随着先进制造技术的快速发展,自动化制造单元(Robotic cell)已经广泛应用于半导体、印刷电路板和医药食品等制造行业。自动化制造单元的运作具有不确定性和复杂性,但尚缺乏关于其动态调度理论与方法的深入研究。本项目基于干扰管理理论,以同时优化系统生产效率和减少系统扰动为目标,首先研究自动化制造单元内外部干扰事件的识别分类和对应的重调度策略;在此基础上,研究重调度模型,包括双目标函数和基于系统状态的约束条件构建;其次研究基于离散差分进化的重调度算法,包括离散编码、变异交叉算子、双目标Pareto排序的子代选择、双种群搜索机制和邻域搜索技术等;最后以集束型半导体制造系统和印刷电路板自动化电镀生产线为例,对提出的理论和方法进行仿真实验、验证和应用。本项目研究将为动态环境下自动化制造单元调度干扰管理提供系统有效的解决方法,在半导体和印刷电路板等自动化制造行业中具有重要应用前景。
Scheduling;Robotic cells;Disruption management;Discrete differential evolution algorithm;
自动化制造单元的运作要求有比较稳定和持续的生产计划和调度方案,但实际制造环境中各类干扰事件的发生给系统带来剧烈扰动甚至导致整个系统崩溃。因此在优化自动化制造单元生产效率的同时,如何减少各类干扰事件对系统带来的扰动是目前工业界和学术界亟待解决的问题。项目对不确定环境下自动化制造单元调度的干扰事件识别分类、重调度策略、重调度模型和算法进行了深入研究,提出了两种干扰管理方法。首先,将干扰事件对系统的扰动转化为给定上限的约束条件,构建了自动化制造单元重调度干扰管理数学规划模型,并根据模型特征开发了高效的分支定界算法和启发式算法。其次,研究了同时最小化系统扰动和最大化系统生产效率的双目标重调度问题,建立了基于机器人搬运作业排序的重调度模型,根据模型特征将解空间划分为多个子空间,并提出基于离散差分进化算法的混合启发式算法求解问题的近似Pareto最优解集。此外,项目还研究了具有更高运作稳定性的自动化制造单元周期调度问题,分别为单度周期调度问题和多度周期调度问题提出了智能禁忌搜索算法和混合整数规划方法。项目对自动化制造单元调度相关研究文献进行了系统梳理和评述。项目上述研究成果,将对自动化制造单元的高效稳定运作提供理论支持。项目紧密围绕研究主题,圆满完成了项目计划书中的研究内容,达到预期目标。项目共完成学术论文11篇,发表和录用论文9篇,其中国际主流SCI期刊论文4篇,EI检索论文7篇。项目积极开展国际合作交流,邀请2名国外知名学者来校交流合作,资助课题组成员2人次赴海外高校短期学术访问,3人次赴海外参加高水平国际学术会议并宣读论文。项目围绕研究主题共培养在站博士后1人,在读硕士研究生3人。