CN111667091B - 一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法 - Google Patents

一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法，所述智能控制方法根据仓库物料存储情况、加工设备故障情况和产品订单变更情况，判断当前输送系统是否需要重新调度；若判断为需要重新调度，则从工控机调取当前输送系统的数据集，用于数学模型重新求解，生成新的调度方案，新的调度方案将返回新的数据集至工控机，并由工控机执行；本发明能够优化生产线智能调度方案，适用于多线程、多产品和大批量的生产线智能调度。

Description

一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法
技术领域
本发明涉及粒子群算法领域，尤其涉及多目标粒子群算法领域的应用。
背景技术
随着智能化产业的推进，智能制造的生产模式逐渐被运用于各行各业的生产线上，面相智能制造的车间调度问题是智能化生产线的主要研究方向之一，为了实现生产线的智能化调度，通常会引入智能算法来解决生产线或流水线上的调度问题，现有技术中比较常见的智能算法是采用遗传算法来解决智能化调度的问题，遗传算法能够在一定程度上提升单件、小批量的多生产任务的调配效率，但是遗传算法存在一定的局限性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法，能够优化生产线智能调度方案，适用于多线程、多产品和大批量的生产线智能调度。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：
一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法，所述智能控制方法根据仓库物料存储情况、加工设备故障情况和产品订单变更情况，判断当前输送系统是否需要重新调度；若判断为需要重新调度，则从工控机调取当前输送系统的数据集，用于数学模型重新求解，生成新的调度方案，新的调度方案将返回新的数据集至工控机，并由工控机执行；
所述智能控制方法在硬件层面上包括采集系统、控制系统和执行系统，所述采集系统用于采集数据并发送给控制系统，所述控制系统用于根据采集数据发送控制命令，所述执行系统用于执行所述控制系统所发送的命令，所述控制系统包括工控机和单片机，所述单片机用于和所述采集系统连接直接接收采集系统所采集的输送系统的各类运行数据；所述工控机通过交换机和单片机进行数据交互；所述交换机连接至输送系统并能够和输送系统进行数据交互；所述执行系统包括用于为输送系统提供作业动力的装置和设备；所述智能控制方法还包括数据集，所述数据集是智能控制方法中为硬件层面和算法层面建立联系的模块，所述数据集和所述工控机之间具有数据交互的关系；
所述智能控制方法在算法层面上包括以下流程：
(1)判断是否需要重置调度方案；
(2)调用数据集中的当前数据，通过目标函数和约束条件进行多目标粒子群算法：
(3)根据粒子群算法的结果获取新的调度方案，以新的调度方案更新数据集，工控机根据新的数据集重置调度方案。
进一步地，所述采集系统包括对射光电、磁性开关、槽型光电等传感器，还包括人机交互截面、视觉识别模块、RFID读写器以及电子标签。
进一步地，所述执行设备包括伺服系统、电机、气缸和其他执行机构。
进一步地，所述粒子群算法包括粒子速度更新和例子位置更新，
粒子速度更新公式：Vi＝ω×vi+c1r1(pbest-pi)+c2r2(gbest-pi)，
式中ω表示惯性权重，vi表示上次粒子的运动速度，c1表示个体学习因子，(pbest-pi)表示个体历史最优位置运动的量，c2表示全局学习因子，(gbest-pi)表示全局最优位置运动的量，r1，r2均表示值为[0,1]之间随机数。
粒子位置更新公式：pi＝pi+Vi。
进一步地，所述目标函数包括最小化最大完工时间、最小化损耗成本和最大加权订单完成数，定义如下参数：
i 表示N个产品中的任意一个产品；
j 表示产品J个装配体中的任意一个装配体；
k 表示某装配体中K个工序中的任意一个工序；
r 表示M台机器中任意一台设备；
m 表示总装配工位节点；
h 表示订单号；
W 表示总共生产订单数量；
U 表示总装陪工位数量；
T 表示加工时间；
S 表示加工准备和转换时间；
a 表示加工件物料延迟送达的惩罚因子；
