（机械制造及其自动化专业论文）基于自适应遗传算法的柔性制造系统的优化配置.pdf

中文摘要 中文摘要 随着信息技术和计算机网络技术的发展，世晃经济全球化的特征越来越明显， 从而使得作为一个国家支柱性产业的制造业面临全球性市场、资源、技术和人员 的竞争越来越激烈，客户化、高质量、快速交货的生产要求不断增加所有这一 切都使得制造自动化技术占据了越来越突出的地位 制造系统是实现生产过程基本的物质环境和必要的物理条件。其中，柔性糊 造系统是适用于多品种、中小批量生产而产生的一种制造系统，它为2 l 世纪制造 业实现敏捷化提供了强有力的支持。但柔性制造系统组成复杂、建设周期长、投 资费用高，从而使得系统的优化配置异常重要。这不仅是由于优化配置方案直接 决定着系统的建设、投资方案，而且更重要的是它影响着系统运行的性能，而这 些性能在系统一旦建设完成后，将对其今后的生产活动一直产生持续的影响。 正是由于柔性制造系统优化配置的重要性，该领域的许多学者对其理论和应 用等方面进行了研究。但该问题具有多参数，多耦合、多目标、非线性以及涉及 领域广泛等特点，求解难度极大 本学位论文综合运用多学科的理论和技术，初步建立起了柔性制造系统优化 配置的闭排队网络模型。但该模型具有非线性、混合离散变量等特点，用常规的 优化算法不能求出其最优解。为此，本文在计算机技术的帮助下采用自适应遗传 算法对其进行求解，在保证了求解质量的同时，又提高了求解的效率。并且开发 出一套基于网络平台的可视化界面，更加方便了工程上的应用 在论文前述内容的基础上，结合一个柔性制造系统优化配置的综合算例，对 求解过程进行了详细地说明。最后，对全文的研究工作进行了总结，并就今后的 研究方向提出了作者的看法和建议。 关键词：柔性制造系统；闭排队网络模型；自适应遗传算法；隐式枚举法 分类号：t h l 6 5 a b g n 认c t w i t ht h ed o v e l o p m e n to f t l a ei n f o m l a t i o nt e e l m o l o g ya n dt h ec o m p u t e rn e t w o r k s , t h eg l o b a le h a r a e t c xo ft h ew o r l de c o n o m yb e c o m e sm o r ea n dm o r eo b v i o u s i tm a k e s t h em a n u f a e t t n i n g 昭t h en a t i o n a ls t a n e l a i o r ib cf a c 4 x iw i t hi h es i t u a t i o nt h a tt l a e e o m p e t i t i o o f t h eg l o b a lm a r k e t , 贤u r t e c h n o l o g ya n dp e t s o t m e li sg e t t i n gf u r i o u s , a n dt h ec o m m a n do f t h ee t l s t o m i z a t i o l a , h i g hq u a l i t ya n dq u i c ke o m i g n m c n ti sl n o l a n d o l o r o , b 联棚s ea no f t h e s e t l a em a n u f a c t u r i n ga u t o m a t i o ni sf l a y i n g 矗v e r yi m p o r t a n t r o l ei nm o d e mp r o d u c t i o ni n c r e a s i n g l y t h em a n u f a c t u r i n gs y s t e mi st h es u b s t a n t i a lc i l _ c u n l 鲥a 麟f o rt h e r e a l i z i n g 舯o d u e t i o nl ，f o e e s sa n dt h en e c e s s a r yp h y s i c a lc o n d i t i o n t h ef l e x i b l em a n u f a c t u r i n g s y s t e mc a nb eu s e di nt h ep r o d u c t i o nw h i c h h a sk i n d so f v 越i 鲥c sa n ds m a l lb a t c hs i z o i to f f e r sap o w e r f u ls u p p o r tf o rr e a l i z i n ga g i l i t yo fm a n u f a e t l n i n gi nt h e2 1 s tc e n t u r y b u ti th a sc o m p l i c a t e dc o m p o s i n g , l o n gc o n 蚰n l c t i n gt o r ma n dh i 曲i