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龍圖騰網(wǎng)恭喜武漢理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于數(shù)字孿生的多品種小批量的多資源調(diào)度系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113850488B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111073463.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)基于數(shù)字孿生的多品種小批量的多資源調(diào)度系統(tǒng)及方法是由婁平;曾宇航設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于數(shù)字孿生的多品種小批量的多資源調(diào)度系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的多品種小批量的多資源調(diào)度系統(tǒng)及方法。訂單優(yōu)化模塊將訂單進(jìn)行拆分并按工藝相似性進(jìn)行相似批組合，作為生產(chǎn)的基礎(chǔ)任務(wù)傳遞給調(diào)度優(yōu)化模塊；車間數(shù)據(jù)感知與擾動(dòng)事件檢測模塊，基于感知數(shù)據(jù)融合的車間擾動(dòng)檢測方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)車間“人?機(jī)?物?法?環(huán)”狀態(tài)信息的實(shí)時(shí)獲取，并將獲取信息傳遞至擾動(dòng)事件處理模塊進(jìn)行擾動(dòng)因素判斷，并將擾動(dòng)事件傳遞至調(diào)度優(yōu)化模塊實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)演化；調(diào)度優(yōu)化模塊，接受與處理其他模塊傳遞的信息數(shù)據(jù)而計(jì)算得出目標(biāo)調(diào)度方案。不僅解決了訂單中產(chǎn)品品種多、批量小的問題，同時(shí)也解決了車間多目標(biāo)多資源調(diào)度分配問題，提高了車間對(duì)于突發(fā)事故的靈活性、魯棒性以及調(diào)度計(jì)劃的有效性。

本發(fā)明授權(quán)基于數(shù)字孿生的多品種小批量的多資源調(diào)度系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)字孿生的多品種小批量的多資源調(diào)度方法，其特征在于包括訂單優(yōu)化處理、車間數(shù)據(jù)感知與擾動(dòng)事件檢測、以及調(diào)度優(yōu)化處理步驟：S1：訂單優(yōu)化處理，基于模糊聚類分析的訂單工藝相似性分類方法，對(duì)客戶訂單按照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分類進(jìn)行拆分，得到具有最小單元不同產(chǎn)品的總集合，對(duì)總集合中的產(chǎn)品按照工藝相似性進(jìn)行模糊聚類分類計(jì)算，將同一相似度的產(chǎn)品歸并到相似批，并將所有的相似批產(chǎn)品作為批量調(diào)度的基礎(chǔ)生產(chǎn)目標(biāo)；S2：車間數(shù)據(jù)感知與擾動(dòng)事件檢測，基于感知數(shù)據(jù)融合的車間擾動(dòng)事件檢測方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)車間“人-機(jī)-物-法-環(huán)”狀態(tài)信息的實(shí)時(shí)獲取，并將獲取的信息傳遞至擾動(dòng)事件處理模塊進(jìn)行擾動(dòng)因素判斷，實(shí)時(shí)處理車間狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括車間設(shè)備異常、人員離崗、物料缺損、加工方法錯(cuò)誤和安全事故的判斷與分類，并將擾動(dòng)事件傳遞至調(diào)度優(yōu)化處理實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)演化調(diào)度；S3：調(diào)度優(yōu)化處理，包括初始化預(yù)調(diào)度階段和動(dòng)態(tài)演化階段；初始化預(yù)調(diào)度模階段用于實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)多資源調(diào)度分配問題，最小化最大完工時(shí)間、最小化生產(chǎn)成本為加工目標(biāo)，綜合考慮加工設(shè)備、人員以及搬運(yùn)小車依賴情況，確定類相似批工件在臺(tái)設(shè)備的加工順序，個(gè)工人在臺(tái)設(shè)備上的加工分配情況，以及個(gè)搬運(yùn)車在臺(tái)設(shè)備上的分配情況，其中，，并使用灰狼優(yōu)化算法對(duì)調(diào)度問題進(jìn)行求解；動(dòng)態(tài)演化階段實(shí)現(xiàn)對(duì)不同擾動(dòng)事件進(jìn)行有效演化調(diào)度優(yōu)化；采用模糊聚類分析方法進(jìn)行訂單拆分，對(duì)含有種產(chǎn)品總集合中的產(chǎn)品進(jìn)行產(chǎn)品工藝相似性分析計(jì)算，將具有同一工藝相似度的產(chǎn)品合并成相似批，形成一個(gè)包含類相似批產(chǎn)品集，其中為第批相似批產(chǎn)品，其中，所述模糊聚類分析步驟為：S11：以產(chǎn)品的工藝構(gòu)成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)矩陣，為產(chǎn)品工藝數(shù)；S12：使用最大值規(guī)格化：對(duì)特征指標(biāo)矩陣的第列元素計(jì)算最大值；然后做變換；其中；S13：規(guī)格化后的數(shù)據(jù)，使用最大最小法，，，進(jìn)行相似構(gòu)建，使得相似度矩陣為，；S14：計(jì)算模糊相似矩陣R的傳遞包，當(dāng)，且第一次成立時(shí)，獲得模糊等價(jià)矩陣，選取合適的截取水平，并求出的截矩陣；依據(jù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行相似分類，得到相似批產(chǎn)品集；S15：將相似批中所有產(chǎn)品集的平均加工時(shí)間作為批量調(diào)度的加工時(shí)間，其中，其中，其中為中的第種產(chǎn)品的加工時(shí)間，為中第種產(chǎn)品的數(shù)量，代表產(chǎn)品集的最后一個(gè)元素，為最后一個(gè)元素的索引號(hào)，。

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