β 表示装配体配送到装配线延迟送达的惩罚因子；
Cijkr 表示i产品的j装配体的k工序在r设备加工时物料的需求到达时间；
Eijkr 表示i产品的j装配体的k工序在r设备加工时物料的实际到达时间；
li 表示i产品的数量；
Sijkr 表示i产品的j装配体的k工序在设备r上的加工准备和转换时间；
Tijkr 表示i产品的j装配体的k工序在设备r上的加工时间；
Simr 表示i产品的装配节点m在设备r上所需要的装配准备和转换时间；
Timr 表示i产品的装配节点m在设备r上所需要的装配时间；
Eimr 表示i产品的装配节点m在设备r上所需的装配物料实际到达时间；
Cimr 表示i产品的装配节点m在设备r上所需的装配物料需求到达时间；
表示订单h的完工状态；
dij 表示i产品的j装配体的库存时间；
cm 表示单位时间机器运行成本；
gm 表示单位时间库存成本；
am 表示单位时间机器闲置成本；
bm 表示单位时间效率损耗成本；
δ 表示单位时间效率损耗成本调节系数；
FJ 表示所有零件加工时间；
Fz 表示所有装配体装配时间；
FW 表示完工时间；
CY 表示机器运行成本；
CK 表示库存成本；
CX 表示机器闲置成本；
CL 表示效率损耗成本；
CS 表示总损耗成本；
FD 表示加权订单完成数。
进一步地，所述最小化最大完工时间＝加工时间+装配时间；
其中，加工时间
装配时间
最小化最大完工时间minFw＝min{max(FJ+FZ)}，即
进一步地，所述最小化损耗成本＝机器运行成本+库存成本+资源闲置成本+效率损耗成本；
其中，机器运行成本CY＝FJ*cm，
库存成本
机器闲置成本CX＝(M-1)*FJ*am，
效率损耗成本CL＝δ*FJ*bm，
最小化损耗成本Cs＝min{CY+CK+CX+CL}，
进一步地，所述最大加权订单完成数
进一步地，所述约束条件包括：
(1)时间状态量为正数，即，
Sijkr≥0,Tijkr≥0,Eijkr≥0,Cijkr≥0,Eim≥0,Cim≥0,Zim≥0,dij≥0；
(2)当最小化完工时间FW小于交货期Dh时，订单h完成，否则不能满足交货期；表示i产品订单h的完工状态，则，/>
(3)所有的机器在t＝0时刻都可用，在0时刻所有的零件都可以进行加工生产；
(4)i产品j装配体的k工序在设备r上的加工先后顺序约束；
Sij(k+1)r表示i产品的j装配体的k+1工序在设备r上的加工准备和转换时间。
进一步地，所述多目标粒子群算法具体包括以下步骤：
(1)初始化粒子的位置、速度和个体引导者，并输入目标函数和约束条件；
(2)评价粒子的适应值；
(3)保存非劣解到储备集中；
(4)选择粒子的全局引导着；
(5)更新粒子的速度与位置公式；
(6)评价粒子的适应值和支配关系；
(7)更新粒子的个体引导者；
(8)更新外部储备集；
(9)判断是否达到迭代次数，如果已经达到，继续下一步，如果未达到，则返回到第(4)步。
(10)达到迭代次数，结束算法，形成新的调度方案。
本发明的有益效果是：本发明采用多目标粒子群算法的调度设置了3个目标函数分别为最小化最大完工时间、最小化损失效率和最大化加权订单完成数，由于粒子群算法是一种随机智能搜索算法，粒子的下一个位置和速度都会受到自身历史经验和全局引导者的影响，粒子群体中一旦出现全局更优，后续的粒子将应用新的全局最优来更新自身，以尝试进一步达到全局最优。
附图说明
图1是本发明的整体流程图。
图2是根据本发明的智能控制方法所得到的零件加工调度甘特图。
图3是根据本发明的智能控制方法得到的装配体装配调度甘特图。
图4是本发明的Pareto非劣解图。
图5是本发明的目标函数迭代收敛图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式做进一步详细说明，应当指出的是，实施例只是对本发明的具体阐述，不应视为对本发明的限定。
假定以某专业研发生产智能家居，生产的产品具有多品种和多批次特点的生产型企业的智能调度需求为背景，随着企业规模的扩大和企业转型升级，亟需高柔性和高智能的输送生产调度系统。
例如，该公司有2款产品N1，N2，其中N1由装配体J1和装配体J2装配而成，J1有K1和K2这两道加工工序，J2有1道加工工序K1。N2由J1，J2，J3装配而成，均是1道加工工序。有M1，M2，M3，M4，M5，M6这6台机器可供使用。
用于智能控制算法的参数由表1-表13定义，具体如下：