n v e s t m e n t , s o o p t i m a lc o n f i g u r a t i o ni sv e r yi m p o r t a n t t h ep l a no fo p t i m a lc o n f i g u r a t i o nn o to n l y d e t e r m i n e st h es y s t e m sc o n s t r u c t i o na n di n v e s t m e n t , b u ta l s oa f f e c t st h es y s t e l n l l r u n n i n gc a p a b i l i t y o n e ei th a sb e e na c c o m p l i s h e d , i tw i l li n f l u e n c et h ep r o d u c t i o n a c t i v i t i e sa l lt h et i m ei nt l a ef u t u r e b e c a l l s co f t h ei m p o r t a n c eo f t l a eo p t i m a lc o n f i g u r a t i o no f f l e x i b l em a n u f a c t u r i n g s y s t e m , 5 0 l n i ：e x p e r t si n t h i sf i e l dd i ds o m er c s c a r e l aa b o u ti t st l a c o r ya n da p p l i c a t i o n b u tt h i sp r o b l e mh a st h ec h a r a e t c , rt h a ti sm a n yp a r a m e t e r s ，c o m p l e xc o u p l i n g , m u l t i - o b j e c t i v e s ，n o n l i n e a r i t yd 缸，s od a i sw o r k i se x t r e m e l yd i f f i c u l t a p p l y i n gt h et h e o r ya n dt e c h n o l o g yi nm u l t i s u l , j e e ti n t c g r a t i v d y , t h i sc f i s s a r t a f i o n e s t a b l i s h e st h ec l o s e dq u e u e i n gn e t w o r k sf o rt l a eo p t i m a le o n t i g u r a t i o no f t h ef l e x i b l e m a r m f a e t u r i n gs y s t e m i o w o y e i ，t h i sm o d e li sn o n l i n e 越i t ya n dh a sm i x e c ld i s c r e t e v a r i a b l e s , a n dc a n tb es o l v e db yn o r m a la l g o r i t h m t h e r e f o r e , a d a p t a b l eg e n e t i c a l g o r i t h m si su s e dw i t ht h eh e l po fc o m p u t e r , w l a i e hc a l la i s u r et h ea c c u r a c yo ft h e s o l u t i o na n di m p r o v et h ee f f i c i e n c y av i s i b l ei n t e r f a c ei sd , ：v e l o p e df o rt h ec o n v e n i e n t u s i n g i np r o j e e t b a s e do nt h ef o r e g o i n ge o n t e m , 蛆e x a m p l eo ft h i sp r o b l e me i r e u m s t a n t i a t e st h o s o l v i n gp r o c e s s a tl a s t , t h ew h o l e - l e n g t hr e s e a r c hi ss u m m a r i z e da n dt h ew r i t e rp i c k s u pw i t hh e ro p i n i o n sa n ds u g g e s t i o n sf o rt h ef u r t h e rw o r k 北京交通大学硕士学位论文 k e y w o r d s f l e x i b l em a n u f a c t u r i n gs y s t e m ；c l o s e dq u e u e i n gn e t w o r k s ；a d a p t a b l e g e n e t i ca l g o r i t h m s ；i m p l i c i te n u m e r a t i o n c l a s s n o ：t h l 6 5 致谢 本论文的工作是在我的导师李建勇教授的悉心指导下完成的两年来，从论 文的选题、研究方法的确定到论文的写作都凝结着李老师的心血李老师渊博的 知识、严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响在本论文即 将掷笔之际，谨向辛勤培育和细心关怀我的导师表示深深的谢意。 