車間故障動態(tài)調(diào)度仿真與應(yīng)用

李夢琳　馬雯秋　周潤澤

摘要：本文圍繞著智能RGV的動態(tài)調(diào)度問題進(jìn)行研究。針對發(fā)生故障時物料加工作業(yè)情況，以兩道工序情況下求得的最優(yōu)序列為基礎(chǔ)，建立模擬故障模型，從而得到新的最優(yōu)序列，并利用 Tecnomatix Plant Simulation 13軟件仿真來檢驗故障發(fā)生時所求結(jié)果的正確性。

關(guān)鍵詞：最優(yōu)序列;智能RGV;仿真

1 模型的假設(shè)

1.假設(shè)當(dāng)總的加工時間超過8小時時，必須當(dāng)所有物料都加工完畢后才停止加工;

2.假設(shè)當(dāng)RGV同一時間接收到多個信號時會根據(jù)一定的調(diào)度策略進(jìn)行選擇;

3.假設(shè)當(dāng)物料的任意一道工序加工完成后就會進(jìn)行清洗;

4.假設(shè)RGV每一次加工過程都有1%的可能性發(fā)生故障，且故障在加工時間內(nèi)等可能發(fā)生;

5.假設(shè)題目中所給的數(shù)據(jù)真實可靠。

2 發(fā)生故障情況下模型的建立與求解

模擬故障模型的建立由于故障的發(fā)生是一個隨機過程，我們無法確定在加工的所有循環(huán)周期內(nèi)，在第幾輪加工作業(yè)中有CNC發(fā)生故障，也無法確定是第幾臺CNC發(fā)生了故障，且一旦某臺CNC出現(xiàn)故障，接下來的所有加工過程都會受到影響，因此無法找到一個貼切的數(shù)學(xué)模型來表示故障過程，因此我們考慮采用仿真來模擬故障發(fā)生的過程。

由于每臺CNC發(fā)生故障的概率約為1%，即其不發(fā)生故障的概率為99%，當(dāng)系統(tǒng)中所有的CNC都正常工作時視為系統(tǒng)不發(fā)生故障，否則視為系統(tǒng)出現(xiàn)故障，因此P（一個循環(huán)作業(yè)周期內(nèi)系統(tǒng)發(fā)生故障）=考慮到系統(tǒng)內(nèi)部的八臺CNC發(fā)生故障是相互獨立的，因此每臺CNC發(fā)生故障的分布為二項分布，即

下面確定在每個作業(yè)周期內(nèi)，發(fā)生故障的CNC的臺數(shù)

①只有一臺CNC發(fā)生故障時：

P（一個循環(huán)作業(yè)周期內(nèi)只有一臺CNC發(fā)生故障）=?②有兩臺CNC發(fā)生故障時：

P（一個循環(huán)作業(yè)周期內(nèi)有兩臺CNC發(fā)生故障）=?

③有三臺CNC發(fā)生故障時：

P（一個循環(huán)作業(yè)周期內(nèi)有三臺CNC發(fā)生故障）=?

……

通過計算我們發(fā)現(xiàn)，CNC同時發(fā)生故障的概率會隨著臺數(shù)的增加而減少，且其概率不是同一個數(shù)量值，因此我們可以認(rèn)為，兩臺或兩臺以上CNC同時故障的可能性非常小，因此只考慮在一個作業(yè)周期內(nèi)只有一臺CNC發(fā)生故障的情況。

由于每次CNC發(fā)生故障后，需等待10-20分鐘排除故障后才可恢復(fù)加工使用，而在情況一中，我們計算出系統(tǒng)一輪工作所需要的時間大概在（500，600）秒內(nèi)，因此近似看作在CNC發(fā)生故障后，即退出系統(tǒng)兩輪，修好后重新加入加工系統(tǒng)。

在上述分析的基礎(chǔ)上，我們建立一個仿真過程來模擬CNC出現(xiàn)故障的情況：

在8小時的連續(xù)作業(yè)班次中，智能加工系統(tǒng)呈周期性循環(huán)工作，一個循環(huán)周期內(nèi)所有CNC工作一輪，在每一輪加工作業(yè)中，系統(tǒng)發(fā)生故障的概率為8%，通過在 1-8中生成一個隨機數(shù)來模擬8臺CNC隨機產(chǎn)生故障的情況，隨機抽取得到的數(shù)即代表第幾臺CNC退出加工系統(tǒng)兩輪的時間，此時可進(jìn)行故障過程的仿真，從而得到在可能發(fā)生故障的情況下物料加工作業(yè)情況。

參考文獻(xiàn)：

[1]姜啟源，謝金星，葉俊.數(shù)學(xué)模型（第4版），北京;高等教育出版社，2011.1

[2]《運籌學(xué)》教材編寫組，運籌學(xué)（第4版），北京;清華大學(xué)出版社，2012.9

[3]孫海珍，王麗英.概率論與數(shù)理統(tǒng)計，北京;中國鐵道出版社，2015.2