息，得到的加工信息表如表3所示：
[0243] 表3加工信息表
[0244]
[0245] 零件生产完某道工序后需要在下一台机床上进行下一道工序的生产，忽略零件重 量对能耗的影响，仅考虑机床之间的距离，获得机床之间运输能耗信息表如表4所示：
[0246] 表4机床之间运输能耗信息表
[0249] 机床待机有一定的能耗，待机功率信息表如表5所示：[0250] 表5机床待机功率信息表
[0247]
[0248]
[0251]
[0252] 第二步:采用改进的NSGA-II算法进行生产资源规划配置。由信息表知，零件的某 道的工序在不同机床上加工能耗值、加工成本、加工时间不同，采用多目标优化算法，保证 能耗、完工时间、加工成本协同最优。算法的参数设定为如表6所示：
[0253] 表6算法参数信息表
[0254]
[0255] 算法收敛图和最优曲面如图11所示，通过DEMATEL+ANP确定指标权重，确定最优个 体生成的相应地获取调度甘特图12所示，生产优化配置的结果为：
[0256] 机床1的加工序列为:〇11-〇42-〇34-〇35 ;
[0257] 机床2的加工序列为:〇31-〇43-〇22-〇23-〇24;
[0258] 机床3的加工序列为:〇32-〇33-〇14-〇25 ;
[0259] 机床4的加工序列为:〇414〇12-〇44
[0260] 机床5的加工序列为:〇2l4〇134〇45-015
[0261] 其中Oij表示第i个工件的第j道工序。
[0262] 相应地目标值为:完工时间为24min，能耗值为54.3kw. h，加工成本为105元。
[0263] 以上内容是结合具体的生产案例对本发明所作的进一步详细说明，主要为证明本 方法在实际应用中的正确性，不能认定本发明的【具体实施方式】仅限于此，对于本发明所属 技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单的推 演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定专利保护范围。
【主权项】
1. 订单驱动的离散制造过程能耗优化方法，其特征在于，包括W下步骤： 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； 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； 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，W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； 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； 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。2. 根据权利要求1所述的订单驱动的离散制造过程能耗优化方法，其特征在于，步骤1) 的具体实现步骤如下： 1-1)采用C语言编程构建NC代码解析器，其中，通过巧旨令获取换刀次数N。，同时获取此 时使用的刀具的型号W获取锐削宽度B;通过M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T;通过S指令获取机床的主轴转速n;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锐削时间Tl和空锐削时间Tis,结合运行总时间计 算得到待机时间； 1-2)将待加工零件的NC代码输入NC代码解析器，W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。3. 根据权利要求2所述的订单驱动的离散制造过程能耗优化方法，其特征在于，步骤2) 中的负载功率Pi计算模型如下： 巧=馬:内义1/屯0户'及為 (1) 式中，Ki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为锐削深度，单位111111;心\2山、山均为幕指数； 空载功率Pis计算模型如下： 巧S=乂h"。,/。： (3) 式中，Kis为空载功率系数，与工件材料、刀具、机床性能相关;ai、Q2均为幕指数。4. 根据权利要求2所述的订单驱动的离散制造过程能耗优化方法，其特征在于，步骤3) 中的总工序能耗时十算模型如下： E = PsTs+PiTidt+PisTis+PiTi+NcEc 巧） 式中，Ps:设备启动功率，Pi:设备待机功率，Pis:空锐削功率，Pi设备锐削功率，Ec:换刀 能耗，Ts:启动总时间，Ti:待机总时间，Tis:空锐削总时间，Tl:锐削功率，Nc:换刀次数。5. 根据权利要求3所述的订单驱动的离散制造过程能耗优化方法，其特征在于，步骤5) 的具体实现步骤如下： 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； 构建机床的开关机决策模型，如下： if TSP+TPs〉Tin then:保持机床空载； else if ESP+EPs〉CiTin then保持机床空载 else关闭机床 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；Tin为设备的加工间隙等待时间;为设备从关闭到正常运行的转化能耗;EP%设备 从正常运行到关闭的转化能耗;Cl为设备的空载功率； 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： 加工能耗，包括生产能耗、加工间隙能耗和运输能耗：(抗 生产成本：(7) 完工时间： T=max(Ci,C2. . .Cm) (8) 约束条件： Ck=max(；cijk) i = l,2,. . . ,n; j = l,2,. . . ,pi;keMij (9) Ci化=sijk+tuk i = l,2,. . . ,n; j = l,2,. . . ,pi;k=l,2,. . . ,m (10) Sijk-Ci(J-I)I > 0 (11) 。 [1，工件/的第/?道工序可在机器A上加 X 沪 >1' ％={〇,否则 。2) 如 ={1，工件滿衝堪工序在机器让加工 舎" 如1〇，否则 其中，DiA表示任务i的第j道工序选择机器k的决策变量，qry表示工件i的第j道工序 在机器k上的加工的能耗，C:""表示工件i的第j道工序到下一道工序的运输能耗，ek表示机 器4非加工时间的能耗量，/;/^'^表示工件1的第^道工序在机器4上的加工成本，^^表示机床1^ 的完工时间，CUk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， Mij表示工件i的工序j可选机床集，Si化表示任务i的第j道工序在机器k上的开始时间，ti化表 示任务i的第j道工序在机器k上的加工时间，GiA表示任务i的第j道工序选择机器k的选择 变量； 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； 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； 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； 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； 约束条件（12):保证任务i的第j道工序有多个可选机床； 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； 5-3)NSGA-II算法的设计： (1) 采用改进的多目标优化算法邸-NSGA-II求解： 1) 编码解码设计:设计基于工序和机床的二维编码方式； 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； 3) 选择方式:锦标赛选择方法； 4) 交叉方式:二元POX交叉； 5) 变异操作:随机变异； 6) 种群保留机制:基于精英策略的种群保留机制； (2) 算法的计算过程为： 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; 2) 初始化种群，进行个体的非支配排序和拥挤度值计算； 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POX交叉； 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； 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； 6) 终止条件检测：若当前所有个体的Rank值均为1的前19次迭代均是所有个体的Rank 值为1，则终止迭代;若不满足，则查看是否达到迭代次数150:未达到，则转入步骤3 )，进入 下一次迭代;达到则终止迭代； 7) 输出迭代结果； 5-4)最优解确定： 由于抓-NSGA-II求解得到结果为最优解集，需要进行最优解的确定，因此采用基于 DEMTEL+ANP方法进行多个目标的权重确定，进行最优解确定； 5-5)生产规划的生成： 通过确定的最优解，得到相应的加工能耗，同时解码确定每道工序的加工机床和各台 机床上任务的加工顺序，并生成相应生产优化配置的结果。
【专利摘要】本发明公开了一种订单驱动的离散制造过程能耗优化方法，以实现离散制造过程的能耗优化的前提是进行获取加工过程的工序能耗信息。因此，本发明首先根据机床性能、加工材料、加工工艺参数、NC代码实现工序能耗的预测，为系统层低能耗生产进行资源的配置提供了数据支撑。然后，本发明设计采用改进的多目标优化智能算法进行离散制造过程的生产资源优化配置，保证完工时间、加工成本、加工能耗等优化目标协调优化。本发明为订单驱动的离散制造过程的能耗优化提供了新的思路，为实现低能耗生产、绿色制造提供了借鉴。
【IPC分类】G05B19/18, G05B13/04
【公开号】CN105652791
【申请号】
【发明人】周光辉, 杨翔, 鲁麒, 朱家凯
【申请人】西安交通大学, 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2015年12月4日