订单驱动的离散制造过程能耗优化方法
【技术领域】：
[0001] 本发明属于先进制造与自动化技术领域，尤其涉及一种面向订单驱动的离散制造 过程能耗优化方法。
【背景技术】：
[0002] 随着制造业的发展，订单驱动的定制生产成为主流。单一制造企业往往面临来自 不同客户的多个订单需求，因此，生产方式为面向多品种小批量的离散制造模式，其加工过 程是不同零部件加工子过程或并联或串联组成的复杂过程。而另一方面，我国现在已经是 世界是第一制造大国，制造业产出约占世界总产出的20%。但是，我国制造业的发展是以高 能耗为代价的，制造业能耗约占我国工业总能耗的80%，单位工业增加值能耗水平是世界 平均水平的2.5倍，美国的3.3倍，日本的7倍，也高于巴西、墨西哥等发展中国家。我国现在 已是二氧化碳排放量第一大国，增量也占全球的70%以上，在国际上面临的节能减排的压 力越来越大。因此有必要探究一种考虑能耗的离散制造过程资源分配优化方法，对生产进 行合理的安排，保证生产的低成本、低能耗和及时性。
[0003] 为保证制造过程的低能耗，国内外专家学者进行了广泛的研究，取得了一定的成 果，但是存在着一定的局限性，主要有：
[0004] 1)目前的研究主要将焦点聚集在设备层面上，进行机床关键零部件的优化控制、 改进和更换，或是进行加工过程的工艺参数优化，以实现低能耗生产的目标，无法从制造系 统层的高度保证低能耗生产。
[0005] 2)在制造系统层面进行低能耗生产的研究主要聚集在钢铁、轮胎等流水生产车 间，离散制造过程的研究比较少。另一方面，保证系统层低能耗生产需要获取某道工序在某 台机床上加工能耗的先验知识，不少研究缺乏该方面的研究，因而进行的低能耗生产规划 缺乏实用性。
[0006] 3)在进行制造过程优化时，优化目标包括完工时间、加工成本、机床负载率、加工 能耗等多个目标，不少研究采用的智能优化算法无法保证多个目标的协调最优。
[0007] 基于以上问题知，目前的研究存在着一定的局限性和漏洞，因而研究订单驱动的 离散制造过程能耗优化方法，对制造企业的节能减排有重大意义。首先实现离散制造过程 的能耗优化的前提是进行加工过程的工序能耗预测。根据机床性能、加工材料、加工工艺参 数实现能耗的预测，为系统层优化低能耗生产提供数据支撑。其次，该方法采用多目标优化 智能算法，保证完工时间、加工成本、加工能耗等优化目标协调优化。因而，该方法大大弥补 了传统方法的不足。
【发明内容】
：
[0008] 本发明的目的在于提供一种订单驱动的离散制造过程能耗优化方法，可实现加工 过程工序能耗预测，并实现离散加工过程能耗优化。
[0009] 为了达到上述目的，本发明采取如下的技术方案来实现的：
[0010] 订单驱动的离散制造过程能耗优化方法，包括以下步骤：
[0011] 1)根据待加工零件的某道工序的NC代码获取加工该工序的负载时间、空载时间、 换刀次数、待机总时间、启动总时间、负载时的进给量、主轴转速和刀具型号；
[0012] 2)根据步骤1)中获得的负载时的进给量、主轴转速、刀具型号，代入负载功率和空 载功率计算模型，获得负载功率和空载功率；
[0013] 3)根据步骤1)获得的负载时间、空载时间、换刀次数、待机总时间、启动总时间，步 骤2)获得的负载功率和空载功率，以及该道工序选定的机床固有的启动功率、待机功率和 换刀能耗，代入总工序能耗计算模型，计算得到该工序能耗值；
[0014] 4)根据步骤1)、步骤2)和步骤3)的工序能耗预测方法，获取一个生产批次内多个 不同零件的同一工序在不同机床上加工的能耗值，构建能耗信息库；
[0015] 5)根据步骤4)获得的能耗信息库，设计改进的NSGA-II算法，进行每道工序加工机 床的确定和每台机床上加工任务顺序的确定，用于保证在完工时间、加工成本的约束下，使 得加工能耗低。
[0016] 本发明进一步的改进在于，步骤1)的具体实现步骤如下：
[0017] 1-1)采用C语言编程构建NC代码解析器，其中，通过T指令获取换刀次数N。，同时获 取此时使用的刀具的型号以获取铣削宽度B;通过Μ指令获取机床的启动时间和关闭时间， 从而获取计算运行总时间Τ;通过S指令获取机床的主轴转速η;通过F指令获取进给量f;通 过G指令获取坐标位置点，通过结合进给量计算铣削时间Ti和空铣削时间T ls，结合运行总时 间计算得到待机时间；
[0018] 1-2)将待加工零件的NC代码输入NC代码解析器，以自动获取加工某道工序的负载 时间、空载时间、换刀次数、待机总时间、启动总时间、负载时的进给量、主轴转速和刀具型 号。
[0019] 本发明进一步的改进在于，步骤2)中的负载功率Pi计算模型如下：
[0020]
⑴
[0021 ]式中，Κι为负载功率系数，与工件材料、刀具、机床性能相关;f为负载时的进给量， 单位为r/min;aP为铣削深度，单位臟山、\2山、山均为幂指数；
[0022]空载功率Pis计算模型如下：
[0023]
(3)
[0024] 式中，KiA空载功率系数，与工件材料、刀具、机床性能相关;cn、α2均为幂指数。
