一种电线电缆生产加工智能调度派单系统及派单方法

技术领域

本发明涉及智能调度技术领域，更具体地说，本发明涉及一种电线电缆生产加工智能调度派单系统及派单方法。

背景技术

智能工厂下的生产作业车间与传统生产作业车间有很大不同，由于物联网技术的发展，生产流程和生产模式与传统车间产生很大区别为基于实时数据作出调度决策，物联网技术是实现智能工厂的必要手段，智能生产调度是实现智能工厂的必要环节，因此，在制造物联背景下研究智能工厂生产调度具有重要意义。

目前，已有的智能调度技术通常采用对历史数据进行分析，通过大量历史数据来进行训练，以保证模型的准确性，但实际上数据在初步成立时并未有大量的历史数据，且目前加工的方式更新换代较快，若长期采用历史数据不仅容易因数据丢失而导致模型准确性降低，同时，在运行期间难以根据目前的情况对模型进行调整，限制了调度派单系统实际的协调效率以及全局性。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种电线电缆生产加工智能调度派单系统及派单方法，本发明所要解决的技术问题是：现有的智能调度技术通常采用对历史数据进行分析，通过大量历史数据来进行训练，以保证模型的准确性，但实际上数据在初步成立时并未有大量的历史数据，且目前加工的方式更新换代较快，若长期采用历史数据不仅容易因数据丢失而导致模型准确性降低，同时，在运行期间难以根据目前的情况对模型进行调整，限制了调度派单系统实际的协调效率以及全局性的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种电线电缆生产加工智能调度派单系统，包括通信模块，所述通信模块的输出端与反应器的输入端电连接，所述反应器的输出端分别与计算模块的输入端和通信模块的输入端电连接，所述计算模块的输出端分别与反应器的输入端、决策模块的输入端和数据库的输入端电连接，所述决策模块的输出端分别与计算模块的输入端和执行模块的输入端电连接，所述执行模块的输出端分别与决策模块的输入端和信息采集模块的输入端电连接，所述数据库的输出端与计算模块的输入端电连接。

作为本发明的进一步方案：所述决策模块包括信息素统计模块、设备状态统计模块和转移系数计算模块。

作为本发明的进一步方案：所述信息素统计模块包括机床信息素以及电线电缆信息素，通过对机床加工电线电缆所需的时间以及电线电缆当前电线电缆加工的剩余时间进行统计收集，所述设备状态统计模块具体是针对机床当前是否存在加工电线电缆，并对设备运行时加工电线电缆的平均时间进行统计，所述转移系数计算模块是删选出需要转移的电线电缆，并将已转移的电线电缆数据进行删除，不对其进行对比统计。

一种电线电缆生产加工智能调度派单系统的派单方法，包括以下派单步骤：

S1、在信息素引入机床的多特征参数健康指数，以平衡各备选机床信息素，数据由机床设备实时获得：

式中，T

式中，u为参数总数，ρ

在单特征参数的基础上确定各参数的权重，即可以对多个特征参数健康状态进行评估。

上述参数均由机床设备上的传感设备实时记录的数据计算得知，整个指数函数的未知数x部分为实时数据的相反数，这样就保证了信息素值为0-1的数，从而减小运算量。

S2、转移系数：

其中：γ＝e

式中，U和P都是(0,1)的随机数，U均匀分布，P称为随机变异率，当P值取值较大时，由固定值α对信息素产生平衡作用，当P的取值较小时，由倒指数函数对信息素产生平衡作用，随机变异率和倒指数函数的设计将机床的确定选择与随机选择结合起来，b是一个常数，决定倒指数曲线收敛于1的速度，r为当前迭代次数，电线电缆每进行一次选择视为一次迭代，则最大迭代次数为nl，

1)、电线电缆信息素

式中，

2)、转移信息素

在电线电缆转移系数中，由于已选择过的电线电缆将不参与下一轮选取，每一次只需选择最佳电线电缆进行加工。

进一步的：根据上述公式计算得出：

工序在机床上的加工时间

工序在机床上的加工时间

得出结论：在信息素设置相同情况下，分别建立随机扰动蚁群算法的改进转移系数的实验组和传统蚁群算法转移概率的对照组，进行20次对比模拟实验，算出实验平均值，设备和AGV健康指数取(0-1)随机数，在实际生产中可根据设备温度、压力、速度、噪音等特征参数来确定，转移系数参数最终取值α＝1，β＝1，δ＝1.25时，证明了本文方法的有效性。

本发明的有益效果在于：本发明通过设置信息素统计模块、设备状态统计模块和转移系数计算模块，首先分析了智能工厂与传统工厂的本质区别，提出基于数据化的现有的智能工厂生产调度解决方法，借鉴了随机扰动蚁群算法中的蚁群信息素策略，提高了系统的全局性，其次，在信息素设计时，设计了设备多特征健康指数，通过布局在车间中的RFID等无线传感设备对各机床、AGV进行特征数据采集，进一步提高了模型的泛用性，最后，通过实例仿真，验证了本文所提出改进信息素的多智能方案的调度策略有效性与优越性，从而在避免模型运行的方案下最大程度保留数据对比的准确性，且在运行期间可以根据收集的电线电缆数据以及机床数据对模型进行调整，提高了该调度派单系统实际的协调效率以及全局性。

附图说明

图1为本发明的系统框图；

图2为本发明决策模块的系统框图；

图中：1通信模块、2反应器、3计算模块、4决策模块、41信息素统计模块、42设备状态统计模块、43转移系数计算模块、5执行模块、6信息采集模块、7数据库。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

