CN110209150B - 基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法 - Google Patents
基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110209150B CN110209150B CN201910616506.8A CN201910616506A CN110209150B CN 110209150 B CN110209150 B CN 110209150B CN 201910616506 A CN201910616506 A CN 201910616506A CN 110209150 B CN110209150 B CN 110209150B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- fault
- robustness
- current process
- affected
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 309
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 203
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 38
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims abstract description 15
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 20
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims description 13
- 238000003754 machining Methods 0.000 claims description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 8
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 6
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0208—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the configuration of the monitoring system
- G05B23/0213—Modular or universal configuration of the monitoring system, e.g. monitoring system having modules that may be combined to build monitoring program; monitoring system that can be applied to legacy systems; adaptable monitoring system; using different communication protocols
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及一种作业车间调度技术领域,是一种基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,S1对集合及变量进行初始化;S2更新未增加期望维修时间工序集合NDO中某个当前工序CO的完成时间ETN;S3获取当前工序CO的后向关联工序集合ARO,更新受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAD和完工时间集合ETAD;S4结合多工序之间的故障影响,将ARO中的每一道工序依次作为新的当前工序CO;S5计算调度稳定鲁棒性和性能鲁棒性。本发明将机器故障映射到工序层面,得到工序期望维修时间;并结合前向关联工序的期望维修时间对工序完工时间的影响,评估多工序故障影响的综合效应,能准确的测度调度鲁棒性,从而为制定符合实际生产的调度方案提供准确的数据支持。
Description
技术领域
本发明涉及一种作业车间调度技术领域,是一种基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法。
背景技术
在实际生产过程中,作业车间中机器故障是常见的不确定因素,它不仅会导致实际生产结果和计划产生偏差,而且可能引起物料配送等相关生产环节的混乱,对生产带来重大影响。因此在制定调度方案时考虑机器故障干扰,可以有效减少机器故障对调度性能的影响。
目前考虑到机器故障干扰的测度方法主要有基于蒙特卡罗仿真的测度方法和替代测度方法。基于蒙特卡罗仿真的测度方法主要是通过故障模拟器评估可行调度方案的期望完工时间,将其作为选择适应度值对种群进行选择,引导算法生成期望时间较小的调度方案,研究了随机机器故障下柔性作业车间的鲁棒调度问题,以工序完工期偏差为基础提出3个鲁棒性指标,通过模拟大量的故障场景来评估调度的鲁棒性。替代测度方法针对单机鲁棒调度问题,详细给出了5种替代测度并进行了比较,提出了基于替代测度的鲁棒调度算法,用自由松弛时间之和来测度资源受限项目调度的鲁棒性,同时考虑机器负载与故障的相关性,用机器负载来表示工序总松弛时间重要性,提出工序加权总松弛时间之和来近似调度方案的鲁棒性。