表1 i产品的j装配体的k工序在设备r上的加工准备和转换时间(单位：分)
表2 i产品的j装配体的k工序在设备r上的加工时间(单位：分)
表3 i产品的j装配体的k工序在r设备加工时物料的需求到达时间(单位：分)
表4 i产品的j装配体的k工序在r设备加工时物料的实际到达时间(单位：分)
表5 i产品的j装配体的k工序的机器顺序
表6 i产品的装配节点m在设备r上所需要的装配准备和转换时间(单位：分)
注明：m1(J1-J2)，表示J1装配体与J2装配体相互装配记为m1；
同理，m2(J1-J2)-J3，表示J1,J2相互装配后的装配体与J3相装配记为m2。
表7 i产品的装配节点m在设备r上所需要的装配时间(单位：分)
表8 i产品的装配节点m在设备r所需要的装配物料需求到达时间(单位：分)
表9 i产品的装配节点m在设备r上所需的装配物料实际到达时间(单位：分)
表10 i产品的装配节点m的机器顺序
表11生产订单数量
表12生产成本参数
参数 单位时间成本(单位：元/分钟)
cm 10
gm 2
am 1
bm 1
表13算法运行所需基本参数设置表
参数 参数数值
粒子种群数量 100
最大迭代次数 100
ω 0.729
c1 1.49445
c2 1.49445
α 1.0
β 1.0
δ 0.5
根据上述定义，
结合以下公式设定本发明的约束条件和目标函数：
所述约束条件包括：
(1)时间状态量为正数，即，
Sijkr≥0,Tijkr≥0,Eijkr≥0,Cijkr≥0,Eim≥0,Cim≥0,Zim≥0,dij≥0；
(2)当最小化完工时间FW小于交货期Dh时，订单h完成，否则不能满足交货期；表示i产品订单h的完工状态，则，/>
(3)所有的机器在t＝0时刻都可用，在0时刻所有的零件都可以进行加工生产；
(4)i产品j装配体的k工序在设备r上的加工先后顺序约束；
Sij(k+1)r表示i产品的j装配体的k+1工序在设备r上的加工准备和转换时间。
所述目标函数包括最小化最大完工时间、最小化损耗成本和最大加权订单完成数，定义如下参数：
i 表示N个产品中的任意一个产品；
j 表示产品J个装配体中的任意一个装配体；
k 表示某装配体中K个工序中的任意一个工序；
r 表示M台机器中任意一台设备；
m 表示总装配工位节点；
h 表示订单号；
W 表示总共生产订单数量；
U 表示总装陪工位数量；
T 表示加工时间；
S 表示加工准备和转换时间；
a 表示加工件物料延迟送达的惩罚因子；
β 表示装配体配送到装配线延迟送达的惩罚因子；
Cijkr 表示i产品的j装配体的k工序在r设备加工时物料的需求到达时间；
Eijkr 表示i产品的j装配体的k工序在r设备加工时物料的实际到达时间；
li 表示i产品的数量；
Sijkr 表示i产品的j装配体的k工序在设备r上的加工准备和转换时间；
Tijkr 表示i产品的j装配体的k工序在设备r上的加工时间；
Simr 表示i产品的装配节点m在设备r上所需要的装配准备和转换时间；
Timr 表示i产品的装配节点m在设备r上所需要的装配时间；
Eimr 表示i产品的装配节点m在设备r上所需的装配物料实际到达时间；
Cimr 表示i产品的装配节点m在设备r上所需的装配物料需求到达时间；
表示订单h的完工状态；
dij 表示i产品的j装配体的库存时间；
cm 表示单位时间机器运行成本；
gm 表示单位时间库存成本；
am 表示单位时间机器闲置成本；
bm 表示单位时间效率损耗成本；
δ 表示单位时间效率损耗成本调节系数；
FJ 表示所有零件加工时间；
Fz 表示所有装配体装配时间；
FW 表示完工时间；
CY 表示机器运行成本；
CK 表示库存成本；
CX 表示机器闲置成本；
CL 表示效率损耗成本；
CS 表示总损耗成本；
FD 表示加权订单完成数。
上述参数可以构成算法层面所调用的数据集。
其中，所述最小化最大完工时间＝加工时间+装配时间；
加工时间
装配时间
最小化最大完工时间minFw＝min{max(FJ+FZ)}，即
所述最小化损耗成本＝机器运行成本+库存成本+资源闲置成本+效率损耗成本；
机器运行成本CY＝FJ*cm，
库存成本
机器闲置成本CX＝(M-1)*FJ*am，
效率损耗成本CL＝δ*FJ*bm，
最小化损耗成本Cs＝min{CY+CK+CX+CL}，
所述最大加权订单完成数