在课题研究过程中，柔性制造实验室的鄂明成副教授悉心指导我完成了实验 室的科研工作，在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助，在此向鄂老师 表示衷心的谢意 在实验室工作及撰写论文期间，陈智新、薛家兵、谢五峰、付长平、刘淼、 杨绍华等同学对我论文中的某些研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的 感激之情。感谢王恒老师、程卫东老师、孙卫青老师、蔡永林老师、刘阶萍老师、 温伟刚老师、郝艳玲老师等在我学习期间给予的支持和帮助 另外也感谢我的家人，他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业。 再次向所有关心、帮助过我的老师和同学们表示衷心的感谢，并致以深深的 敬意! 1 绪论 1 1 柔性制造系统及其特点 1 绪论 1 1 1 制造技术及柔性制造系统的起源 自1 8 世纪初工业革命以来，机械制造业经历了一个漫长的发展过程。现在， 随着现代科学技术的进步，特别是微电子技术和计算机技术的发展，使机械制造 这个传统工业焕发了新的活力，增加了新的内涵。计算机辅助设计( c a d ) 、计算机 辅助制造( c 枷 、成组技术( g t ) 、计算机数控( c n c ) 、计算机直接控制和分布式控 制( i n o 、柔性制造系统、机器人、计算机集成制造系统( c i m s ) 等新技术已广泛的 被人们了解和掌握。这些新技术在制造领域内的广泛渗透、应用和衍生，使机械 制造业无论在加工自动化方面，还是在生产组织、制造精度、制造工艺方法等方 面，都发生了令人瞩目的变化。 制造是人类所有经济活动的基石，是人类历史发展和文明进步的动力。从狭 义上可将“制造”理解为机电产品的机械加工工艺过程。随着人类生产力的发展， “制造”的概念和内涵在“范围”和“过程”两个方面大大拓展。国际生产工程 学会1 9 9 0 年给“制造”下的定义是：制造是一个涉及制造工业中产品设计、物料 选择、生产计划、质量保证、经营管理、市场销售和服务的一系列相关活动和工 作的总称。 制造过程及其所涉及的硬件包括人员、生产设备、材料、能源和各种辅助装 置以及有关软件包括制造理论、制造技术( 制造工艺和制造方法等) 和制造信息等组 成了一个具有特定功能的有机整体，称之为制造系统( m a n u f a c t u r i n gs y s t e m ) t 1 1 制造业的主要任务是制造人类社会在生产和生活中所需的一切产品。它一方 面创造价值，产生物质财富和新的知识；另一方面为国民经济各个部门，包括国 防和科学技术的进步和发展提供先进的手段和设备。因此，可以说制造业在一定 程度上代表了一个国家国民经济的实力和综合国力的强弱。由于经济、技术和社 会环境因素的影响，当今世界制造业进入了一个巨大的变革时期。生产能力在世 界范围内迅速提高和扩展，已形成全球性的激烈竞争格局。先进生产技术的出现 正在急剧地改变着现代制造业的产品结构和生产过程。传统的管理方式、组织结 构和决策准则都在经历着新的变化。这些变革，为制造型企业带来了市场竞争的 巨大压力，同时也为传统的制造业提供了新的发展机遇。竞争一方面推动着社会 北京交通大学硕士学位论文 向前发展，另一方面也给企业带来了更为严酷的“生存环境”任何企业都面临着 如何以高质量，低成本、高速度开发新产品，占领市场，在市场竞争中求生存、 求发展的共同问题。要解决这个问题就必须面对市场和新技术的挑战，面对未来 信息社会和知识经济的激烈竞争格局，努力了解、熟悉、掌握和应用各类现代技 术去改造现有企业，提高企业的生产效率和竞争能力。 由于制造业传统的技术水平的局限性，开始时只是在生产领域里引入自动化。 在2 0 世纪3 0 年代到2 0 世纪5 0 年代，对于大批量、少品种的生产情况，一般采 用自动流水线制造设备，包括物流设备和相对固定的加工工艺，这可称为刚性自 动化( f i x e d a u t o m a t i o n ) 方式。自动流水线设备的价格通常相当昂贵，设备固定，不 灵活，只能加工几个指定工件。如果要改变产品的品种，自动流水线需要做较大 的改动，在投资和实践方面的耗费很大。这种刚性自动化生产线的优点是生产效 率很高，但由于设备是固定的，所以设备的利用率也很高，最终结果是产品的成 本较低。追求高生产率，是选择自动流水线最主要的依据。 