訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法
【技術領域】：
[0001] 本發明屬于先進制造與自動化技術領域，尤其涉及一種面向訂單驅動的離散制造 過程能耗優化方法。
【背景技術】：
[0002] 隨著制造業的發展，訂單驅動的定制生產成為主流。單一制造企業往往面臨來自 不同客戶的多個訂單需求，因此，生產方式為面向多品種小批量的離散制造模式，其加工過 程是不同零部件加工子過程或并聯或串聯組成的復雜過程。而另一方面，我國現在已經是 世界是第一制造大國，制造業產出約占世界總產出的20%。但是，我國制造業的發展是以高 能耗為代價的，制造業能耗約占我國工業總能耗的80%，單位工業增加值能耗水平是世界 平均水平的2.5倍，美國的3.3倍，日本的7倍，也高于巴西、墨西哥等發展中國家。我國現在 已是二氧化碳排放量第一大國，增量也占全球的70%以上，在國際上面臨的節能減排的壓 力越來越大。因此有必要探究一種考慮能耗的離散制造過程資源分配優化方法，對生產進 行合理的安排，保證生產的低成本、低能耗和及時性。
[0003] 為保證制造過程的低能耗，國內外專家學者進行了廣泛的研究，取得了一定的成 果，但是存在著一定的局限性，主要有：
[0004] 1)目前的研究主要將焦點聚集在設備層面上，進行機床關鍵零部件的優化控制、 改進和更換，或是進行加工過程的工藝參數優化，以實現低能耗生產的目標，無法從制造系 統層的高度保證低能耗生產。
[0005] 2)在制造系統層面進行低能耗生產的研究主要聚集在鋼鐵、輪胎等流水生產車 間，離散制造過程的研究比較少。另一方面，保證系統層低能耗生產需要獲取某道工序在某 臺機床上加工能耗的先驗知識，不少研究缺乏該方面的研究，因而進行的低能耗生產規劃 缺乏實用性。
[0006] 3)在進行制造過程優化時，優化目標包括完工時間、加工成本、機床負載率、加工 能耗等多個目標，不少研究采用的智能優化算法無法保證多個目標的協調最優。
[0007] 基于以上問題知，目前的研究存在著一定的局限性和漏洞，因而研究訂單驅動的 離散制造過程能耗優化方法，對制造企業的節能減排有重大意義。首先實現離散制造過程 的能耗優化的前提是進行加工過程的工序能耗預測。根據機床性能、加工材料、加工工藝參 數實現能耗的預測，為系統層優化低能耗生產提供數據支撐。其次，該方法采用多目標優化 智能算法，保證完工時間、加工成本、加工能耗等優化目標協調優化。因而，該方法大大彌補 了傳統方法的不足。
【發明內容】
：
[0008] 本發明的目的在于提供一種訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法，可實現加工 過程工序能耗預測，并實現離散加工過程能耗優化。
[0009] 為了達到上述目的，本發明采取如下的技術方案來實現的：
[0010] 訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法，包括以下步驟：
[0011] 1)根據待加工零件的某道工序的NC代碼獲取加工該工序的負載時間、空載時間、 換刀次數、待機總時間、啟動總時間、負載時的進給量、主軸轉速和刀具型號；
[0012] 2)根據步驟1)中獲得的負載時的進給量、主軸轉速、刀具型號，代入負載功率和空 載功率計算模型，獲得負載功率和空載功率；
[0013] 3)根據步驟1)獲得的負載時間、空載時間、換刀次數、待機總時間、啟動總時間，步 驟2)獲得的負載功率和空載功率，以及該道工序選定的機床固有的啟動功率、待機功率和 換刀能耗，代入總工序能耗計算模型，計算得到該工序能耗值；
[0014] 4)根據步驟1)、步驟2)和步驟3)的工序能耗預測方法，獲取一個生產批次內多個 不同零件的同一工序在不同機床上加工的能耗值，構建能耗信息庫；
[0015] 5)根據步驟4)獲得的能耗信息庫，設計改進的NSGA-II算法，進行每道工序加工機 床的確定和每臺機床上加工任務順序的確定，用于保證在完工時間、加工成本的約束下，使 得加工能耗低。
[0016] 本發明進一步的改進在于，步驟1)的具體實現步驟如下：
[0017] 1-1)采用C語言編程構建NC代碼解析器，其中，通過T指令獲取換刀次數N。，同時獲 取此時使用的刀具的型號以獲取銑削寬度B;通過Μ指令獲取機床的啟動時間和關閉時間， 從而獲取計算運行總時間Τ;通過S指令獲取機床的主軸轉速η;通過F指令獲取進給量f;通 過G指令獲取坐標位置點，通過結合進給量計算銑削時間Ti和空銑削時間T ls，結合運行總時 間計算得到待機時間；
[0018] 1-2)將待加工零件的NC代碼輸入NC代碼解析器，以自動獲取加工某道工序的負載 時間、空載時間、換刀次數、待機總時間、啟動總時間、負載時的進給量、主軸轉速和刀具型 號。
[0019] 本發明進一步的改進在于，步驟2)中的負載功率Pi計算模型如下：
[0020]
⑴
[0021 ]式中，Κι為負載功率系數，與工件材料、刀具、機床性能相關;f為負載時的進給量， 單位為r/min;aP為銑削深度，單位臟山、\2山、山均為冪指數；