如图1-2所示，本发明提供了一种电线电缆生产加工智能调度派单系统，包括通信模块1，通信模块1的输出端与反应器2的输入端电连接，反应器2的输出端分别与计算模块3的输入端和通信模块1的输入端电连接，计算模块3的输出端分别与反应器2的输入端、决策模块4的输入端和数据库7的输入端电连接，决策模块4的输出端分别与计算模块3的输入端和执行模块5的输入端电连接，执行模块5的输出端分别与决策模块4的输入端和信息采集模块6的输入端电连接，数据库7的输出端与计算模块3的输入端电连接。

决策模块4包括信息素统计模块41、设备状态统计模块42和转移系数计算模块43。

信息素统计模块41包括机床信息素以及电线电缆信息素，通过对机床加工电线电缆所需的时间以及电线电缆当前电线电缆加工的剩余时间进行统计收集，设备状态统计模块42具体是针对机床当前是否存在加工电线电缆，并对设备运行时加工电线电缆的平均时间进行统计，转移系数计算模块43是删选出需要转移的电线电缆，并将已转移的电线电缆数据进行删除，不对其进行对比统计。

一种电线电缆生产加工智能调度派单系统的派单方法，包括以下派单步骤：

S1、在信息素引入机床的多特征参数健康指数，以平衡各备选机床信息素，数据由机床设备实时获得：

式中，T

式中，u为参数总数，ρ

在单特征参数的基础上确定各参数的权重，即可以对多个特征参数健康状态进行评估。

上述参数均由机床设备上的传感设备实时记录的数据计算得知，整个指数函数的未知数x部分为实时数据的相反数，这样就保证了信息素值为0-1的数，从而减小运算量。

S2、转移系数：

其中：γ＝e

式中，U和P都是0,1的随机数，U均匀分布，P称为随机变异率，当P值取值较大时，由固定值α对信息素产生平衡作用，当P的取值较小时，由倒指数函数对信息素产生平衡作用，随机变异率和倒指数函数的设计将机床的确定选择与随机选择结合起来，b是一个常数，决定倒指数曲线收敛于1的速度，r为当前迭代次数，电线电缆每进行一次选择视为一次迭代，则最大迭代次数为nl，

1)、电线电缆信息素

/>

式中，

2)、转移信息素

在电线电缆转移系数中，由于已选择过的电线电缆将不参与下一轮选取，每一次只需选择最佳电线电缆进行加工。

实验结果表明本文提出的改进信息素模型在最大流经时间和平均流经时间上均优于传统信息素模型，验证了本文方法的优越性。

仿真实验结果

实施例2

一种电线电缆生产加工智能调度派单系统，包括通信模块1，通信模块1的输出端与反应器2的输入端电连接，反应器2的输出端分别与计算模块3的输入端和通信模块1的输入端电连接，计算模块3的输出端分别与反应器2的输入端、决策模块4的输入端和数据库7的输入端电连接，决策模块4的输出端分别与计算模块3的输入端和执行模块5的输入端电连接，执行模块5的输出端分别与决策模块4的输入端和信息采集模块6的输入端电连接，数据库7的输出端与计算模块3的输入端电连接。

决策模块4包括信息素统计模块41、设备状态统计模块42和转移系数计算模块43。

信息素统计模块41包括机床信息素以及电线电缆信息素，通过对机床加工电线电缆所需的时间以及电线电缆当前电线电缆加工的剩余时间进行统计收集，设备状态统计模块42具体是针对机床当前是否存在加工电线电缆，并对设备运行时加工电线电缆的平均时间进行统计，转移系数计算模块43是删选出需要转移的电线电缆，并将已转移的电线电缆数据进行删除，不对其进行对比统计。

一种电线电缆生产加工智能调度派单系统的派单方法，包括以下派单步骤：

S1、在信息素引入机床的多特征参数健康指数，以平衡各备选机床信息素，数据由机床设备实时获得：

式中，T

/>

式中，u为参数总数，ρ

在单特征参数的基础上确定各参数的权重，即可以对多个特征参数健康状态进行评估。

上述参数均由机床设备上的传感设备实时记录的数据计算得知，整个指数函数的未知数x部分为实时数据的相反数，这样就保证了信息素值为0-1的数，从而减小运算量。

S2、转移系数：

其中：γ＝e

式中，U和P都是0,1的随机数，U均匀分布，P称为随机变异率，当P值取值较大时，由固定值α对信息素产生平衡作用，当P的取值较小时，由倒指数函数对信息素产生平衡作用，随机变异率和倒指数函数的设计将机床的确定选择与随机选择结合起来，b是一个常数，决定倒指数曲线收敛于1的速度，r为当前迭代次数，电线电缆每进行一次选择视为一次迭代，则最大迭代次数为nl，

1)、电线电缆信息素

式中，

2)、转移信息素

/>

在电线电缆转移系数中，由于已选择过的电线电缆将不参与下一轮选取，每一次只需选择最佳电线电缆进行加工。

通过设置信息素统计模块41、设备状态统计模块42和转移系数计算模块43，首先分析了智能工厂与传统工厂的本质区别，提出基于数据化的现有的智能工厂生产调度解决方法，借鉴了随机扰动蚁群算法中的蚁群信息素策略，提高了系统的全局性，其次，在信息素设计时，设计了设备多特征健康指数，通过布局在车间中的RFID等无线传感设备对各机床、AGV进行特征数据采集，进一步提高了模型的泛用性，最后，通过实例仿真，验证了本文所提出改进信息素的多智能方案的调度策略有效性与优越性，从而在避免模型运行的方案下最大程度保留数据对比的准确性，且在运行期间可以根据收集的电线电缆数据以及机床数据对模型进行调整，提高了该调度派单系统实际的协调效率以及全局性。

其次：本发明公开实施例附图中，只涉及到与本公开实施例涉及到的结构，其他结构可参考通常设计，在不冲突情况下，本发明同一实施例及不同实施例可以相互组合；

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。