息，得到的加工信息表如表3所示：
[0243] 表3加工信息表
[0244]
[0245] 零件生產完某道工序后需要在下一臺機床上進行下一道工序的生產，忽略零件重 量對能耗的影響，僅考慮機床之間的距離，獲得機床之間運輸能耗信息表如表4所示：
[0246] 表4機床之間運輸能耗信息表
[0249] 機床待機有一定的能耗，待機功率信息表如表5所示：[0250] 表5機床待機功率信息表
[0247]
[0248]
[0251]
[0252] 第二步:采用改進的NSGA-II算法進行生產資源規劃配置。由信息表知，零件的某 道的工序在不同機床上加工能耗值、加工成本、加工時間不同，采用多目標優化算法，保證 能耗、完工時間、加工成本協同最優。算法的參數設定為如表6所示：
[0253] 表6算法參數信息表
[0254]
[0255] 算法收斂圖和最優曲面如圖11所示，通過DEMATEL+ANP確定指標權重，確定最優個 體生成的相應地獲取調度甘特圖12所示，生產優化配置的結果為：
[0256] 機床1的加工序列為:〇11-〇42-〇34-〇35 ;
[0257] 機床2的加工序列為:〇31-〇43-〇22-〇23-〇24;
[0258] 機床3的加工序列為:〇32-〇33-〇14-〇25 ;
[0259] 機床4的加工序列為:〇414〇12-〇44
[0260] 機床5的加工序列為:〇2l4〇134〇45-015
[0261] 其中Oij表示第i個工件的第j道工序。
[0262] 相應地目標值為:完工時間為24min，能耗值為54.3kw. h，加工成本為105元。
[0263] 以上內容是結合具體的生產案例對本發明所作的進一步詳細說明，主要為證明本 方法在實際應用中的正確性，不能認定本發明的【具體實施方式】僅限于此，對于本發明所屬 技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明構思的前提下，還可以做出若干簡單的推 演或替換，都應當視為屬于本發明由所提交的權利要求書確定專利保護范圍。
【主權項】
1. 訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法，其特征在于，包括W下步驟： 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； 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； 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，W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； 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； 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。2. 根據權利要求1所述的訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法，其特征在于，步驟1) 的具體實現步驟如下： 1-1)采用C語言編程構建NC代碼解析器，其中，通過巧旨令獲取換刀次數N。，同時獲取此 時使用的刀具的型號W獲取銳削寬度B;通過M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T;通過S指令獲取機床的主軸轉速n;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銳削時間Tl和空銳削時間Tis,結合運行總時間計 算得到待機時間； 1-2)將待加工零件的NC代碼輸入NC代碼解析器，W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。3. 根據權利要求2所述的訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法，其特征在于，步驟2) 中的負載功率Pi計算模型如下： 巧=馬:內義1/屯0戶'及為 (1) 式中，Ki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為銳削深度，單位111111;心\2山、山均為幕指數； 空載功率Pis計算模型如下： 巧S=乂h"。,/。： (3) 式中，Kis為空載功率系數，與工件材料、刀具、機床性能相關;ai、Q2均為幕指數。4. 根據權利要求2所述的訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法，其特征在于，步驟3) 中的總工序能耗時十算模型如下： E = PsTs+PiTidt+PisTis+PiTi+NcEc 巧） 式中，Ps:設備啟動功率，Pi:設備待機功率，Pis:空銳削功率，Pi設備銳削功率，Ec:換刀 能耗，Ts:啟動總時間，Ti:待機總時間，Tis:空銳削總時間，Tl:銳削功率，Nc:換刀次數。5. 