本发明的硬件层面如图1所示，单个输送系统使用单片机集成控制，采集对射光电、磁性开关和槽型光电等传感器输出的数据信号，同时实时采集从人机界面输入的外部信息、从视觉系统识别的信息和RFID读写器配合电子标签读取的信息。另一方面，输送系统单片机接收到工控机的执行信息后，输出执行信号，驱动伺服系统、普通电机和气缸等执行机构，实现输送系统的集成控制。N个输送系统之间通过RS232串口、RS485串口和以太网等组网形式，形成一个庞大的网络系统，并由工控机完成全局控制和计算。
本发明的算法层面如图1所示，基于多目标粒子群算法进行调度求解，根据仓库物料存储情况、加工设备故障情况和产品订单变更情况，判断当前生产输送系统是否需要重新调度。
若判断为需要重新调度，则从工控机调取当前输送系统的数据集，用于数学模型重新求解，生成新的调度方案，新的调度方案将返回新的数据集至工控机。
具体来说，算法层面包括以下步骤：
(1)初始化粒子的位置、速度和个体引导者，并输入目标函数和约束条件；
(2)评价粒子的适应值，获得如图4所示的非劣解；
(3)保存非劣解到储备集中；
(4)选择粒子的全局引导着；
(5)更新粒子的速度与位置公式；
(6)评价粒子的适应值和支配关系；
(7)更新粒子的个体引导者；
(8)更新外部储备集；
(9)判断目标函数是否达到迭代次数，如果已经达到，继续下一步，如果未达到，则返回到第(4)步，目标函数的迭代收敛如图5所示。
(10)达到迭代次数，结束算法，形成新的调度方案。
其中，粒子速度更新公式：Vi＝ω×vi+c1r1(pbest-pi)+c2r2(gbest-pi)，式中ω表示惯性权重，vi表示上次粒子的运动速度，c1表示个体学习因子，(pbest-pi)表示个体历史最优位置运动的量，c2表示全局学习因子，(gbest-pi)表示全局最优位置运动的量，r1，r2均表示值为[0,1]之间随机数。
粒子位置更新公式：pi＝pi+Vi。
根据以上算法，得到如图2所示的零件加工调度甘特图和图3所示的装配体装配调度甘特图。
在图2中，横坐标表示加工时间，纵坐标表示加工设备编号，方框中的数字表示加工模式编号，以设备1为例，从第19小时到第35小时，设备1运行并根据加工模式3进行加工，在第35-38小时，设备1停止作业，在第38-57小时，设备1运行并根据加工模式6进行加工，在第57-77小时，设备1运行并根据加工模式2进行加工，……，以此类推。根据图2的最佳调度方案可以进行间隔地有选择地零件加工，从而达到生产资源的最合理配置。
在图3中，横坐标表示装配时间，纵坐标表示装配节点设备，方框中的数字表示装配模式编号，以装配设备1为例，从第0-15小时，装配设备1运行并按照装配模式1进行装配，从第15-16小时，装配设备1停止运行，从第16小时-26小时，装配设备1运行并按照装配模式2进行装配，从第26-42小时，装配设备1运行并按照装配模式2进行装配，……，以此类推。

Claims (4)

1.一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法，其特征是，所述智能控制方法根据仓库物料存储情况、加工设备故障情况和产品订单变更情况，判断当前输送系统是否需要重新调度；若判断为需要重新调度，则从工控机调取当前输送系统的数据集，用于数学模型重新求解，生成新的调度方案，新的调度方案将返回新的数据集至工控机，并由工控机执行；
所述智能控制方法在硬件层面上包括采集系统、控制系统和执行系统，所述采集系统用于采集数据并发送给控制系统，所述控制系统用于根据采集数据发送控制命令，所述执行系统用于执行所述控制系统所发送的命令，所述控制系统包括工控机和单片机，所述单片机用于和所述采集系统连接直接接收采集系统所采集的输送系统的各类运行数据；所述工控机通过交换机和单片机进行数据交互；所述交换机连接至输送系统并能够和输送系统进行数据交互；所述执行系统包括用于为输送系统提供作业动力的装置和设备；所述智能控制方法还包括数据集，所述数据集是智能控制方法中为硬件层面和算法层面建立联系的模块，所述数据集和所述工控机之间具有数据交互的关系；
所述智能控制方法在算法层面上包括以下流程：
(1)判断是否需要重置调度方案；
(2)调用数据集中的当前数据，通过目标函数和约束条件进行多目标粒子群算法：
(3)根据粒子群算法的结果获取新的调度方案，以新的调度方案更新数据集，工控机根据新的数据集重置调度方案；
所述粒子群算法包括粒子速度更新和粒子位置更新，
粒子速度更新公式：Vi＝ω×vi+c1r1(pbest-pi)+c2r2(gbest-pi)，
