考虑批到达的智能车间多AGV充电策略研究_彭乘风.pdf

doi:10.3969/j.issn.1007-7375.2023.03.011考虑批到达的智能车间多AGV充电策略研究彭乘风，黎展滔，陈庆新，王永阳(广东工业大学 广东省计算机集成制造系统重点实验室，广东 广州 510006)摘要:以电力驱动自动导引小车(automaticguidedvehicle,AGV)为智能车间的某一工序生产单元物料运输设备为研究背景，针对考虑工件批到达的充电调度问题展开研究。通过对问题进行特征分析，以工件平均等待时间为优化目标，构建单工序同等并行机的多AGV充电调度问题的数学模型。对AGV充电过程进行动态分解，提出一种组合算法生成框架，并通过优先规则嵌入的方式生成27种组合充电算法。设计大量仿真测试算例以对比、分析算法在差异化环境下的性能表现。研究发现，通过降低AGV在充电站的时间可提升充电算法的性能，研究成果可为生产管理人员制定充电方法提供一定指导。关键词:仿真优化；充电；自动导引小车；批到达；组合规则中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:1007-7375(2023)03-0095-12A Multi-AGV Charging Strategy of Intelligent WorkshopsConsidering Batch ArrivalsPENGChengfeng,LIZhantao,CHENQingxin,WANGYongyang(KeyLaboratoryofComputerIntegratedManufacturingSystemofGuangdongProvince,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510006,China)Abstract:Consideringaproductionunitofacertainprocesswithautomaticguidedvehicles(AGV)transportingmaterialsandequipmentinasmartworkshop,thechargingschedulingproblemconsideringbatcharrivalsofjobsisstudied.Amathematicalmodelofmulti-AGVchargingschedulingforsingleprocessandmultipleparallelmachinesisestablishedwiththe average waiting time of jobs as the optimization objective,by analyzing the problem characteristics.A combinedalgorithm generation framework is proposed by dynamically decomposing the charging processes of AGVs.Then,27combinedchargingalgorithmsaregeneratedbyembeddingpriorityrules.Comprehensivesimulationtestexamplesaredesignedtocompareandanalyzetheeffectivenessandperformanceofthesegeneratedalgorithmsindifferentenvironments.Throughthestudy,itisfoundthattheperformanceoftheproposedchargingalgorithmcanbeimprovedbyreducingthetimeofAGVsinchargingstations.Theresultcanprovideguidanceforproductionmanagerstodevelopchargingstrategies.Key words:simulatingoptimization;charging;automaticguidedvehicles;batcharrivals;combinationrules随着自动化储运设备广泛应用于车间生产过程的各环节，运输管理已经成为车间调度实际应用中不可忽略的重要组成部分，近年来吸引了许多研究人员的关注。文献1-4分别以AGV、机器人运输单元、多载量小车和吊车等自动化物料搬运装备执行任务工件运输作业的生产车间为研究背景，对其车间调度问题展开研究。AGV因其具有小体积、高柔性和便于分布式控制等特征，有助于降低车间工人的劳动强度，提升制造系统生产效率，在生产车间的物料运输、工件搬运等环节得到应用推广，是实现生产物流智能化升级的重要组成部分。伴随着AGV的普及，生产车间的管控难度增加，为了实现更高效的工件加工，不仅需要合理安排任务在设备上的加工顺序，还需第26卷第3期工 业 工 程Vol.26No.32023年6月Industrial Engineering JournalJune2023收稿日期：2021-07-10基金项目：国家自然科学基金资助项目(61573109,51775120,51505090,71572049,51675107,51805096,71802055)；中国博士后科学基金资助项目(2016M602444；2018M630929)；广东省自然科学基金资助项目(2018A030313477)作者简介：彭乘风(1991)，男，江西省人，博士研究生，主要研究方向为智能制造系统信息化、车间调度。保证任务运输的即时性和准确性。这就需要生产计划人员在制定生产计划时，不仅要考虑工件与加工设备的约束，还需考虑AGV数量、运输任务以及电量消耗等约束。这些极大增加了计划制定的难度，同时也受到了一批研究人员的关注。