上述两种方法中,基于蒙特卡罗仿真的测度方法虽然能有效评估调度鲁棒性,但求解速度慢;替代测度方法未能充分利用故障信息,从而易导致评估的准确性下降。
发明内容
本发明提供了一种基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,克服了上述现有技术之不足,其能有效解决作业车间的调度方案鲁棒性测度方法存在的测度精度不高的问题。
本发明的技术方案是通过以下措施来实现的:一种基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,包括以下步骤:
S1,获取原调度信息,并对集合及变量进行初始化,初始化过程包括:已增加期望维修时间的工序集合未增加期望维修时间工序集合NDO←TO,即将原调度信息中的所有工序添加进未增加期望维修时间工序集合NDO中;受影响工序集合受影响工序的开始时间集合受影响工序的完工时间集合
S3,获取当前工序CO的后向关联工序集合ARO,并根据将当前工序CO、当前工序CO的开始时间STN、当前工序CO的完成时间ETN更新受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO;
S4,结合多工序之间的故障及时间影响,将ARO中的每一道工序依次作为新的当前工序CO,更新该当前工序CO的开始时间STN和完成时间ETN,进入S3更新受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO,并返回S2;
S5,输出受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO,并计算调度稳定鲁棒性指标SR(σp)和性能鲁棒性指标PR(σp)。
下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进:
上述S4获取当前工序CO的后向关联工序集合ARO,结合多工序之间的故障及时间影响,将ARO中的每一道工序依次作为新的当前工序CO,更新该当前工序CO的开始时间STN和完成时间ETN的具体过程包括:
S42,从后向关联工序集合ARO中选取一道工序作为当前工序CO,通过下式更新当前工序CO的起始时间STN和完工时间ETN,之后进入S3,并从后向关联工序集合ARO中删除该当前工序CO;
ETN=STN+PT
其中,ETE为当前工序CO的原完工时间,PT为当前工序加工时间。
上述S3更新受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO的具体过程包括:
S31,获取当前工序CO的后向关联工序集合ARO;
S33,AO←AO∪{CO},STAO←STAO∪{STN},ETAO←ETAO∪{ETN},a←a+1,其中a为AO、STAO、ETAO中元素编号;
S34,确定出当前工序CO在AO中编号a′,更新AO[a']=CO;更新STAO[a']=max{STN,STAO[a']},ETAO[a']=max{ETN,ETAO[a']}。
其中SRCO为与CO在同一机器上且在CO前加工的所有工序的加工时间之和;CRCO为CO的加工时间及在同一机器上且在CO前加工的所有工序的加工时间之和;tr为故障维修时间;β为机器故障服从Weibull分布函数的形状参数,θ为机器故障服从Weibull分布函数的尺寸参数;
S23,从NDO中删除CO;将CO添加到已增加期望维修时间的工序集合FDO中即FDO←FDO∪{CO};
上述S22中在确定未增加期望维修时间工序集合NDO中的当前工序CO的具体过程为:若未增加期望维修时间工序集合NDO中工序Oi,j的紧前工序集合CPA(Oi,j)是FDO的真子集,则将Oi,j作为当前工序CO。
上述S5中计算受影响工序完工时间ETAO(oi,j)与原调度方案工序完工时间ci,j(δp)的差值并求和,获得调度稳定鲁棒性指标SR(σp);算受影响工序完工时间ETAO(oi,j)的最大值max(ETAO(oi,j))与原调度方案的最大完工时间cmax(δp)做差,获得调度的性能鲁棒性指标PR(σp)。
上述S1中获取的原调度信息包括机器总数、工件总数、工件在机器上的加工顺序,各工序加工时间、开工时间、完工时间、机器参数;机器参数包括:机器故障服从Weibull分布函数的形状参数β,尺寸参数θ,故障维修时间tr。
本发明基于多工序故障影响提出了一种结合调度方案结构、机器故障概率和维修时间的调度鲁棒性测度方法,即通过输入原调度σp、初始化工序集、设备参数及故障分布参数,结合机器加工役龄和机器故障分布函数计算工序故障概率,将机器故障映射到工序层面,得到工序期望维修时间;并结合前向关联工序的期望维修时间对工序完工时间的影响,评估多工序故障影响的综合效应,获取准确度高的各工序的期望完工时间,并根据各工序的期望完工时间准确的测度调度鲁棒性,从而对在考虑未来机器故障干扰的条件下制定符合实际生产的调度方案提供准确的数据支持,保证实际生产的正常运行。
附图说明
附图1为本发明实施例1的流程图。
附图2为本发明实施例2的各故障水平下PRD和SRD四分位图。
附图3为本发明实施例2的各故障水平下R2变化趋势图。
具体实施方式
本发明不受下述实施例的限制,可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
下面结合实施例及附图对本发明作进一步描述:
实施例1:如附图1所示,该基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,包括以下步骤:
S1,获取原调度信息,并对集合及变量进行初始化,初始化过程包括:已增加期望维修时间的工序集合未增加期望维修时间工序集合NDO←TO,即将原调度信息中的所有工序添加进未增加期望维修时间工序集合NDO中;受影响工序集合受影响工序的开始时间集合受影响工序的完工时间集合
其中,原调度信息包括机器总数、工件总数、工件在机器上的加工顺序,各工序加工时间、开工时间、完工时间、机器参数;机器参数包括:机器故障服从Weibull分布函数的形状参数β,尺寸参数θ,故障维修时间tr;
其中SRCO为与CO在同一机器上且在CO前加工的所有工序的加工时间之和;CRCO为CO的加工时间及在同一机器上且在CO前加工的所有工序的加工时间之和;tr为故障维修时间;β为机器故障服从Weibull分布函数的形状参数,θ为机器故障服从Weibull分布函数的尺寸参数;
S23,从NDO中删除CO;将CO添加到已增加期望维修时间的工序集合FDO中即FDO←FDO∪{CO};
S31,获取当前工序CO的后向关联工序集合ARO;
S33,AO←AO∪{CO},STAO←STAO∪{STN},ETAO←ETAO∪{ETN},a←a+1,其中a为AO、STAO、ETAO中元素编号;其中a在初始化时设为0;
S34,确定出当前工序CO在AO中编号a′,更新AO[a']=CO;更新STAO[a']=max{STN,STAO[a']},ETAO[a']=max{ETN,ETAO[a']};
S42,从后向关联工序集合ARO中选取一道工序作为当前工序CO,通过下式更新当前工序CO的起始时间STN和完工时间ETN,之后进入S3,并从后向关联工序集合ARO中删除该当前工序CO;
ETN=STN+PT
其中,ETE为当前工序CO的原完工时间,PT为当前工序加工时间;
S5,输出受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO,并计算调度稳定鲁棒性指标和性能鲁棒性指标。
本发明基于多工序故障影响提出了一种结合调度方案结构、机器故障概率和维修时间的调度鲁棒性测度方法,即通过输入原调度σp、初始化工序集、设备参数及故障分布参数,结合机器加工役龄和机器故障分布函数计算工序故障概率,将机器故障映射到工序层面,得到工序期望维修时间;并结合前向关联工序的期望维修时间对工序完工时间的影响,评估多工序故障影响的综合效应,获取准确度高的各工序的期望完工时间,并根据各工序的期望完工时间准确的测度调度鲁棒性,从而对在考虑未来机器故障干扰的条件下制定符合实际生产的调度方案提供准确的数据支持,保证实际生产的正常运行。
下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进:
如附图1所示,S22在确定未增加期望维修时间工序集合NDO中的当前工序CO的具体过程为:若未增加期望维修时间工序集合NDO中工序Oi,j的紧前工序集合CPA(Oi,j)是FDO的真子集,则将Oi,j作为当前工序CO。
如附图1所示,S5中,计算受影响工序完工时间ETAO(oi,j)与原调度方案工序完工时间ci,j(δp)的差值并求和,获得调度稳定鲁棒性指标SR(σp);算受影响工序完工时间ETAO(oi,j)的最大值max(ETAO(oi,j))与原调度方案的最大完工时间cmax(δp)做差,获得调度的性能鲁棒性指标PR(σp)
实施例2:为了检验测度方法的有效性,本发明通过2个指标来检验测度方法得到结果的精度;分别为PRD(PR(σp),PRMC)和SRD(SR(σp),SRMC),PRD(PR(σp),PRMC)表示PR(σp)与PRMC偏差,SRD(SR(σp),SRMC)表示SR(σp)与SRMC的相对偏差,当相对偏差越小时,说明所提方法的测度结果越精确。其中PRMC和SRMC为实际调度的性能鲁棒性和稳定鲁棒性。
如表1、附图2所示,表1中是25个案例在θ,tr组合成的12种故障水平下的仿真结果,由于每种故障水平下存在25个案例,表1中数据均为25个案例在各故障水平下相应指标的平均值。附图2为表1中本发明方法中各故障水平下PRD和SRD四分位图。
表1中mean为本发明方法PRD和SRD的结果,T1为本发明的运行时间,std为蒙特卡罗方法PRD和SRD的结果,T2为本发明的运行时间,η为T1/T2。
表1中本发明方法的PRD(PR(σp),PRMC)的值均小于0.21%,说明本发明的调度性能鲁棒性的测度精度平均可达到99.79%以上,同样的SRD(SR(σp),SRMC)的最大值仅为5.81%,说明本发明的调度稳定鲁棒性的测度精度平均可达到94.19%以上,因此能有效的表征调度的稳定鲁棒性。由于本方法可以同时求得PR(σp)和SR(σp),因此,两者求解时间相同,用T1表示;η在[0.58%,0.87%]之间,说明本发明的运行时间远远小于蒙特卡罗仿真方法,证明了本发明计算的高效性。
附图2中可知,当维修时间tr相同时,随着θ的增加SRD(SR(σp),SRMC)略有下降,而θ越大时,机器故障概率越低。说明本发明在低机器故障率环境下的测度精度更高且波动范围较小。PRD(PR(σp),PRMC)在各故障水平下保持极小的误差,但随着维修时间tr增大,PRD(PR(σp),PRMC)的波动略有增大,但都保持在1%以内,综上说明本发明对调度性能鲁棒性的测度精度较高。
如表2、附图3所示,将三种现有测度方法的鲁棒性(RM1、RM2、RM3)及本发明的鲁棒性与实际调度鲁棒性进行线性相关分析,分析判定系数R2,R2越接近1说明线性拟合效果越好。由于实际调度鲁棒性不能提前获得,使用蒙特卡洛仿真得到的PRMC和SRMC作为实际调度的性能鲁棒性和稳定鲁棒性。