根據權利要求3所述的訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法，其特征在于，步驟5) 的具體實現步驟如下： 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； 構建機床的開關機決策模型，如下： if TSP+TPs〉Tin then:保持機床空載； else if ESP+EPs〉CiTin then保持機床空載 else關閉機床 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；Tin為設備的加工間隙等待時間;為設備從關閉到正常運行的轉化能耗;EP%設備 從正常運行到關閉的轉化能耗;Cl為設備的空載功率； 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： 加工能耗，包括生產能耗、加工間隙能耗和運輸能耗：(抗 生產成本：(7) 完工時間： T=max(Ci,C2. . .Cm) (8) 約束條件： Ck=max(；cijk) i = l,2,. . . ,n; j = l,2,. . . ,pi;keMij (9) Ci化=sijk+tuk i = l,2,. . . ,n; j = l,2,. . . ,pi;k=l,2,. . . ,m (10) Sijk-Ci(J-I)I > 0 (11) 。 [1，工件/的第/?道工序可在機器A上加 X 滬 >1' ％={〇,否則 。2) 如 ={1，工件滿衝堪工序在機器讓加工 舎" 如1〇，否則 其中，DiA表示任務i的第j道工序選擇機器k的決策變量，qry表示工件i的第j道工序 在機器k上的加工的能耗，C:""表示工件i的第j道工序到下一道工序的運輸能耗，ek表示機 器4非加工時間的能耗量，/;/^'^表示工件1的第^道工序在機器4上的加工成本，^^表示機床1^ 的完工時間，CUk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， Mij表示工件i的工序j可選機床集，Si化表示任務i的第j道工序在機器k上的開始時間，ti化表 示任務i的第j道工序在機器k上的加工時間，GiA表示任務i的第j道工序選擇機器k的選擇 變量； 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； 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； 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； 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； 約束條件（12):保證任務i的第j道工序有多個可選機床； 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； 5-3)NSGA-II算法的設計： (1) 采用改進的多目標優化算法邸-NSGA-II求解： 1) 編碼解碼設計:設計基于工序和機床的二維編碼方式； 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； 3) 選擇方式:錦標賽選擇方法； 4) 交叉方式:二元POX交叉； 5) 變異操作:隨機變異； 6) 種群保留機制:基于精英策略的種群保留機制； (2) 算法的計算過程為： 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; 2) 初始化種群，進行個體的非支配排序和擁擠度值計算； 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POX交叉； 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； 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； 6) 終止條件檢測：若當前所有個體的Rank值均為1的前19次迭代均是所有個體的Rank 值為1，則終止迭代;若不滿足，則查看是否達到迭代次數150:未達到，則轉入步驟3 )，進入 下一次迭代;達到則終止迭代； 7) 輸出迭代結果； 5-4)最優解確定： 由于抓-NSGA-II求解得到結果為最優解集，需要進行最優解的確定，因此采用基于 DEMTEL+ANP方法進行多個目標的權重確定，進行最優解確定； 5-5)生產規劃的生成： 通過確定的最優解，得到相應的加工能耗，同時解碼確定每道工序的加工機床和各臺 機床上任務的加工順序，并生成相應生產優化配置的結果。
【專利摘要】本發明公開了一種訂單驅動的離散制造過程能耗優化方法，以實現離散制造過程的能耗優化的前提是進行獲取加工過程的工序能耗信息。因此，本發明首先根據機床性能、加工材料、加工工藝參數、NC代碼實現工序能耗的預測，為系統層低能耗生產進行資源的配置提供了數據支撐。然后，本發明設計采用改進的多目標優化智能算法進行離散制造過程的生產資源優化配置，保證完工時間、加工成本、加工能耗等優化目標協調優化。本發明為訂單驅動的離散制造過程的能耗優化提供了新的思路，為實現低能耗生產、綠色制造提供了借鑒。
【IPC分類】G05B19/18, G05B13/04
【公開號】CN105652791
【申請號】
【發明人】周光輝, 楊翔, 魯麒, 朱家凱
【申請人】西安交通大學, 佛山市南海區廣工大數控裝備協同創新研究院
【公開日】2016年6月8日
【申請日】2015年12月4日