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并行车间作业管理及PA算法的应用
在市场逐步买方化、全球化条件下,为适应客户需求并逐步主导这全部消费市场的多变性和产品生命周期明显缩短以及多品种、小批量生产比例不断增加等造成的市场竞争压力,制造企业积极采用各种新技术、新工艺和新设备。同时,企业的管理者意识到,一方面必须采用先进的制造模式,比如精益生产(LP)、并行工程(CE)、敏捷制造 (AM)、智能制造(IM)、虚拟制造(VM)等,加强企业流程的集成:二是必须大力推广PDM、E由立柱、上横梁、中横梁、工作台组成RP 等技术,加强企业技术信息以及企业计划和管理信息的集成:三是必须对越来越复杂的制造系统进行优化,改变传统的组织结构和控制方式,使制造系统在动态多变的环境中既有快速应变的灵活性,保持系统的高性能,又有对干扰的容纳能力(容错能力)、对环境的适应能力和自组织能力,保持系统的健壮性。
本文着重从制造系统的改造方面探讨如何提高企业的效率和应变能力。
制造系统,尤其是具有相对完整和独立功能的车间作业系统,传统的组织结构和控制方式有递阶式和异构式两种。递阶式结构将控制模块逐级分层,每层有各自的任务和功能,上下层模块之间是主- 从关系,采用命令-回答中控系统的模式,控制和反馈信息通过相邻的上下层之间逐层传递,优点是降低了控制难度,能掌握系统的全局性能,缺点是不能及时响应和处理干扰。异构式结构是一种高度分布式结构,它把制造系统的各种功能模块看成是一个个自治的实体,单个实体有很大的自治和决策能力,决策通过实体间相互交流信息、协调意见而达到,优点是有很高的柔性、健壮性和对干扰的良好反应能力,缺点是失去了上限越大全局优化特性和对系统性能的预见性。
如何充分利用递阶式和异构式控制结构的优点,同时又避免两者的缺点呢?在探索过程中,我们采用了并行车间作业管理系统模式,通过作业调度和作业控制的并行处理,使车间作业系统具有抗干扰的稳定性、对变化的适应性和柔性、利用资源的高效性和对系统全局性能的预见性。
并行车间作业管理系统整体上采用多层的组织结构形式,决策权力在决策层和执行层的适当分配,决策层负责根据历史信息产生优化的调度方案,执行层在执行调度方案的过程中,有权力根据加工现场的情况适当调整原方案,以达到执行效果的实际更优。下面介绍并行车间管理的体系结构、控制策略和控制算法。
德令哈图2 并行作业调度和作业控制功能模型
1 并行车间作业管理系统的体系结构
并行车间作业管理系统CSFC(Concurrent Shop Floor Control)由资源配置子系统和过程控制子系统组成。资源配置子系统包括生产任务管理单元、资源管理单元、调度器、控制器、监测器等,它主要负责资源-任务的匹配和系统性能的优化:过程控制子系统包括CAE单元(CAD单元、CAPP单元、CAM单元等)和资源管理中的过程控制部分等,它主要负责产品设计、工艺规划和过程控制等,将两个子系统的相关部分适当组合,得出如图1所示CSFC的体系结构。
CSFC系统的工作流程为:CSFC(生产计划和工艺管理模块)从MRPII接收生产任务,从CAX系统获取零部件设计、工艺和制造信息,(调度器)再根据资源及其配置信息模块的信息,采用适当的调度算法,生成最优化的作业调度方案,然后通过控制器将方案下发到资源模块(如运输单元和生产单元)。同时,CAX模块将相应的 NC程序传送到DNC管理模块,由DNC管理模块依据各项技术资料和控制器的指令为执行层实施作业方案提供数控程序等。在此过程中,监测器将采集到的现场信息处理后,以恰当要建立与完善塑料造粒机装备的综合评价准则与行业标准的方式传送到相关的模块,各模块再分工对系统的适时状态和干扰因素作出反应。
2 并行车间作业管理的控制策略
并行车间作业管理中的调度器和控制器并行运行,在不同的时间尺度上都对干扰作出响应,生成一前一后的解决方案。
其中,调度器系统性能的全局优化,在较大的时间尺度上调整现有调度方案。它连续地进行优化计算,用静态调度算法(如遗传算法、神经络等)谋求调度方案的最优化,保证系统的高性能、可预测性,但其掌握的信息过时,且需要大量的计算时间。
主机托管控制器负责响应干扰,它通过调度执行算法(如PA算法等)对新的最优方案产生之前的一段时间的系统运行进研磨材料行优化。控制器适时监测制造系统状态、控制制造资源,并自主执行调度方案:尽可能遵照调度方案,但必要时打破方案以响应干扰。这样,就可以根据现有的调度方
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