到了2 0 世纪6 0 年代，当国外大多数大批量生产的工厂已经实现自动化后， 人们意识到大批量生产只是机械制造业的一小部分，只占1 5 2 5 ，而中、小批 量生产占7 5 8 5 。在国民经济生产部门中比重占绝对优势的多品种、中、小批 量生产企业的劳动生产率极大的落后于大批量生产企业。同时随着国际贸易发展 和技术交流的发展，跨国产品和出日产品在生产中的比重大为增加。要使产品在 国际市场上具有竞争能力，必须结构新颖，性能优越，价格便宜。只有不断改变 产品结构，提高产品性能，并在保证质量的前提下不断提高生产率，降低成本， 才能有效地提高产品竞争力。对于小批量、多品种的情况，一般可采用单台数控( n c ) 机床，它具有灵活加工一族产品系列的能力。从一种类型的工件转换到另一种类 型的工件，不需要改变机床硬件，仅需要改变控制程序( n c 程序) 及夹具和刀具。 n c 程序是n c 机床的控制逻辑，表示为指令和加工步骤。 对于中等批量、中等规模品种的生产情况，需要考虑一个折中方案。在金属 品制造中，这种生产情况是最主要的。根据美国统计资料，这类情况在金属加工 工业中约占7 5 。因此，如何解决这种情况下的制造问题，对金属加工工业来说 是十分关键的。如果采用以上两种较为传统的生产方式，将会产生如下一系列不 利因素： ( 1 ) 机床利用率太低； ( 2 ) 加工时间增长； ( 3 ) 中间缓存库存增大； ( 4 ) 刀具利用率太低； ( 5 ) 车间空间利用率太低等。 2 1 绪论 这些都将导致成本的提高。因此，结合自动流水线技术与n c 机床的特点，将 n c 机床与物料输送设备通过计算机联系起来，形成一个系统，来解决中等批量、 中等品种的阀题。这就形成了所谓“柔性制造系统”( f l e x i b l em a n u f a c t t n i n gs y s t e m ， f m s ) 。可以说，f m s 是n c 的延伸 2 1 1 1 2f m s 的国内外发展状况 虽然一些国家对于f m s 进行了概括性的描述，但是由于柔性制造系统还在发 展中，所以f m s 尚无统一的定义比较起来美国制造工程师协会的计算机辅助系 统和应用协会的描述更具有代表性：使用计算机控制、柔性工作站和集成物料运 贮装置来控制，并完成工件族某一工序或一系列工序的一种集成制造系鲥3 1 。 f m s 的首创者是美国m a a l r o s e 公司，它于1 9 6 3 年制造了世界上第一条加 工多种柴油机工件的数控自动线。1 9 6 7 年英国m o l i n s 公司公布“系统2 4 ”( m o l i t m s y s t e m - 2 4 ) ，用计算机分散控制加工设备，每天工作2 4 小时，使f m s 的思想正式 形成。 2 0 世纪8 0 年代f m s 从探索阶段走向了实用化和商品化阶段，成为机械制造 技术进步的重要标志。1 9 9 4 年初，据统计世界各国已投入运行的f m s 约有3 0 0 0 多个。其中日本拥有2 1 0 0 多个，占世界首位。在现已运行的f m s 中，5 0 0 的f m s 由美国制造商提供，另外5 0 * , 由日本和德国提供我国第一套f m s 予1 9 8 6 年l o 月在北京机床研究所投入运行，用于加工伺服电机的零件f 】 迄今为止，由于f m s 是一个极其复杂的系统，所需的支撑理论和技术尚处于 发展过程中，且构建f m s 所需成本较高，因此真正形成规模的f m s 并不多，但 f m s 的构想和思路得到了充分的承认，特别是对一些原来采用大批量自动化生产 线进行生产的离散型金属制品企业来说，如果想在保证质量的前提下提高利润和 生产率，f m s 是一种很好的选择。 1 1 3f m s 的一般组成 f m s 可概括为由以下三部分组成：多工位的数控加工系统，自动化的物料贮 运系统和计算机控制的信息系统。其构成框图如图1 i 所示嘲。 ( 1 )加工系统 加工系统的功能是以任意顺序自动加工各种工件，并能自动更换工件和刀具。 通常由若干台对工件进行加工的c n c 机床和所使用的刀具构成。 f m s 的加工能力由它所拥有的加工设备所决定。而f m s 的加工中心所需的功 北京交通大学硕士学位论文 图i - 1f m s 的构成框图 f i g 1 - i t h es t m c t u r eo f f m s 率、加工尺寸范围和精度则由待加工的工件族决定。由予箱体、框架类工件在采 用f m s 加工时经济效益特别显著，故在现有的f m s 中，加工箱体类工件的f m s 占 的比重较大。 ( 2 ) 物流系统 在f m s 中工件和工具流统称为物流。物流系统即物料贮运系统，是柔性制造 系统中的一个重要组成部分。物流系统一般由三个部分组成： 1 )输送系统建立各加工设备之问的自动化联系，如自动导向小：车a o v 等。 2 ) 贮存系统具有自动存取功能，用以调节加工节拍的差异，如各种缓 存站等。 3 ) 操作系统建立加工系统同物料系统和贮存系统之间的自动化联系， 如工业机器人等 ( 3 )信息系统 信息系统包括过程控制及过程监控两个系统。其功能分别为：过程控制系统 进行加工系统及物流系统的自动控制；过程监控系统进行在线状态数据自动采集 和处理。