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公开(公告)号：CN114527714B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210059585.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生及扰动监测的车间动态调度方法，包括数字孪生服务系统对物理车间进行生产状态的监控，获取生产任务信息，车间资源信息、生产制造信息等。建立以完工时间、能耗为优化目标的车间多目标调度模型，使用NSGA‑II算法生成调度方案。建立基于神经网络的扰动事件监测模型，将采集到的数据进行小波包分解，将小波包能量向量作为神经网络的输入特征量。执行基于数字孪生的车间生产动态调度流程，当发生扰动事件时，根据不同的调度策略进行调整准备，生成重调度方案。考虑工序偏离度和机器偏离度，对重调度方案的稳定性进行分析，以综合评价指标对调度方案进行评价。本发明能对车间扰动及时做出响应调整，提高车间生产效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN114527714A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210059585.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生及扰动监测的车间动态调度方法，包括数字孪生服务系统对物理车间进行生产状态的监控，获取生产任务信息，车间资源信息、生产制造信息等。建立以完工时间、能耗为优化目标的车间多目标调度模型，使用NSGA‑II算法生成调度方案。建立基于神经网络的扰动事件监测模型，将采集到的数据进行小波包分解，将小波包能量向量作为神经网络的输入特征量。执行基于数字孪生的车间生产动态调度流程，当发生扰动事件时，根据不同的调度策略进行调整准备，生成重调度方案。考虑工序偏离度和机器偏离度，对重调度方案的稳定性进行分析，以综合评价指标对调度方案进行评价。本发明能对车间扰动及时做出响应调整，提高车间生产效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN111966050B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010625523.0
申请日：2020-07-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于AMMAS‑GA嵌套算法的双资源模具作业车间调度优化方法，在综合分析了车间的能源消耗、完工时间和设备、人员负荷情况的基础上，建立了一种双资源作业车间多目标调度问题模型，其中，设备、人员的负荷平衡情况是通过计算各设备、人员累计负荷的标准差来衡量的，车间的能耗考虑了设备在待机和加工两类状态下的能耗；然后通过设计AMMAS‑GA嵌套算法进行调度模型优化求解，内层根据资源选择结果作为约束采用遗传算法进行工序排序，最后将调度方案结果反馈给外层算法，影响蚂蚁对资源的选择；本发明可用于车间调度排产，提高车间生产效率，降低能耗，促进绿色节能生产，同时可以满足生产中设备、人员负荷均衡。
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公开(公告)号：CN111966050A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010625523.0
申请日：2020-07-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于AMMAS-GA嵌套算法的双资源模具作业车间调度优化方法，在综合分析了车间的能源消耗、完工时间和设备、人员负荷情况的基础上，建立了一种双资源作业车间多目标调度问题模型，其中，设备、人员的负荷平衡情况是通过计算各设备、人员累计负荷的标准差来衡量的，车间的能耗考虑了设备在待机和加工两类状态下的能耗；然后通过设计AMMAS-GA嵌套算法进行调度模型优化求解，内层根据资源选择结果作为约束采用遗传算法进行工序排序，最后将调度方案结果反馈给外层算法，影响蚂蚁对资源的选择；本发明可用于车间调度排产，提高车间生产效率，降低能耗，促进绿色节能生产，同时可以满足生产中设备、人员负荷均衡。
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