[0022]空載功率Pis計算模型如下：
[0023]
(3)
[0024] 式中，KiA空載功率系數，與工件材料、刀具、機床性能相關;cn、α2均為冪指數。
[0025] 本發明進一步的改進在于，步驟3)中的總工序能耗Ε計算模型如下：
[0026] E = PsTs+PiTidt+PisTis+PiTi+NcEc (5)
[0027] 式中，ps:設備啟動功率，Pi:設備待機功率，pis:空銑削功率，備銑削功率，Ec: 換刀能耗，Ts:啟動總時間，Ti:待機總時間，Tis:空銑削總時間，Τι:銑削功率，N c:換刀次數。
[0028] 本發明進一步的改進在于，步驟5)的具體實現步驟如下：
[0029] 5-1)加工信息輸入:加工信息包括加工任務工序信息、進行零件的某道工序加工 可供選擇的加工機床、每道工序在不同機床上加工的加工時間、加工能耗、機床的待機功 率、機床之間的運輸能耗信息；
[0030] 構建機床的開關機決策模型，如下：
[0031] if Tsp+Tps>Tin
[0032] then:保持機床空載；
[0033] else if Esp+Eps>CiTin
[0034] then保持機床空載
[0035] else關閉機床
[0036] 模型中：TSP為設備從關閉到正常運行的轉化時間；Tps為設備從正常運行到關閉的 轉化時間；Τ ιη為設備的加工間隙等待時間；Esp為設備從關閉到正常運行的轉化能耗;Eps為 設備從正常運行到關閉的轉化能耗;C:為設備的空載功率；
[0037] 5-2)構建規劃問題的數學模型，其中，優化目標為加工能耗、生產成本和完工時 間，計算公式分別如式(6)、（7)、（8)所示，約束條件如式(9)~（13)所示：
[0038] 加工能耗，包括生產能耗、加工間隙能耗和運輸能耗：
[0039]
(6)
[0040] 生產成本：
[0041 ]
(7)
[0042] 完工時間：
[0043] T=max(Ci，C2· · ·Cm) (8)
[0044] 約束條件：
[0045] Ck=max(cijk)i = 1，2，· · ·，n; j = 1，2，· · ·，pi;keMij (9)
[0046] cijk = sijk+tijk i = l,2,...,n；j = l,2,...,pi；k=l,2,...,m (10)
[0047] Sijk-Ci(j-i)i > 0 (11)
[0048] (12)
[0049] (13)
[0050] 其中，Dljk表示任務i的第j道工序選擇機器k的決策變量，表示工件i的第j道 工序在機器k上的加工的能耗，表示工件i的第j道工序到下一道工序的運輸能耗，郎表 示機器k非加工時間的能耗量，表示工件i的第j道工序在機器k上的加工成本，ck表示 機床k的完工時間，cijk表示任務i的第j道工序在機器k上的完工時間，Pi表示工件i的工序 總數，表示工件i的工序j可選機床集，s以表示任務i的第j道工序在機器k上的開始時間， tljk表示任務i的第j道工序在機器k上的加工時間，Gljk表示任務i的第j道工序選擇機器k的 選擇變量；
[0051] 式(6)、（7)、（8)、分別為能耗目標函數、生產成本函數和完工時間函數；
[0052]約束條件(9):保證機床k的完工時間為機床i上最后一個完工工序的時間；
[0053]約束條件（10):任務i的第j道工序在機床k上的完工時間為其開始時間與工序時 間之和；
[0054] 約束條件（11):任務i的加工順序約束，保證工序的開始時間在上一道工序結束時 間之后；
[0055] 約束條件(12):保證任務i的第j道工序有多個可選機床；
[0056] 約束條件(13):保證任務i的第j道工序僅選擇一臺可選機床進行加工；
[0057] 5-3)NSGA_II 算法的設計：
[0058] (1)采用改進的多目標優化算法ED-NSGA-II求解：
[0059] 1)編碼解碼設計:設計基于工序和機床的二維編碼方式；
[0060] 2)個體優劣評價:采用基于非支配排序值和擁擠度值進行個體優劣排序；
[0061 ] 3)選擇方式:錦標賽選擇方法；
[0062] 4)交叉方式：二元Ρ0Χ交叉；
[0063] 5)變異操作：隨機變異；
[0064] 6)種群保留機制:基于精英策略的種群保留機制；
[0065] (2)算法的計算過程為：
[0066] 1)設定算法的基本參數:最大迭代次數為150次，種群大小為500，交叉概率為0.8; 變異概率為0.1;
[0067] 2)初始化種群，進行個體的非支配排序和擁擠度值計算；
[0068] 3)選擇交叉操作:變異總個體為種群大小與交叉概率之積:400;選用二元競標賽 方法選出兩個個體，其中非支配排序Rank值最低和擁擠度最高的個體優先選中，根據交叉 概率進行二元Ρ0Χ交叉；
[0069] 4)選擇變異操作:變異總個體為種群大小與變異概率之積:50;同樣采用二元競標 賽方法選出某個體，個體基因鏈基因根據變異概率隨機變異；
[0070] 5)精英策略種群保留：將交叉、變異產生的新種群和初始產生的種群合并，進行所 有個體的非支配排序和擁擠度計算，保留前500個優秀個體；
[0071]