信息系统的核心是一个分布式数据库管理系统和控制系统，这个系统采 用分级控制结构，即f m s 中的信息由多级计算机进行处理和控制。 1 1 4f m s 的性能特点 4 1 绪论 f m s 是一种适用于多品种、中小批量生产的自动化技术，应用f m s 可以获得 明显的效益，主要是因为f m s 具有如下的优点1 6 】： ( 1 ) 设备利用率高 由于采用计算机对生产进行调度，一旦有机床空闲，计算机便分配给该机床 加工任务。在典型的情况下，采用f m s 中的一组机床所获得的生产量是单机作业 环境下同等数量机床产量的3 倍 ( 2 ) 缩短生产周期 由于零件集中在加工中心上加工，减少了机床数和零件的装卡次数。采用计 算机进行有效的调度也减少了周转的时间 ( 3 ) 具有维持生产的能力 当f m s 中的一台或多台机床出现故障时，计算机可以绕过出现故障的机床， 使生产得以继续 ( 4 ) 生产具有柔性 可以响应生产变化的需求，当市场需求或设计发生变化时，在f m s 的设计能 力范围内，不需要系统硬件结构的变化，系统具有制造不同产品的柔性。并且对 于临时需要的备用零件可以随时混合生产，而不影响f m s 的正常生产 ( 5 ) 产品质量高 f m s 减少了卡具和机床的数量，并且卡具与机床匹配得当，从而保证了零件 的一致性和产品的质量同时自动检测设备和自动补偿装置可以及时发现质量问 题，并采取相应的有效措旌，保证了产品的质量。 ( 6 ) 加工成本低 f m s 的生产批量在相当大的范围内变化，其生产成本是最低的。它除了一次 性投资费用较高外，其他各项指标均优于常规的生产方案。 1 2f m s 优化配置及其研究现状 1 2 1f m s 优化配置的研究内容 柔性制造系统设计包括三个阶段：概念设计、初步设计和详细设计。在概念 设计阶段，主要分析设计系统的产品需求、加工要求以及机床的加工容量，概念 设计的结果一般作为系统设计的约束。在初步设计阶段，系统的各种资源及其数 量必须被确定，确定的过程往往是在系统概念设计阶段决定的设计空间中寻找系 统资源的最佳组合。系统的主要性能指标评价基本上取决于加工要求和与生产能 力相关的一些准则。在详细设计阶段，系统的各个部分将要被集成，系统的物料 北京交通大学硕士学位论文 流通过程、需要的布置空间、空间的设备布局和其他一些关于后勤、操作和调度 方面的细节将被确定n f m s 的优化配置属于柔性制造系统设计的第二个阶段。关于配置的定义： m i l l e r 和f r i e s e n ( 1 9 8 4 ) 认为配置是一同出现的( 系统) 内在属性和关系的集合 嘲一 m e y e r 等( 1 9 9 3 ) 将其描述为一系列通常一起出现的、在概念上有明显区别的特 征组合 g j ”。 一般性地认为：f m s 的优化配置主要是指根据所加工产品的信息和制造系统 的各种约束和要求来确定加工设备、工件运送系统、刀具交换及运送系统以及各 种必需的辅助台站的种类和数量。优化配置闯题是一个在受约束豹求解空间中找 到一个资源分配的可行的解决方案，使得系统的性能指标达到要求【7 l 。 一个f m s 的基本结构是由一系列的工作站组成，每一个工作站包括有：一台 或者几台相同的数控机床( c n c ) 、装卸载站、一个含有一个或者几个运载工具的 传送系统以及其他的辅助加工设备。既然投资费用主要来源于这些系统的建造费 用，那么找到一个合理的方案优化配置这些基本的加工设备就具有非常重要的设 计和生产意义。这样不仅能够降低系统的投资建造成本，还能够避免系统由于建 造资源不足，而长期工作于一种超负荷的状态下，也能够避免系统长期工作于非 饱和的状态下，而造成系统资源的浪费1 1 0 。 f m s 优化配置任务的完成将为所设计的系统构造出初步的框架，同时这一部 分工作涉及到f m s 中最多的投资额，风险较大，是系统初步设计中最重要也是难 度最大的任务之一。 1 2 2f m s 优化配置的研究现状 关于f m s 优化配置的研究，直到1 9 7 7 年，离散事件仿真还是唯一能够评价 系统性能的工具，这时候利用离散事件仿真解决f m s 优化配置主要是在参考仿真 程序提供结果的基础上对系统的各种决策变量进行人为的调整，由于受当时计算 机仿真技术水平的限制，这只能是一种相对粗略的设计方法，它大量地依赖于人 的经验和直觉判断【l “。 离散事件仿真对于系统评价的不精确促使人们去寻求系统的更准确的描述方 法，1 9 7 7 年s o l b e r g 利用c a n - q 模型来对f m s 的性能进行评价，从而开始了如 何利用捧队网络的方法来建立描述系统解析模型的探索。相对于仿真模型，解析 模型具有良好的分析性能，从而使得对于系统的优化配置成为可能。解析模型的 建立大大地方便了设计者的工作，因为在一定的程度上，这种模型使得设计者对 6 1 绪论 于其所描述的制造系统的性态有了一个比较直观地认识。另外，解析模型分析的 快速性使得针对于制造系统大量的假设分析研究变得非常的容易，而这些都是以 前的离散事件仿真模型所无法比拟的1 1 2 1 大量的研究使得利用排队网络的解析方法研究制造系统优化配置问题产生了 一系列的成果，建立了用于表征制造系统性能的各种模型，提出了一些有效的算 法 s u r i 和h f l d e b r a n t ( 1 9 8 3 ) 最早对f m s 的优化配置问题进行了论述【1 3 t 。