式中ω表示惯性权重，vi表示上次粒子的运动速度，c1表示个体学习因子，(pbest-pi)表示个体历史最优位置运动的量，c2表示全局学习因子，(gbest-pi)表示全局最优位置运动的量，r1，r2均表示值为[0,1]之间随机数；
粒子位置更新公式：pi＝pi+Vi；
所述目标函数包括最小化最大完工时间、最小化损耗成本和最大加权订单完成数，定义如下参数：
i表示N个产品中的任意一个产品；
j表示产品J个装配体中的任意一个装配体；
k表示某装配体中K个工序中的任意一个工序；
r表示M台机器中任意一台设备；
m表示总装配工位节点；
h表示订单号；
W表示总共生产订单数量；
U表示总装陪工位数量；
T表示加工时间；
S表示加工准备和转换时间；
a表示加工件物料延迟送达的惩罚因子；
β表示装配体配送到装配线延迟送达的惩罚因子；
Cijkr表示i产品的j装配体的k工序在r设备加工时物料的需求到达时间；
Eijkr表示i产品的j装配体的k工序在r设备加工时物料的实际到达时间；
li表示i产品的数量；
Sijkr表示i产品的j装配体的k工序在设备r上的加工准备和转换时间；
Tijkr表示i产品的j装配体的k工序在设备r上的加工时间；
Simr表示i产品的装配节点m在设备r上所需要的装配准备和转换时间；
Timr表示i产品的装配节点m在设备r上所需要的装配时间；
Eimr表示i产品的装配节点m在设备r上所需的装配物料实际到达时间；
Cimr表示i产品的装配节点m在设备r上所需的装配物料需求到达时间；
表示i产品订单h的完工状态；
dij表示i产品的j装配体的库存时间；
cm表示单位时间机器运行成本；
gm 表示单位时间库存成本；
am 表示单位时间机器闲置成本；
bm 表示单位时间效率损耗成本；
δ 表示单位时间效率损耗成本调节系数；
FJ 表示所有零件加工时间；
Fz 表示所有装配体装配时间；
FW 表示完工时间；
CY 表示机器运行成本；
CK 表示库存成本；
CX 表示机器闲置成本；
CL 表示效率损耗成本；
FD 表示加权订单完成数；
所述最小化最大完工时间＝加工时间+装配时间；
其中，加工时间
装配时间
最小化最大完工时间minFw＝min{max(FJ+FZ)}，即
所述最小化损耗成本＝机器运行成本+库存成本+机器闲置成本+效率损耗成本；
其中，机器运行成本CY＝FJ*cm，
库存成本
机器闲置成本CX＝(M-1)*FJ*am，
效率损耗成本CL＝δ*FJ*bm，
最小化损耗成本Cs＝min{CY+CK+CX+CL}，
所述最大加权订单完成数
所述约束条件包括：
(1)时间状态量为正数，即，
Sijkr≥0,Tijkr≥0，Eijkr≥0，Cijkr≥0，Eimr≥0，Cimr≥0,dij≥0；
(2)当完工时间FW小于交货期Dh时，订单h完成，否则不能满足交货期；表示i产品订单h的完工状态，则，/>
(3)所有的机器在t＝0时刻都可用，在0时刻所有的零件都可以进行加工生产；
(4)i产品j装配体的k工序在设备r上的加工先后顺序约束；
Sij(k+1)r表示i产品的j装配体的k+1工序在设备r上的加工准备和转换时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法，其特征是，所述采集系统包括传感器、人机交互界面、视觉识别模块、RFID读写器以及电子标签，所述传感器包括对射光电传感器、磁性开关传感器和槽型光电传感器。
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法，其特征是，所述执行系统包括伺服系统、电机、气缸和其他执行机构。
4.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的输送系统智能控制方法，其特征是，所述多目标粒子群算法具体包括以下步骤：
(1)初始化粒子的位置、速度和个体引导者，并输入目标函数和约束条件；
(2)评价粒子的适应值；
(3)保存非劣解到储备集中；
(4)选择粒子的全局引导着；
(5)更新粒子的速度与位置公式；
(6)评价粒子的适应值和支配关系；
(7)更新粒子的个体引导者；
(8)更新外部储备集；
(9)判断是否达到迭代次数，如果已经达到，继续下一步，如果未达到，则返回到第(4)步；
(10)达到迭代次数，结束算法，形成新的调度方案。
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