一種工廠智能調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及智能控制與調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種工廠智能調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著工業(yè)4. 0的推廣和《中國制造2025》的逐步推進，智能工廠的概念也漸漸形成 了共識：智能工廠是利用各種現(xiàn)代化的技術(shù)手段，實現(xiàn)工廠的辦公、管理及生產(chǎn)自動化，達 到加強及規(guī)范企業(yè)管理、減少工作失誤、提高工作效率以及降低資源消耗的目的。智能工廠 是工業(yè)4. 0和《中國制造2025》的必經(jīng)之路，是構(gòu)成工業(yè)4. 0的核心元素。
[0003] 目前我國的工業(yè)水平仍然處在工業(yè)2. 0與工業(yè)3. 0之間，只有少數(shù)大型生產(chǎn)制造 企業(yè)進行了工業(yè)4. 0的嘗試，大多數(shù)傳統(tǒng)生產(chǎn)工廠依然采用工人手工操作機器的形式，生 產(chǎn)效率不高、能耗較大、污染也較重。當(dāng)前國內(nèi)外掀起了一股研究智能工廠的熱潮，然而智 能工廠的模型也僅僅只是雛形，沒有形成規(guī)范化、標(biāo)準化的統(tǒng)一標(biāo)準，對智能工廠的認識才 處于啟蒙階段。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種提高生產(chǎn)效率，降低生 產(chǎn)能耗，減少環(huán)境污染，節(jié)約生產(chǎn)成本的工廠智能調(diào)度方法。
[0005] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一種工廠智能調(diào)度方法，該調(diào)度方法 主要包括以下步驟：
[0006] a.根據(jù)智能工廠對信息采集的需求，在工廠內(nèi)部設(shè)置智能傳感器，通過智能傳感 器采集設(shè)備狀態(tài)信息和工廠環(huán)境信息；
[0007] b.將設(shè)備狀態(tài)信息和環(huán)境信息分別送至對應(yīng)PLC數(shù)據(jù)采集站；
[0008] c.各PLC數(shù)據(jù)采集站經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，將數(shù)據(jù)分成流程調(diào)度記錄數(shù)據(jù)、關(guān)鍵設(shè)備 控制記錄數(shù)據(jù)、設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、關(guān)鍵工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)中心；
[0009] d.數(shù)據(jù)中心進行知識規(guī)則的提取，得到流程調(diào)度規(guī)則、設(shè)備控制規(guī)則、異常處理規(guī) 則構(gòu)成的知識規(guī)則庫；
[0010] e.通過設(shè)備智能控制算法和流程智能調(diào)度算法分別讀取相應(yīng)的規(guī)則，實現(xiàn)對智能 工廠內(nèi)資源進行優(yōu)化配置和調(diào)度，并實現(xiàn)對設(shè)備的精準控制；
[0011] f.調(diào)度和控制效果通過智能工廠虛擬現(xiàn)實動畫實時展示出來，便于相關(guān)人員及時 準確獲知工廠信息，并提供相應(yīng)接口供人工介入，實現(xiàn)人機友好交互應(yīng)用和體驗；
[0012] g.執(zhí)行調(diào)度和控制后的設(shè)備信息又通過智能傳感器及時準確采集，形成良性反饋 和閉環(huán)。
[0013] 作為優(yōu)選技術(shù)方案，所述知識規(guī)則庫的構(gòu)成主要包括專家規(guī)則的構(gòu)建和挖掘規(guī)則 的構(gòu)建，
[0014] 所述專家規(guī)則的構(gòu)建步驟如下：
[0015] 1)問題目標(biāo)化，專家豐富的經(jīng)驗結(jié)合現(xiàn)場實際，將期待解決的問題分解為多個確 定的目標(biāo)；
[0016] 2)問題知識化，辨別所要研究的問題本質(zhì)，分析具體研究任務(wù)核心是什么，并分析 該問題的定義、規(guī)模、是否可分解子任務(wù)以及數(shù)據(jù)方面信息；
[0017] 3)知識概念化，概括知識表示所需要的關(guān)鍵概念及其關(guān)系，其中包括數(shù)據(jù)類型、已 知條件、已知狀態(tài)、問題目標(biāo)、提出的假設(shè)以及控制策略；
[0018] 4)概念形式化，即確定用來組織知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式，應(yīng)用各種知識表示方法把 與概念化過程有關(guān)的關(guān)鍵概念、子問題及信息流特性變換為正式的表達，包括假設(shè)空間、過 程模型和數(shù)據(jù)特性；
[0019] 5)形式規(guī)則化，即編制規(guī)則、把形式化的知識變換為由編程語言表示的可供計算 機執(zhí)行的語句和程序；
[0020] 6)評估合法化，即評估規(guī)則化了知識的合理性，檢驗規(guī)則的有效性；
[0021 ] 7)將規(guī)則作為專家知識添加到規(guī)則庫中。
[0022] 所述挖掘規(guī)則的構(gòu)建步驟如下：
[0023] 1)問題目標(biāo)化，現(xiàn)場生產(chǎn)數(shù)據(jù)是海量的，需要明確挖掘目的、挖掘方向，將問題描 述為具體的目標(biāo)；