他们给出 了一个用捧队网络方法建立系统解析模型的一个例子，在这个模型中，被定义的 系统配置变量有机床数量、托盘的数量以及物料传送系统设备的数量，被评价的 性能指标包括生产量和机床利用率。为了配置一个合理的系统，他们对模型进行 了多次反复的迭代分析，每一次的迭代结果都是对上一次系统配置的一次改进， 直至得到满意的优化结果为止 v m o d 和s o l b e r g ( 1 9 8 5 ) 也较早地对f m s 的优化配置问题进行了研究【1 4 1 他们 利用闭环排队网络( c l o s e dq u e u d n gn e t w o r k s ，c q n ) 模型对每个系统工作站中的服 务器数量和系统的托盘总量( j o bp o p u l a t i o n ) 进行了优化研究，其目标是在满足一定 的生产率要求下，使各服务器运行费用的总量和托盘总量达到最小。由于非线性 生产率约束不能以显式形式给出，他们提出了解决此问题的隐式枚举法( i m p l i c i t e n u m e r a t i o n ，i e ) ，并给出了计算结果 d a l l e r y 和f r i e n ( 1 9 8 6 ) 利用渐近边界分析法( a s y m p t o t i c b o u n d a n a l v s i s ，a b a ) 的改进边缘分配法寻找好的初始解和边界，从而改进了上述算法，减少了计算量 【嘲。 k o u v e f s 和l e e 0 9 9 5 ) 将分支定界法和研究c q n 模型的产量函数特性细究规则 ( f a t h o m i n gr u l e s ，f r ) 结合起来，提出了更加有效的算法【1 6 1 。 t e t z l a f f ( 1 9 9 4 ，1 9 9 5 ) 1 l o 1 7 】则将上述工作进行拓展，不仅能够确定设备和托盘的 数量，而且当需要不同类型的设备时，还可以确定设备的类型。 上述工作假定其他的设计参数已经被确定并在求解过程中作为输入参数，例 如，假设各设备组的工作负荷和零件批量的大小已经给定。m i l l e r 和y a n g 专门研 究了f m s 的工件的分批问题【i 引。他们提出了一种方法，可以确定使总的加工和最 后库存费用最小的最佳工件批量。他们发现工件批量是控制f m s 生产能力的经济 而有效的变量。 l e e 等研究了比由v m o d 和s o l b e r g 定义的最优系统设置问题更一般的设计问 题【1 9 】除上述两个参数外，他们还可同时优化设备组之间的负荷分配和零件批量。 他们提出了与非线性规划方法相结合的、覆盖整数解空间的隐枚举算法。但是， 他们的方法有两个限制条件：f m s 仅有一种柔性机床组成；在机床之问传送 7 北京交通大学硕士学位论文 托盘的物流设备为传送带。而实际上f m s 通常是由不同类型的n c 机床和坐标测 量机( c o o r d i n a t e m e a s u r i n g m a d f i n e s ，c m m ) 组成。f m s 中更加常用的物流设备 为传送带或自动导引小车( a u t o m a t e d g u i d e d v e h i c l 嚣，a g v ) 利用解析模型进行f m s 优化配置的领域还非常年轻，相关的文献主要是1 9 8 5 年以后才见报道，还有许多问题需要迸一步研究而我国在制造系统配置方面的 研究与国外先进水平相比有很大的差距。只是到最近十几年，才陆续有关于制造 系统配置的文章发表，且大多是定性、原则性地讨论一些经验和体会 2 0 2 “。近两 年有少量文献对这一领域的问题进行了论述，但仍缺乏系统和细致地分析和研究。 1 2 3f m s 优化配置的复杂性 配置f m s 是一项非常具有挑战性的工作，因为在现代的制造系统中，需要配 置的系统是非常巨大的，一个利用4 个工作站加工1 5 种工件的系统，需要至少2 0 0 个辅助工具的情况在现实中并不少见，而对于这样一个系统，其可能存在的各种 系统配置方式将是爆炸性的，要在这许多的配置方式中找到一个优化( 相对于某 些系统性能) 的配置方式是不容易的。而且各种资源之间存在着相互的影响，这 种影响一般不是很明确，而且很难进行评价。具体来说，f m s 优化配置的复杂是 表现在如下几个方面： ( 1 ) f m s 参数的复杂性 在f i v i s 中既包括有在系统设计中可以调整的因素( 可控因素) ，也包括具有 一定的不确定性、随机性或者不易控制( 比如机床的平均故障时间和修复时间) 的因素( 不可控因素) ，在设计中，综合考虑分析这些因素对性能的影响，是系统 优化配置的一个难点。 ( 2 ) f m s 参数的多样性 f m s 参数的复杂往决定了系统中既存在有连续的设计变量，也存在有离散的 设计变量，系统中涉及的优化模型往往都是具有混合变量、多目标的优化问题。 ( 3 ) f m s 参数的耦合性 f m s 参数之间存在着复杂的耦合关系，往往一个因素的响应随着其他因素的 不同而不同，因素之间存在着复杂的交互作用，为f m s 的优化配置问题的求解带 来了困难。 