机器多转速的柔性作业车间绿色调度问题

为了减少制造过程中的能耗,从生产运作的角度探讨了如何在制造业生产调度中实现绿色制造。以柔性作业车间调度问题为背景,考虑了机器多转速,在不影响生产进度的前提下通过调节机器转速来实现绿色制造。首先建立了考虑机器多转速的柔性作业车间调度优化模型,构建了能耗计算模型;然后依据带精英策略的非支配排序遗传算法的框架,提出了综合考虑完工时间和能源消耗的低碳调度算法,设计了多种变异方式,提出了精英保留与末位淘汰的选择方式;最后的数值实验结果表明,所提算法能够很好地求解此类问题。     

多机器人存取系统中的机器人群无冲突调度方法

多机器人存取系统由大量自寻址机器人构成,机器人群体运动过程会频繁发生冲突并引发大量启停,给能耗带来损失并影响机器人寿命。针对该问题,借鉴无等待作业车间调度,基于主动等待提出了机器人群无冲突调度方法。建立了机器人群无冲突调度数学模型并基于模拟退火算法优化任务顺序,进一步建立机器人群调度评估方法。实验结果表明,所提方法与传统方法相比,能够在不弱化运作效率的基础上大幅减少机器人群的启停次数,在节能和延长机器人寿命方面具有显著优势。     

基于数字孪生的多自动导引小车系统集中式调度

针对具有多辆自动导引小车的多机器人存取系统在分布式调度时系统性能不明确、优化程度低的难题,提出一种基于数字孪生的集中式调度方法。建立了以物理系统、虚拟系统、孪生数据中心和系统支撑服务为核心的数字孪生模型,提出物理系统接收指令和采集数据机制、虚拟系统方案生成与仿真机制、孪生数据中心数据处理和对比机制,并基于系统支撑服务确保这3种机制互相映射。通过物理系统和虚拟系统的数据交互预测未来的情况,实现动态拣货单情形下的实时调度。针对系统中发生的各种扰动,提出新的重调度规则进行调度优化。通过实例验证,与传统方法相比,基于数字孪生的集中式调度能够准确预测未来一段时间的系统状态,并能整体优化系统性能,有效处理扰动。     

面向货到人拣货机器人系统的数字孪生系统

采用数字孪生技术对货到人拣货机器人系统RMFS(the robotic mobile fulfillment systems)进行研究,提出了针对RMFS系统的数字孪生模型构建方法并给出了数字孪生实例。实验数据表明,所构建的数字孪生系统可更好地描述RMFS系统AV(automatic vehicle)死锁和冲突的规律,可方便地随物理RMFS系统重构而重构,实现系统共生。数字孪生系统可为更好地理解RMFS系统内在规律,指导电商企业更好地使用RMFS系统提供帮助。