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基于数字孪生的设备故障生产线重调度问题研究

基于数字孪生的设备故障生产线重调度问题研究

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作者：金璐西安理工大学

学位级别：硕士

车间调度作为生产制造过程中的重要环节之一,其设备发生故障会直接影响着车间的生产效率、资源利用率、订单满足率等关键指标。随着生产制造向智能化方向发展,车间生产调度问题更注重集成虚拟系统和物理系统,通过数据驱动不断优化车间... 详细信息

车间调度作为生产制造过程中的重要环节之一,其设备发生故障会直接影响着车间的生产效率、资源利用率、订单满足率等关键指标。随着生产制造向智能化方向发展,车间生产调度问题更注重集成虚拟系统和物理系统,通过数据驱动不断优化车间生产。数字孪生技术凭借其在数据处理和模拟仿真方面的强大能力,通过数据交互实现真实物理系统与虚拟系统的紧密交互,有效实现了对模型的模拟和分析。因此,本文将数字孪生技术应用于车间生产调度问题,提高对设备故障车间生产调度问题的求解决策。本文的主要研究工作如下:首先,基于对数字孪生车间及其关键技术的研究,本文针对车间生产调度问题使用西门子的Plant Simulation仿真软件搭建车间的孪生调度模型。以挤压生产车间中的生产线为例,对其数据控制区、模型资源区、算法参数区的搭建进行详细描述。对挤压生产线的车间调度孪生模型进行有效性验证,结果表明,孪生模型可以对车间布局、生产物流设计、产能等生产系统等方面进行定量分析,同时提供对车间加工状况和效果的直观展示。其次,通过对车间生产调度问题的特点进行分析,本文以生产过程中最常用的最大完工时间作为优化目标建立车间生产调度问题的数学模型。针对传统遗传算法求解调度问题时易陷入局部最优的问题,设计了一种基于强化学习的自适应遗传算法,利用强化学习动态调整遗传算法种群的收敛方向,提高了算法的收敛速度和精度。实验部分,首先通过在基准算例上与其他算法进行对比验证了算法的求解效率,最后在挤压生产线孪生模型中进行了实例验证,结果表明本文算法在求解挤压生产线调度问题上有很好的效果。最后,针对设备故障下的动态车间生产调度问题,本文建立了以完工时间为目标的数学模型。考虑到设备故障事件的不确定性和周期性的特点,设计基于事件驱动和周期驱动的混合驱动策略,对故障发生时的剩余工序进行重调度。实验部分以挤压生产线的设备故障动态调度问题为例,验证了本文算法对设备故障事件的求解效果,并在挤压生产线孪生模型中进行了实例验证,结果表明本文提出的算法和策略在求解设备故障生产调度问题方面有很大的应用潜力。

关键词：数字孪生车间生产调度问题强化学习遗传算法设备故障重调度

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