1 3课题的提出 3 i 绪论 1 3 1课题的研究内容和目的 f m s 的优化配置是一个复杂的决策过程，其特点是涉及到能力的计划、作业 的平衡、运输问题的分析、存储的计划等。解决制造问题的恰当方法是需要对所 有这些因素( 及其相互影响) 进行综合的研究 如1 2 节所述，多年来国内外许多学者对不同的模型和方法进行着研究和尝试 其中排队网络模型由于具有解析性好、适用范围广、数学论证严密，以及既可用 于战略，也可用于战术决策等一系列特点而被广泛研究和应用。 但f m s 优化配置问题属于设计变量多、耦合关系复杂的有约束非线性混合离 散优化问题，并j l c q n 模型中的一些要素不能以显式形式给出，求解难度和计算 量都非常大，属于多项式复杂程度的非确定性( n o n - d e t e r m i n i s t i cp o l y n o m i a l ，n p ) 完全问题。因此自从n o d 和s o l b , - r 最早应用隐枚举法对c q n 模型对f m s 的优化设 计问题进行论述以来，该领域的研究进展主要是在i e 的基础上，进行的各种改进 工作。这些工作使得求解速度和问题适用性得到了明显的改善，但是由于其核心 算法仍然采用了基于邻域信息的隐枚举法，因此在算法原理上便存在着很难找到 全局最优解的缺点 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m s ，g a ) 不仅具有全局寻优功能，而且对目标函 数和设计变量的要求少，甚至不要求显式表达目标函数，因此从优化模型上看， o a q l ! 常适合用于求解基于c q n 模型的f m s 优化配置问题。同时，g a 由于其搜索 过程的遍历性，适用于多局部极值点问题的全局寻优但由于其以概率按随机方 式逼近问题的最优解，因而导致局部寻优能力和求解效率较差。因此，需对其加 以改进，使得改进后的算法既能够保持遗传算法的全局寻优特点，又提高了运行 效率 1 3 2本课题的工程及学术意义 f m s 的优化配置涉及f m s 总体设计中较多的投资额，风险较大，是初步设计 中最重要也是难度最大的任务之一，对于这一任务的完成将为所设计的f m s 构造 出初步的框架本文提出的基于自适应遗传算法的f m s 优化配置方案建立在当前 相关领域先进研究成果的基础上，较好地解决了f m s 的优化配置问题，对于f m s 设计具有一定的指导作用。当然，这种方案不仅适用f m s 设计，而且对于其它复 杂系统也具有一定的适应性，具有普遍的工程意义。 本课题的深入开展，涉及到制造工程、系统工程、质量工程、工业工程、智 能工程、计算机科学、工程经济学等多个学科，对这些学科的理论及其综合应用 9 北京交通大学硕士学位论文 方面的研究具有一定的学术意义。 1 4 论文的主要工作和组织结构 依据上述的思想，本文对f m s 的优化配置进行系统化的研究，文章的结构安 捧如图l - 2 所示。 图1 - 2 全文组织结构 f i g 1 2t h ec n m p o s i n go f t h ep a p e r 文的主要贡献 本文的各章内容简述如下： 第一章为绪论。首先介绍了柔性制造系统概念、组成及其性能特点，指出f m s 适应了社会发展的需求，是制造系统向着自动化、智能化、柔性化发展的需要。 接着就f m s 优化配置的研究内容、研究现状及其重要性、复杂性作了说明，其中 详细地介绍了f m s 优化配置理论的研究现状和发展历程。最后在f m s 优化配置 的研究现状的基础上，提出了本文研究的内容和目的，指出了文章的工程和学术 l 绪论 意义 第二章主要介绍全文的两大理论基础：优化配置理论和闭排队网络模型文 章首先就f m s 优化配置的建模方法、性能指标以及在建模过程中涉及的变量作了 简要的介绍，接着介绍了闭捧队网络的假设、描述和其适用性 第三章进一步介绍了闭捧队网络的数学模型及本文的优化目标。其复杂的表 达式使得应用一般的优化算法对其进行求解相当困难隐式枚举法自出现以来， 一直被用于求解此类问题。本文对其基本算法进行了分析，并指出其不足，为下 文提出应用自适应遗传算法作了良好的铺垫 第四章在前面理论的基础上，提出了f m s 优化配置的集成设计框架，并就框 架中提到的相关技术进行详细的阐述本章在全文中起到了呈上启下的作用，提 出的设计方法有效地解决了f m s 优化配置的问题。 第五章通过一个具体的实例的详细设计过程作为对前面讲述理论方法的总 结，实例的有效性很好地对本文提到的方法和理论进行了支持，说明了该文方法 的有效性。作者开发出的应用系统更是方便了该算法在工程上的应用。 第六章为总结和展望总结了全文的研究工作，指出了成果和不足，对今后 的研究工作进行了展望 2f l d s 优化配置的相关理论 2 1引言 2f m s 优化配置的相关理论 本章是f m s 优化配置的基础理论论述，主要分为两个方面：首先介绍了f m s 优化配置的一般性问题；然后介绍了f m s 的闭排队网络模型的相关知识，从而为 提出f m s 优化配置集成方案提供了基本的理论支持 2 2f m s 优化配置的一般性问题 2 2 1f m s 的几类优化配置问题 ( 1 )工艺路线优化配置问题( p r o c e s sr o u t eo p t i m i z a t i o n ) 工艺路线优化配置是对f m s 各工件的各工艺路线的流量分配进行优化配置， 以使f m s 达到最优的运行性能。