从表2可知PR(σp)的判定系数R2远大于其他三种方法,说明PR(σp)与实际调度性能鲁棒性的线性相关性很强,同样可得SR(σp)的判定系数R2均优于其他三种方法,且R2均大于99%,说明SR(σp)与实际调度稳定鲁棒性线性相关性较强。
附图3的a图表示对于不同测度方法与SRMC的判定系数R2在不同故障水平下的变化情况,从附图3的a图中可得SR(σp)不随着维修时间和机器故障概率变化,保持较高的稳定性,同时R2均保持在99%以上,说明SR(σp)与SRMC几乎是线性相关。而RM1和RM3与SRMC的判定系数R2保持在30%至60%之间,存在一定的线性相关,随着参数变化存在一定的波动性。RM2与SRMC的判定系数R2在70%至90%之间,说明RM2与SRMC相关性较高,但随着tr的增加相关性有所下降。
附图3的b图表示不同的测度方法与PRMC的判定系数R2在不同故障水平下的变化情况,从附图3的b图中可以看出PR(σp)与PRMC判定系数R2都保持在90%以上,且随着参数变化的幅度较小,保持较高的稳定性。而另外RM1、RM2、RM3与PRMC的相关性均在30%以下,表明三者与PRMC的相关性很差,不易作为调度方案的鲁棒性。
以上技术特征构成了本发明的最佳实施例,其具有较强的适应性和最佳实施效果,可根据实际需要增减非必要的技术特征,来满足不同情况的需求。
表1有效性分析表
表2相关性分析表
Claims (11)
1.一种基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,获取原调度信息,并对集合及变量进行初始化,初始化过程包括:已增加期望维修时间的工序集合未增加期望维修时间工序集合NDO←TO,即将原调度信息中的所有工序添加进未增加期望维修时间工序集合NDO中;受影响工序集合受影响工序的开始时间集合受影响工序的完工时间集合
S3,获取当前工序CO的后向关联工序集合ARO,并根据将当前工序CO、当前工序CO的开始时间STN、当前工序CO的完成时间ETN更新受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO;
S4,结合多工序之间的故障及时间影响,将ARO中的每一道工序依次作为新的当前工序CO,更新该当前工序CO的开始时间STN和完成时间ETN,进入S3更新受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO,并返回S2;
S5,输出受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO,并计算调度稳定鲁棒性指标SR(σp)和性能鲁棒性指标PR(σp)。
2.根据权利要求1所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S4,获取当前工序CO的后向关联工序集合ARO,结合多工序之间的故障及时间影响,将ARO中的每一道工序依次作为新的当前工序CO,更新该当前工序CO的开始时间STN和完成时间ETN的具体过程包括:
S42,从后向关联工序集合ARO中选取一道工序作为当前工序CO,通过下式更新当前工序CO的起始时间STN和完工时间ETN,之后进入S3,并从后向关联工序集合ARO中删除该当前工序CO;
ETN=STN+PT
其中,ETE为当前工序CO的原完工时间,PT为当前工序加工时间。
3.根据权利要求1所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S3更新受影响工序集合AO、受影响工序的开始时间集合STAO和受影响工序的完工时间集合ETAO的具体过程包括:
S31,获取当前工序CO的后向关联工序集合ARO;
S33,AO←AO∪{CO},STAO←STAO∪{STN},ETAO←ETAO∪{ETN},a←a+1,其中a为AO、STAO、ETAO中元素编号;
S34,确定出当前工序CO在AO中编号a′,更新AO[a']=CO;更新STAO[a']=max{STN,STAO[a']},ETAO[a']=max{ETN,ETAO[a']}。
4.根据权利要求1所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S2判断未增加期望维修时间工序集合NDO是否为结合机器故障更新未增加期望维修时间工序集合NDO中某个当前工序CO的完成时间ETN的具体过程包括:
其中SRCO为与CO在同一机器上且在CO前加工的所有工序的加工时间之和;CRCO为CO的加工时间及在同一机器上且在CO前加工的所有工序的加工时间之和;tr为故障维修时间;β为机器故障服从Weibull分布函数的形状参数,θ为机器故障服从Weibull分布函数的尺寸参数;
S23,从NDO中删除CO;将CO添加到已增加期望维修时间的工序集合FDO中即FDO←FDO∪{CO};
5.根据权利要求4所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S22中在确定未增加期望维修时间工序集合NDO中的当前工序CO的具体过程为:若未增加期望维修时间工序集合NDO中工序Oi,j的紧前工序集合CPA(Oi,j)是FDO的真子集,则将Oi,j作为当前工序CO。