Ham等5-6使用约束规划方法对JSP和FJSP环境下AGV与工件联合的车间调度问题进行求解。付建林等7对AGV调度优化研究进行综述，并提出当前针对AGV调度问题的研究需在AGV与传统JSP、FJSP联合调度基础上，考虑更多资源类型的联合调度。Heger等8-9以平均拖期为优化目标，针对具有AGV路径约束的任务小车联合调度问题展开研究。通过文献分析，目前考虑AGV电量约束的研究多为任务序列信息已知的运输场景，而在车间调度中考虑AGV充电约束的研究还比较少。Qazi-Shaheen等10的研究表明，可通过降低AGV的目标充电量来提高车间的生产柔性。陈香玲等11、马辉等12在已知AGV运输需求的场景，分别使用约束规划和近似算法对具有充电需求的多AGV调度问题进行优化求解。Dehnavi-Arani等13使用GAMES仿真软件对作业车间的AGV充电站位置配置优化问题进行研究。Wang等14以电量消耗最小为优化目标，使用改进遗传算法对考虑AGV能耗和车间布局的联合车间调度问题进行求解，但没有考虑因小车电量耗尽导致任务不可执行的情况。李峥峰等15针对作业车间，使用遗传算法求解考虑AGV电量约束的车间任务小车联合调度问题，但研究仅考虑阈值电量入站且AGV充电时长为固定值的场景。万明重等16将问题拆分成任务调度和充电调度两个子问题，并分别提出F-SOC算法和FD-SDP算法对问题进行分层求解，但研究仅考虑低于阈值电量入站的场景。综上所述，在制定以电力驱动AGV为运输工具的生产车间调度方案时考虑AGV电量约束是调度方案实施质量的必要保障。其中，消费类电子产品多采用工艺布局，车间按工艺进行生产设备布置。且工件在工序之间通过随机批的形式进行转运。因此，制定合理的AGV充电计划以应对车间运力需求波动对提升消费类电子产品制造车间的生产效率具有重要的现实意义。本文针对具有批到达、单工序、多并行机、网格布局、多AGV特征的充电调度问题，以最小化任务等待时间为优化目标，提出一种基于规则类的组合充电算法生成框架，生成27种不同充电算法，并通过大量仿真实验对算法的有效性进行分析与验证。1 数学模型考虑电量约束的单工序智能车间简图如图1所示。车间包含AGV服务区、中转仓库和生产制造区3大区域，其中AGV服务区包括充电区(执行AGV充电任务)和停车场(没有搬运任务时的AGV等待区)；中转仓库由原料区和半成品区组成；生产制造区包含运输轨道(图中示例采用网格布局方案)和若干台加工设备。物料借助AGV搬运到车间中任意一台加工设备进行加工处理，并在完成加工处理后再借助AGV(不强制要求为执行运送操作的AGV)搬运到中转仓库的半成品区。1.1 问题描述J=1,2,nK=1,2,kM=1,2,m所研究问题中AGV在车间的生产过程可拆分成两部分。1)工件运输过程。待加工的工件集合需由小车集合将其运输到一组同等并行机上执行加工操作，并在工件完成加工操作后由AGV运输至中转区进行存储。2)AGV充电过程。每辆AGV均存在一个上限电量，AGV执行运输作业时需要消耗一定电量，当AGV满足进站条件时将不可再执行运输作业，并需要进入到充电站进行充电，直至其满足出站条件方才可以再次执行运输作业。在此过程中，如何合理地决策AGV的充电时刻和充电时长，以保证AGV对运输任务的快速响应，是本文的研究目标。为简化研究，现对问题进行如下假设：1)AGV的运输速度与AGV处于装载还是空载状态无关；2)任意两点之间的运输时间由小车速度和运输距离共同决定；3)AGV运输过程的单位时间电量消耗已知，且为一固定值；4)AGV单次搭载任务的数量上限为1；5)AGV进行运输的路径选择策略为最短路径选择；6)工件在加工设备上的加工耗时与加工设备无关，且加工过程不可中断；7)AGV仅可在充电站执行充电任务，且需要处于空载状态；8)不可在运输途中进行变换AGV的操作；96工业工程第26卷9)AGV充电过程不考虑停电、充电电流不稳定等异常情况；10)AGV充电的单位充电量已知，且充电量与充电时长呈正相关关系；11)AGV可充入电量的上限值为电池容量，电池容量为一固定值；12)AGV在充电站需要至少达到最低阈值才可出站，此阈值电量支持AGV执行一次搬运作业并返回充电。1.2 参数符号定义1)索引说明。j：工件编号。il，：搬运任务。m：小车编号；e：充电站编号；k：时刻标识。2)变量说明。Jj J：任务工件集合，。Oi,l O：搬运任务集合，。Oj1jOj1 O：工件 的送搬运任务，。Oj2jOj2 O：工件 的接搬运任务，。Am A：小车集合，。Ce C：充电站集合，。Tk T：时间轴，。M：极大值。Sii：搬运任务 的最早可开始搬运时间。Simim：任务 由小车 执行搬运的开始时间；Pimim：任务 由小车 执行搬运的运输耗时。Pjj：工件 在设备上的加工耗时。Emkmk：小车 在时刻 的剩余电量。Elow：小车可执行搬运任务的最低电量。Ehigh：小车的电池容量上限。ECeee：充电站 的充电速率，单位时间充电站 可充入电量。EMm：小车执行搬运任务时的单位时间耗电量。Pmekkme：时刻 小车 需要在充电站 的充电时长。Ximk=1，小车m在时刻k开始执行搬运操作任务i；0，其他。dilm=1，任务i在任务l前由小车m执行搬运操作；0，其他。Zmek=1，k时刻小车m在充电站e开始执行充电作业；0，其他。3)优化目标函数为f(x)=min|i|kXimkkSi|。(1)约束条件如下。SimSi;(2)Sim=kXimkk;(3)生产制造区中转仓库AGV 运输操作AGV 服务区AGV 运料充电区停车场原料池AGV 运料操作车间内物料搬运操作操作图 1 考虑充电约束的智能车间简图Figure 1 Diagram of intelligent workshop with charging constraints第3期彭乘风，黎展滔，陈庆新，等：考虑批到达的智能车间多AGV充电策略研究97Em(k+pim)=Emkni=1XimkPimEMm;(4)Emk0;(5)SlmSim+PimM(dilm)M|1