由于在求解这一问题时，f m s 已经存在，因此， 该问题经常是长期规划设计中的予问题，并且往往成为主问题求解时，必须首先 求解的基本问题。 ( 2 ) 加工能力优化( c a p a c i t yo p t i m i z a t i o n ) 加工能力优化是当工艺路线和各种制造装备的类型( 如n c 车床、清洗机、 a g v 、托盘等) 已经确定以后，进一步确定各种设备的最优数量。 ( 3 ) 系统装备优化( e q u i p m e n to p t i m i z a t i o n ) 系统装备优化f 司时求解最佳的工艺路线流量、各种装备的类型、每种装备的 数量。在f m s 优化配置过程中，许多问题的求解是相关的。例如：实际上“工艺 路线优化”和“加工能力优化”两个问题的求解非常紧密地耦合在一起，将它们 独立地求解是不实际的。“系统装备优化”不只是从形式上包含了“工艺路线优化” 和“加工能力优化”两个问题的求解功能，而且由于它从本质上同时考虑了两个 问题的求解，从而使得系统装备优化的方法更加有效。当然，由于问题的复杂性， “系统装备优化”的求解难度要远远大于“工艺路线优化”和“加工能力优化” 两个问题的求解难度。 ( 4 )产品类型和装备优化( p r o d u c tt y p ea n de q u i p m e n to p t i m i z a t i o n ) 产品类型和装备优化是在求解上述的“系统装备优化”问题的同时，确定计 划在f m s 中生产加工的工件谱。 北京交通大学硕士学位论文 ( 5 )生产系统和装备优化( p r o d u c t i o ns y s t e ma n de q u i p m e n to p t i m i z a t i o n ) 在许多企业，除f m s 外还经常同时存在其他形式的制造系统。设计决策者面 临一个问题，就是是否或是在什么程度将这些不同的制造系统集成起来支持这 一问题求解的模型应该能够对制造系统集成的各种情况进行成本和性能的评价， 从而使从中选择最佳的集成形式成为可能同时，该方法同样具备“系统装备优 化”问题的求解能力 ( 6 )产品类型、生产系统和装备优化( p r o d u c t 聊e ，p r o d u c t i o ns y s t e m ，a n d e q m p m e n to p t i m i z a t i o n ) 该问题同时考虑生产系统的结构和生产加工能力，以及计划生产的工件在生 产系统中的分配。该问题的求解涉及到上述所有的决策问题。 本文所讨论的内容属于单阶段的“系统装备优化”问题，即在已知系统所需 生产的工件的工艺信息、生产量要求以及设备成本信息情况下，求解最佳的各工 件工艺路线流量配置、各种装备和托盘的数量。 2 2 2f m s 优化配置的性能指标 f m s 的性能指标是系统设计的准则和尺度，是系统设计的主要目标。f m s 的 性能指标可以分为三类：生产能力指标( p r o d u c t i v i t y ) ，柔性指标( f l e x i b i l i t y ) 和 费用指标( c o u ) 。生产能力指标是指系统能够达到指定生产目标的能力；柔性指 标表达的是指系统对输入的响应能力；费用指标指的是系统设计、维修和管理所 需的费用。表2 1 列出f m s 设计中用到的主要性能指标田】。 当然在一次系统配置设计中我们不可能做到满足以上所有的性能指标，设计 者只会关心对他们决策有重大意义的一项或几项指标，满足这些性能指标就是他 们系统设计的目的。另外，有些性能指标之间存在着相互的关联。例如，我们可 以从三个方面来讨论p v ，l t 和w m 之间的关系。首先，制造系统生产量( p v ) 的增加将会导致w i p 的增加，并且w i p 随着p v 的增加而增加，但当p v 增加到 一定的程度时，w i p 将不会再增加而是保持稳定。其次，随着w 口的增加，产品 的平均流动时问( a v e r a g ef l o w - t i m e ，a f t ) 也会增加。当w i p 的增加不会引起 p v 的增加时，就可以认为系统正处于满负荷的状态，此时，w 口的进一步增加会 导致系统阻塞，而不会导致p v 的增加，但是会大大的增加产品的流动时闻( j 岍) 。 最后，如果p v 的增加是由于机床的加工能力的增加，则a f t 将会减少，但是如 果p v 的增加是由于w i p 的增加，那么a f t 也会相应的增加。上面提到的关系都 是高度非线性的，这体现了制造系统内部关系的复杂性田l 。 1 4 2f m s 优化配置的相关理论 表2 1f m s 性能指标 类型性能指标英文全称 缩写 生产量 h o u r l y p r o d u c t i v ev o l u m e p v 平均交货期 a v e r a g el e a dt i m e l t 生产能力指标 平均运作时闻 a v e r a g eo p e r a t i o nt i m e 撇 平均空闲时间 a v e r a