发明名称 一种流程工业生产调度系统的实时动态再调度方法
摘要 本发明涉及一种流程工业生产调度系统的实时动态再调度方法。目前国内流程工业企业的生产计划与调度效率低、准确性和实时性差。本发明方法中实时监控的方法包括建立优化调度的数学模型并解算出优化调度方案、完成生产调度指令的执行、按时间进行跟踪推算;滚动优化的方法包括设定调度时间段、推算出当前时间点至调度起始时间点间的各类生产数据状态变化、生成目标模型的数据文件,建立优化调度的数学模型。本发明方法具有实时、灵活、快捷等特点,实现生产过程的控制、运行、计划、管理与企业经营的一体化,达到企业物流、生产能力、能源的平衡高效生产,从而提高企业整体生产效率,降低生产与库存成本。
申请公布号 CN101261695A 申请公布日期 2008.09.10
申请号 CN200710067530.8 申请日期 2007.03.07
申请人 杭州电子科技大学 发明人 王建中;薛安克;林岳松;葛铭;徐哲
分类号 G06Q10/00(2006.01);G05B19/418(2006.01) 主分类号 G06Q10/00(2006.01)
代理机构 杭州求是专利事务所有限公司 代理人 张法高
主权项 1. 一种流程工业生产调度系统的实时动态再调度方法,该方法包括实时监控和滚动优化,其特征在于实时监控的方法为:a.根据产品销售计划、原料采购计划、设备维修计划、产品库存信息和生产约束信息,生成目标模型的数据文件建立优化调度的数学模型,并根据用户设定的优化目标,解算出优化调度方案,并存入数据库服务器,同时将调度指令通过数据采集与服务应用服务器发送给各个过程控制计算机;b.过程控制计算机完成生产调度指令的执行,并将执行结果以及生产工况反馈至数据采集和服务应用服务器;c.过程监控计算机通过采集实时数据库服务器中的实时生产数据以及企业资源计划系统中当前的信息通过设备约束、容量约束、物流平衡约束、能源约束按时间进行跟踪推算;设备约束具体为对于间歇生产设备:<math><mrow><msub><mi>W</mi><mi>ijt</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><mrow><mo>(</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><msup><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>&Element;</mo><msub><mi>I</mi><mi>j</mi></msub></mrow></munder><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><msup><mi>t</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>=</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><msub><mi>P</mi><mi>ij</mi></msub><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><msub><mi>W</mi><mrow><msup><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>j</mi><msup><mi>t</mi><mo>&prime;</mo></msup></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>I</mi><mi>j</mi></msub><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math> 对于连续生产设备:<math><mrow><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>I</mi><mi>j</mi></msub></mrow></munder><msub><mi>Y</mi><mi>ijt</mi></msub><mo>&le;</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>I</mi><mi>j</mi></msub><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow><mo>;</mo></mrow></math> 容量约束具体为<math><mrow><msub><mi>W</mi><mi>ijt</mi></msub><msubsup><mi>V</mi><mi>ij</mi><mi>min</mi></msubsup><mo>&le;</mo><msub><mi>B</mi><mi>ijt</mi></msub><mo>&le;</mo><msub><mi>W</mi><mi>ijt</mi></msub><msubsup><mi>V</mi><mi>ij</mi><mi>max</mi></msubsup><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><mi>Ji</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math> 物流平衡约束具体为<math><mrow><msub><mi>S</mi><mrow><mi>s</mi><mo>,</mo><mi>t</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>S</mi><mrow><mi>s</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>+</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>&Element;</mo><mover><msub><mi>T</mi><mi>s</mi></msub><mo>&OverBar;</mo></mover></mrow></munder><mover><msub><mi>&rho;</mi><mi>is</mi></msub><mo>&OverBar;</mo></mover><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>J</mi><mi>i</mi></msub></mrow></munder><mrow><mo>(</mo><msub><mi>B</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>-</mo><msub><mi>P</mi><mi>ij</mi></msub></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mi>Q</mi><mi>ijt</mi></msub><mi>&Delta;t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>T</mi><mi>s</mi></msub></mrow></munder><msub><mi>&rho;</mi><mi>is</mi></msub><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>J</mi><mi>i</mi></msub></mrow></munder><mrow><mo>(</mo><msub><mi>B</mi><mi>ijt</mi></msub><mo>+</mo><msub><mi>Q</mi><mi>ijt</mi></msub><mi>&Delta;t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msub><mi>R</mi><mi>st</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>D</mi><mi>st</mi></msub><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>s</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math> 能源约束具体为<math><mrow><msub><mi>U</mi><mi>ut</mi></msub><mo>=</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mi>i</mi></munder><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>J</mi><mi>i</mi></msub></mrow></munder><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>&theta;</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><msub><mi>p</mi><mi>ij</mi></msub><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&alpha;</mi><mi>ui&theta;</mi></msub><msub><mi>W</mi><mrow><mi>ij</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>-</mo><mi>&theta;</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mi>&beta;</mi><mi>ui&theta;</mi></msub><msub><mi>B</mi><mrow><mi>ij</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>-</mo><mi>&theta;</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mi>&beta;</mi><mi>ui&theta;</mi></msub><msub><mi>Q</mi><mrow><mi>ij</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>-</mo><mi>&theta;</mi></mrow></msub><mi>&Delta;t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math> 其中,u为能源种类,设Uut max为能源上限;各约束定义式中变量定义为:Wijt∈{0,1},Wijt=1表示t时刻在间歇生产设备j上开始操作i,否则Wijt=0;Yijt∈{0,1},Yijt=1表示t时段在连续生产设备j上正在操作i,否则Yijt=0;Zsjt∈{0,1},Zsjt=1表示t时段状态s物品正在占用存贮设备j,否则Zsjt=0;Bsjt∈R+,表示t时刻操作i在间歇生产设备j上开始处理的批量;Qijt∈R+,表示t时段操作i在连续生产设备j上的生产速率;Sst∈R+,表示t时刻状态s物品的存贮量;Rst∈R+,表示t时刻状态s原料(中成品)的到货量;Dst∈R+,表示t时刻状态s产品的提货量;Δt∈R+,表示均匀时段的时间长度;滚动优化的方法为:d.设定调度时间段,其中调度时间起点可以是当前时间,也可以是生产异常出现前的某个时间点,调度终止时间根据用户实际要求设定;e.根据设定的调度起始时间,从数据库服务器中提取当前时间点至调度时间起始点的各类生产数据,并按式(1)-(5)的公式进行推算出当前时间点至调度起始时间点间的各类生产数据状态变化,并以此作为新的调度时间点的基础数据;f.利用步骤e的基础数据和生产约束信息,生成目标模型的数据文件,建立优化调度的数学模型,并根据用户设定的优化目标和模型求解器解算出优化调度方案,并存入数据库服务器。
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