7.根据权利要求1或2或3或4或5所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S5中计算受影响工序完工时间ETAO(oi,j)与原调度方案工序完工时间ci,j(δp)的差值并求和,获得调度稳定鲁棒性指标SR(σp);算受影响工序完工时间ETAO(oi,j)的最大值max(ETAO(oi,j))与原调度方案的最大完工时间cmax(δp)做差,获得调度的性能鲁棒性指标PR(σp)。
8.根据权利要求6所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S5中计算受影响工序完工时间ETAO(oi,j)与原调度方案工序完工时间ci,j(δp)的差值并求和,获得调度稳定鲁棒性指标SR(σp);算受影响工序完工时间ETAO(oi,j)的最大值max(ETAO(oi,j))与原调度方案的最大完工时间cmax(δp)做差,获得调度的性能鲁棒性指标PR(σp)。
9.根据权利要求1或2或3或4或5所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S1中获取的原调度信息包括机器总数、工件总数、工件在机器上的加工顺序,各工序加工时间、开工时间、完工时间、机器参数;机器参数包括:机器故障服从Weibull分布函数的形状参数β,尺寸参数θ,故障维修时间tr。
10.根据权利要求6所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S1中获取的原调度信息包括机器总数、工件总数、工件在机器上的加工顺序,各工序加工时间、开工时间、完工时间、机器参数;机器参数包括:机器故障服从Weibull分布函数的形状参数β,尺寸参数θ,故障维修时间tr。
11.根据权利要求7所述的基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法,其特征在于,S1中获取的原调度信息包括机器总数、工件总数、工件在机器上的加工顺序,各工序加工时间、开工时间、完工时间、机器参数;机器参数包括:机器故障服从Weibull分布函数的形状参数β,尺寸参数θ,故障维修时间tr。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910616506.8A CN110209150B (zh) | 2019-07-09 | 2019-07-09 | 基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910616506.8A CN110209150B (zh) | 2019-07-09 | 2019-07-09 | 基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110209150A CN110209150A (zh) | 2019-09-06 |
CN110209150B true CN110209150B (zh) | 2022-02-18 |
Family
ID=67796815
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910616506.8A Expired - Fee Related CN110209150B (zh) | 2019-07-09 | 2019-07-09 | 基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110209150B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110705844B (zh) * | 2019-09-16 | 2023-06-27 | 新疆大学 | 基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法 |
CN112327786A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-05 | 哈尔滨理工大学 | 设备非占用时间段动态调整的综合调度方法 |
CN112308472B (zh) * | 2020-12-31 | 2021-03-30 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种基于工序时差松弛的鲁棒调度方法 |
CN113256066B (zh) * | 2021-04-23 | 2022-05-06 | 新疆大学 | 基于PCA-XGBoost-IRF的作业车间实时调度方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103676902A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-03-26 | 东北大学 | 一种流水车间重调度方法 |
CN105824304A (zh) * | 2016-05-18 | 2016-08-03 | 重庆大学 | 一种考虑机加工设备可用性的柔性作业车间动态调度方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
AUPO797897A0 (en) * | 1997-07-15 | 1997-08-07 | Silverbrook Research Pty Ltd | Media device (ART18) |
EP1965281A1 (en) * | 2007-03-02 | 2008-09-03 | Abb Research Ltd. | Dynamic maintenance plan for an industrial robot |