[0025] 本发明进一步的改进在于，步骤3)中的总工序能耗Ε计算模型如下：
[0026] E = PsTs+PiTidt+PisTis+PiTi+NcEc (5)
[0027] 式中，ps:设备启动功率，Pi:设备待机功率，pis:空铣削功率，备铣削功率，Ec: 换刀能耗，Ts:启动总时间，Ti:待机总时间，Tis:空铣削总时间，Τι:铣削功率，N c:换刀次数。
[0028] 本发明进一步的改进在于，步骤5)的具体实现步骤如下：
[0029] 5-1)加工信息输入:加工信息包括加工任务工序信息、进行零件的某道工序加工 可供选择的加工机床、每道工序在不同机床上加工的加工时间、加工能耗、机床的待机功 率、机床之间的运输能耗信息；
[0030] 构建机床的开关机决策模型，如下：
[0031] if Tsp+Tps>Tin
[0032] then:保持机床空载；
[0033] else if Esp+Eps>CiTin
[0034] then保持机床空载
[0035] else关闭机床
[0036] 模型中：TSP为设备从关闭到正常运行的转化时间；Tps为设备从正常运行到关闭的 转化时间；Τ ιη为设备的加工间隙等待时间；Esp为设备从关闭到正常运行的转化能耗;Eps为 设备从正常运行到关闭的转化能耗;C:为设备的空载功率；
[0037] 5-2)构建规划问题的数学模型，其中，优化目标为加工能耗、生产成本和完工时 间，计算公式分别如式(6)、（7)、（8)所示，约束条件如式(9)~（13)所示：
[0038] 加工能耗，包括生产能耗、加工间隙能耗和运输能耗：
[0039]
(6)
[0040] 生产成本：
[0041 ]
(7)
[0042] 完工时间：
[0043] T=max(Ci，C2· · ·Cm) (8)
[0044] 约束条件：
[0045] Ck=max(cijk)i = 1，2，· · ·，n; j = 1，2，· · ·，pi;keMij (9)
[0046] cijk = sijk+tijk i = l,2,...,n；j = l,2,...,pi；k=l,2,...,m (10)
[0047] Sijk-Ci(j-i)i > 0 (11)
[0048] (12)
[0049] (13)
[0050] 其中，Dljk表示任务i的第j道工序选择机器k的决策变量，表示工件i的第j道 工序在机器k上的加工的能耗，表示工件i的第j道工序到下一道工序的运输能耗，郎表 示机器k非加工时间的能耗量，表示工件i的第j道工序在机器k上的加工成本，ck表示 机床k的完工时间，cijk表示任务i的第j道工序在机器k上的完工时间，Pi表示工件i的工序 总数，表示工件i的工序j可选机床集，s以表示任务i的第j道工序在机器k上的开始时间， tljk表示任务i的第j道工序在机器k上的加工时间，Gljk表示任务i的第j道工序选择机器k的 选择变量；
[0051] 式(6)、（7)、（8)、分别为能耗目标函数、生产成本函数和完工时间函数；
[0052]约束条件(9):保证机床k的完工时间为机床i上最后一个完工工序的时间；
[0053]约束条件（10):任务i的第j道工序在机床k上的完工时间为其开始时间与工序时 间之和；
[0054] 约束条件（11):任务i的加工顺序约束，保证工序的开始时间在上一道工序结束时 间之后；
[0055] 约束条件(12):保证任务i的第j道工序有多个可选机床；
[0056] 约束条件(13):保证任务i的第j道工序仅选择一台可选机床进行加工；
[0057] 5-3)NSGA_II 算法的设计：
[0058] (1)采用改进的多目标优化算法ED-NSGA-II求解：
[0059] 1)编码解码设计:设计基于工序和机床的二维编码方式；
[0060] 2)个体优劣评价:采用基于非支配排序值和拥挤度值进行个体优劣排序；
[0061 ] 3)选择方式:锦标赛选择方法；
[0062] 4)交叉方式：二元Ρ0Χ交叉；
[0063] 5)变异操作：随机变异；
[0064] 6)种群保留机制:基于精英策略的种群保留机制；
[0065] (2)算法的计算过程为：
[0066] 1)设定算法的基本参数:最大迭代次数为150次，种群大小为500，交叉概率为0.8; 变异概率为0.1;
[0067] 2)初始化种群，进行个体的非支配排序和拥挤度值计算；
[0068] 3)选择交叉操作:变异总个体为种群大小与交叉概率之积:400;选用二元竞标赛 方法选出两个个体，其中非支配排序Rank值最低和拥挤度最高的个体优先选中，根据交叉 概率进行二元Ρ0Χ交叉；
[0069] 4)选择变异操作:变异总个体为种群大小与变异概率之积:50;同样采用二元竞标 赛方法选出某个体，个体基因链基因根据变异概率随机变异；
[0070] 5)精英策略种群保留：将交叉、变异产生的新种群和初始产生的种群合并，进行所 有个体的非支配排序和拥挤度计算，保留前500个优秀个体；
[0071]