品數(shù)，使8個(gè)CNC總共的等待時(shí)間最短，使一個(gè)RGV能夠最大化的處于工作狀態(tài)，同時(shí)需要在兩道工序處理的情況下由于第二道工序需要第一道工序的完成才能運(yùn)行。

通過對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的初始基進(jìn)行一個(gè)可行解之后，從加工表上會(huì)得到p+q-1個(gè)基格，這些基格的數(shù)字就是加工系統(tǒng)第一次循環(huán)所得到的初始基可行解，對(duì)這個(gè)解的各個(gè)非基變量進(jìn)行檢測(cè)，若有某非基變量的檢驗(yàn)數(shù)為負(fù)，說明當(dāng)前這個(gè)解并不是最優(yōu)解，若所有基格的檢驗(yàn)數(shù)全部為非負(fù)，即為最優(yōu)解。[3]

閉回路法即是在動(dòng)態(tài)規(guī)劃表上由空格觸發(fā)找一條閉回路，采用由豎直邊線和水平組成的更為復(fù)雜的封閉多邊形，或是豎直的矩形和水平線段。[3]調(diào)度問題可以從以下幾個(gè)性質(zhì)考慮：

性質(zhì)1 需求處理平衡的調(diào)度問題總是存在可行解;

性質(zhì)2 這p+q-1個(gè)基變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)列向量是線性獨(dú)立的;

性質(zhì)3 從每一個(gè)空格出發(fā)一定存在唯一的閉回路。[3]

設(shè)基變量p+q-1個(gè)數(shù)字格所對(duì)應(yīng)的系數(shù)向量是一個(gè)基，則若干個(gè)基的線性組合由任一空格的非基變量所對(duì)應(yīng)的系數(shù)向量組成。[3]

計(jì)算機(jī)建模仿真的步驟如圖4所示：

在智能加工系統(tǒng)中對(duì)RGV進(jìn)行調(diào)度是動(dòng)態(tài)的問題，要想合理有效的解決不能僅用一個(gè)簡單的策略，故結(jié)合閉合回路法針對(duì)系統(tǒng)使用eM-Plant建立仿真模型，再利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬真實(shí)的系統(tǒng)在隨時(shí)間變化的狀況與運(yùn)行的規(guī)律，推演系統(tǒng)運(yùn)行的全部過程。[4]同時(shí)根據(jù)智能加工系統(tǒng)中RGV和CNC的工作流程圖，針對(duì)真實(shí)系統(tǒng)進(jìn)行模型的建立，模型如圖5所示：

根據(jù)使用eM-Plant建立RGV系統(tǒng)的仿真模型，由于隨機(jī)的產(chǎn)生很多種合理的方案，通過多次模擬實(shí)驗(yàn)獲取最優(yōu)解方案，但是處理大規(guī)模的情況不是我們所需要的。[5]故針對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用中任務(wù)指令間斷發(fā)出，對(duì)調(diào)度計(jì)算有時(shí)間性要求的特點(diǎn)，將規(guī)則多目標(biāo)規(guī)劃模型和閉合算法的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，對(duì)初始產(chǎn)生的合理方案機(jī)型一步初始的篩選，減少運(yùn)算從而提高算法收斂性能。[6]

4 結(jié)論

（1）我們采用的多目標(biāo)規(guī)劃模型，對(duì)任務(wù)的完成率進(jìn)行評(píng)定，并對(duì)任務(wù)完成情況進(jìn)行考量，主要是研究對(duì)個(gè)目標(biāo)函數(shù)在給定的約束下的最優(yōu)化，使得決策問題的多目標(biāo)性，有示例所見，可以顯而易見。

（2）基于排隊(duì)論算法，在CVC到達(dá)的時(shí)間間隙服從為正態(tài)分布，傳統(tǒng)的排隊(duì)研究對(duì)象主要是基于單流水車線作業(yè)的，即所有的機(jī)床都是以同一流水線作業(yè)，完成上下料的加工，在本次建模中，通過MATLAB軟件中的Simulink功能進(jìn)行仿真模擬，RGV與CNC相結(jié)合的智能加工系統(tǒng)，通過多次模擬數(shù)據(jù)，整合分析模擬模型各個(gè)參數(shù)，計(jì)算簡便，可操作性強(qiáng)，利于推廣。

（3）借鑒圖論的概念，每個(gè)CNC加工機(jī)床稱為節(jié)點(diǎn)。進(jìn)入智能加工系統(tǒng)的機(jī)床為輸入流，暫時(shí)未在運(yùn)行的機(jī)床為輸出流，處于運(yùn)輸中的RGV為服務(wù)機(jī)構(gòu)?；谂抨?duì)論可以將整個(gè)系統(tǒng)分為三個(gè)部分，即輸入過程、排隊(duì)規(guī)則與服務(wù)機(jī)構(gòu)。整個(gè)智能加工系統(tǒng)的排隊(duì)算法可以用有向圖來表示。節(jié)點(diǎn)間的有向邊為RGV從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到另外一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加料服務(wù)。CNC開始作業(yè)即為進(jìn)入有向圖中，依據(jù)系統(tǒng)的排隊(duì)規(guī)則，進(jìn)行等待RGV的服務(wù)。

（4）RGV作為自帶清洗槽和機(jī)械手的軌道式自動(dòng)引導(dǎo)車，擁有運(yùn)行速度快，執(zhí)行對(duì)接效率高等優(yōu)點(diǎn)，將RGV 的行動(dòng)路徑使用閉回路算法進(jìn)行合理規(guī)劃，尋求最短路徑，采用空間換時(shí)間的動(dòng)態(tài)調(diào)度，達(dá)到最大生產(chǎn)率。

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【通聯(lián)編輯：王力】