智能制造系统AGV小车及缓冲区容量仿真优化

    针对系统中缓冲区容量配置问题(buffer alloea-tion problem ， BAP，国内外学者做了很多研究。文献[1」考虑具有有限缓冲区三阶段柔性流水车间的缓存优化配置问题，应用排队网建立优化模型。文献[2」考虑系统波动因素的DBR (drum}uffer}ope瓶颈缓冲区容量设置，提出一种基于系统仿真的动态调节缓冲区容量的方法。文献[3}」通过仿真建模对BAP问题进行实验而统计分析获得系统性能指标值的方法。文献[5}」采用仿真的方法对多阶段每阶段具有多台设备的流水车间构建了一个仿真模型，并提出了2种启发式算法对模型中各阶段缓冲区容量值进行优化配置。文献[7」对物流系统仿真相关研究领域进行了综述，国内外学者对于生产物流系统仿真时，大多采用建立基于Petri网的网络模型的方式，而Petri网对复杂系统建模与分析时模型将变得十分复杂并产生组合爆炸。文献[8」基于eM-Plant对某制造企业的生产物流系统建模仿真，在不同的优化目标下，根据企业实际调整生产物流系统的参数和条件。文献[9」以生产线产能最大化为目标，利用仿真模型模拟ACV运行状态，并通过遗传算法确定ACV配置数量。文献[10」介绍了国内外仿真优化技术在制造系统中各个层次的应用概况。回顾相关文献，对于小规模系统的缓冲区设置问题，可以使用近似方法进行求解，如排队网模型等，而很多学者常用仿真建模进行实验进而统计分析获得系统性能指标值求解大规模的优化问题。针对装备制造系统ACV小车及缓冲区容量配置组合优化问题，发现鲜有文献进行研究。

 

    1问题描述

 

    1.1问题描述

 

    具有MHS某装备制造企业智能车间具有3个加工单元，均可以加工同一类工件，每一个加工单元包含多台数控车床，加工单元前后放置毛坯缓冲区和零件缓冲区。由于加工单元在智能车间的位置分布较广，而且工件体积和重量大，需要安排自动牵引小车，完成工件的搬运。当设备加工完成后，向自动牵引小车发送卸货指令，自动牵引小车前往对应的设备进行卸载完工零件并运往缓冲区，卸货完成后再向自动牵引小车发送运货指令，自动牵引小车从缓冲区载货前往对应的设备进行上料。出于对在制品成本控制、交货期控制与缓存区场地容量的限制，存放的在制品队列是有限的，即各加工单元前后缓冲区为有限缓冲区。同时，自动牵引小车每次装载量影响着设备的利用率，因为同一时间段内可能会出现多台设备同时呼叫小车。如何配置小车及缓冲区的容量，使得制造系统的性能处于较优状态，是本文需要解决的问题。

 

    将该制造系统简化为如图1所示。拆分为2个子系统，具有3台同等并行机的制造单元和单ACV自动牵引小车的物流环节。只考虑一种生产定单输入系统，定单按照已知的更新过程达到毛坯仓库，若毛坯仓库已满，则拒绝新定单到达。ACV小车负责从毛坯仓库将坯料运输到加工设备前的Buffer，并接着将成品从加工设备后的Buffer运输到成品仓库。
 

    ACV小车虽然单向行驶，但有多条可能的运输路线，可以绕不同的加工中心行走，取决于前一个上料任务和下一个卸料任务，小车绕不同线运行的时间不同，且均服从已知的随机分布。各加工中心互相独立，都可以加工相同的工件，工时均服从已知的随机分布。成品被运回成品仓库后，可以看作已离开制造系统。

 

    1.2数学模型

 

    本文所研究的多机制造单元和单ACV运输环节组成的制造系统，除了缓冲区容量参数对系统性能有影响外，运输环节中ACV的最大容量过大，ACV运输的次数会变小，ACV利用率下降，同时也会对加工中心造成堵塞，从而导致设备利用率降低；反之，ACV最大容量过小，毛坯仓库的在制品就会积压，从而毛坯仓库接纳新定单的容量就会变小，拒绝率升高。因此，需要考虑ACV最大容量和制造单元中各缓冲区容量组合设置参数，并对其组合设置参数进行优化。ACV容量和缓冲容量组合配置优化的数学模型描述如下。