[0024] 2)數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建，根據(jù)問題目標(biāo)，深刻理解問題本質(zhì)及涉及的數(shù)據(jù)范圍，理解數(shù)據(jù) 中心中各維數(shù)據(jù)的實際意義，從而合理地選擇數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)集，以此構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫；
[0025] 3)形成特定數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)倉庫通過數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換形成可用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù) 據(jù)集；
[0026] 4)規(guī)則模型的建立，通過數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中各種挖掘算法，如聚類分析、分類分析、 時間序列分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，建立多種規(guī)則模型；
[0027] 5)規(guī)則評估，對建立的規(guī)則模型進行驗證評估，并以知識的方式表示該規(guī)則；
[0028] 6)將評估后的規(guī)則知識添加到規(guī)則庫中。
[0029] 作為優(yōu)選技術(shù)方案，所述設(shè)備智能控制算法包括如下步驟：
[0030] 1)建立多目標(biāo)經(jīng)濟指標(biāo)優(yōu)化智能控制模型，優(yōu)化目標(biāo)如下：
[0032] 存在如下約束：
[0033] AUm^ AUm^ Δ U+m
[0034] U U U +M
[0035] α「σ A y P1 (k+1 I k) < β !+ σ I
[0036] α 2_ σ y Ρ2 (k+1 I k) < β 2+ 〇 2
[0037] [yP1,yP2] =MnodelUw
[0038] O1, σ2
[0039] 式中Um代表待優(yōu)化求解的控制變量，y \是被控變量2最優(yōu)值，R +"代表進料上限， y~P1代表會導(dǎo)致系統(tǒng)故障的被控變量1邊界值，Qi，Q2, P，A，R是目標(biāo)項優(yōu)化權(quán)重系數(shù)，控 制器優(yōu)先保證權(quán)重系數(shù)大的目標(biāo)項，[a i，β J，[ α 2, β 2]是被控變量1、2的質(zhì)量指標(biāo)區(qū)間， σ P 〇 2是軟約束修正參數(shù)，調(diào)整該參數(shù)可放寬被控變量控制區(qū)間精度，從而為其他優(yōu)化項 解放控制器剩余度，Mnic^1為預(yù)測模型；
[0040] 上述目標(biāo)函數(shù)主要由三部分組成：其中，
是保證被控變量 區(qū)間控制的動態(tài)優(yōu)化部分；
為防止系統(tǒng)故障的最大值罰函數(shù)；
實現(xiàn)設(shè)備優(yōu)化運行的穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟優(yōu)化目標(biāo)：
實現(xiàn)進料優(yōu)化， IC代表最優(yōu)下料量；I Iyp2IiI Γλ實現(xiàn)被控量優(yōu)化，yi代表被控量；
[0041] 2)求解優(yōu)化控制模型：
[0042] a)將約束優(yōu)化問題標(biāo)準化為：
[0043] min J (X)
[0044] s. t gj(X) ^ 0, j = 1，2, · · · 8
[0045] X= [ δ j, δ 2, UM]
[0046] 將約束標(biāo)準化為下式：
[0048] b)采用乘子罰函數(shù)法將約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題：
[0050] 其中，γ,為拉格朗日乘子，N為罰因子。
[0051] c)給定初始Χ°，乘子向量yk，常數(shù)Ν，設(shè)定常數(shù)σ，ω (δ > 1，ω e (〇，1))，設(shè)定 允許誤差ε > 0,令k = I ;
[0052] d)以Xk 1為初始點，采用PS0+P0WELL算法求解約束問題
[0053] e)若I 丫 k_ 丫 k 11 < ε則停止計算，得到近似極小點Xk，結(jié)束優(yōu)化計算，否則轉(zhuǎn)下 一步；
則令N = σ Ν，轉(zhuǎn)下一步，否則直接轉(zhuǎn)下一步；
返回第四步，經(jīng)以上步驟，計算出約束優(yōu) 化問題的近似全局最優(yōu)解。
[0056] 作為優(yōu)選技術(shù)方案，所述流程智能調(diào)度算法主要包括如下步驟：
[0057] 1)通過ERP/MES系統(tǒng)或者通過人機交互平臺獲取調(diào)度計劃條件；
[0058] 2)通過數(shù)據(jù)挖掘和人工專家共同建立知識規(guī)則庫；
[0059] 3)結(jié)合步驟1得到的調(diào)度計劃條件和步驟2得到的知識規(guī)則庫提供的設(shè)備優(yōu)選規(guī) 則等規(guī)則來共同對調(diào)度狀態(tài)空間進行搜索；
[0060] 4)通過調(diào)度狀態(tài)空間搜索得到初步調(diào)度計劃集；
[0061] 5)通過智能傳感器層探測由步驟9的調(diào)度計劃指令的執(zhí)行結(jié)果，得到智能工廠所 有關(guān)鍵設(shè)備信息和環(huán)境信息；
[0062] 6)通過通訊網(wǎng)絡(luò)傳遞步驟5獲得的設(shè)備信息和環(huán)境信息至實時數(shù)據(jù)庫。
[0063] 7)步驟2知識規(guī)則庫提供的異常處理規(guī)則和流程調(diào)度規(guī)則等和步驟6提供的設(shè)備 狀態(tài)信息和環(huán)境信息經(jīng)由計劃在線調(diào)整模塊得到需調(diào)整計劃集；
[0064] 8)結(jié)合步驟4得到的初步調(diào)度計劃集和步驟7得到的需調(diào)