CA2716308A1 (en) * | 2008-03-05 | 2009-09-11 | Brown University | Improved techniques for stochastic combinatorial optimization |
EP3314344B1 (en) * | 2015-06-23 | 2021-02-10 | Archon Technologies S.r.l. | System for autonomous operation of multiple hybrid unmanned aerial vehicles supported by recharging stations to perform services |
CN107767022B (zh) * | 2017-09-12 | 2021-07-06 | 重庆邮电大学 | 一种生产数据驱动的动态作业车间调度规则智能选择方法 |
-
2019
- 2019-07-09 CN CN201910616506.8A patent/CN110209150B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103676902A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-03-26 | 东北大学 | 一种流水车间重调度方法 |
CN105824304A (zh) * | 2016-05-18 | 2016-08-03 | 重庆大学 | 一种考虑机加工设备可用性的柔性作业车间动态调度方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
《Economic and environmental multi-optimal design and dispatch of solid oxide fuel cell based CCHP system》;Rui Jing;《Energy Conversion and Management》;20171120;第365页-第379页 * |
《扰动情形下瓶颈利用对作业车间调度的影响》;王军强;《计算机集成制造系统》;20101215(第12期);第2680页-第2687页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110209150A (zh) | 2019-09-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110209150B (zh) | 基于多工序故障影响的作业车间调度方案鲁棒性测度方法 | |
CN111414977B (zh) | 机床主轴热误差建模的加权集成温度敏感点组合选取方法 | |
CN107357275B (zh) | 非高斯工业过程故障检测方法及系统 | |
CN106227906B (zh) | 一种基于性能退化分析的智能制造装备可靠性的评估方法 | |
CN110197020B (zh) | 一种环境变化对水文干旱影响的分析方法 | |
CN107885928B (zh) | 考虑测量误差的步进应力加速性能退化可靠性分析方法 | |
CN111191726B (zh) | 一种基于弱监督学习多层感知器的故障分类方法 | |
CN102708306A (zh) | 一种智能电表可靠寿命的预测方法 | |
CN109752656A (zh) | 一种在多时间尺度下用电动汽车电池soh评估方法 | |
CN106547265A (zh) | 一种轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估方法及系统 | |
JP7354421B2 (ja) | エラー要因の推定装置及び推定方法 | |
WO2020166236A1 (ja) | 作業効率評価方法、作業効率評価装置、及びプログラム | |
CN114970157B (zh) | 电子产品在电压应力作用下的小样本试验寿命预测方法 | |
CN113642209B (zh) | 基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法 | |
CN114001654B (zh) | 工件端面位姿评价方法 | |
JP2005092466A (ja) | 診断プロセス支援方法とそのためのプログラム | |
CN114018832B (zh) | 一种钢表面涂层防护等级的评估方法 | |
CN112380206B (zh) | 一种交通时序数据的诊断和修复方法 | |
CN105203327B (zh) | 一种应用于发动机气路分析的气路测量参数选择方法 | |
CN108052953B (zh) | 基于特征相关的样本扩展方法 | |
TW202213191A (zh) | 錯誤因素之推定裝置及推定方法 | |
CN117332205A (zh) | 压电阻抗温度补偿高精度自动优化方法及装置 | |
CN109145258B (zh) | 基于非线性拟合的威布尔分布参数置信区间估计方法 | |
CN115183805B (zh) | 基于人工智能的仪器自动化计量检定方法及系统 | |
CN111880957A (zh) | 一种基于随机森林模型的程序错误定位方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20220218 |