柔性生产线下动态零件生产线的参数化模糊逻辑方法外文翻译资料

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柔性生产线下动态零件生产线的参数化模糊逻辑方法

柔性制造是在当今高度变化和波动的市场中生存下来的一种竞争武器。因此，为给定的制造系统选择适当类型的柔性，并为其设计有效的策略，并利用这种柔性来改善系统性能很关键。这项研究着重于全生产线的柔性，其不仅包括用于操作的机器，而且还包括用于生产相同工件的替代操作序列。操作完成后，需要一个称为零件生产线的在线调度决策来选择下一步的方案。本研究介绍了三种新方法，其中包括一种用于动态生产线的模糊逻辑方法。模糊零件生产线选择系统适用于给定柔性制造的特征系统（FMS）安装，通过设置成员函数的关键参数以及Takagi-Sugeno类型规则的方式捕捉环境中的瓶颈。因此，该模型不需要搜索或培训参数集。测试了提出的方法，从几个清晰和模糊生产线算法提取的文献，通过在假设的FMS环境下，在可变系统配置下进行广泛的仿真实验。结果表明，所提出的模糊方法在不同的系统配置下保持稳健柔性水平，并且与其他算法相比表现良好。结果还揭示了关于生产线柔性的重要特性行为。

关键词：模糊逻辑 柔性制造系统 动态零件生产线 柔性生产线 柔性加工 柔性流程计划

1. 介绍

当今竞争激烈的市场状况具有高度的变化性和波动性。可变需求，更短产品生命周期，更高定制化，基于交付时间的压力和多产品组合描述了许多制造组织必须参与竞争的环境的性质。在这种情况下，柔性指的是制造系统能够有效和迅速地响应不断变化的生产需求和需求，并且应该被视为一种竞争武器。然而，挑战在于为给定的制造系统选择合适的柔性类型和级别，并设计有效的策略来以改善系统性能的方式使用这种柔性。

目前关于柔性制造的文献提供了几个相互竞争的定义和分类。(Benjaafar amp; Ramakrishnan, 1996; Browne, Dubois, Rathmill, Sethi, amp; Stecke, 1984; Chan, Bhagwat, amp; Wadhwa, 2006; Chang, 2007; Drsquo;Souza amp; Williams, 2000; Sethi amp; Sethi, 1990; Wahab, Wu, amp; Lee, 2008)。根据Benjaafar和Ramakrishnan提出的等级分类，柔性可以是与产品相关的或与过程相关的。过程柔性是过程的一个特征，可以适应不同的操作条件和要求，而产品柔性是指与产品相关的各种制造选项。产品柔性进一步分为三种类型：操作柔性被定义为在多台机器上执行操作的可能性;测序柔性涉及交换操作顺序的可能性;加工柔性被定义为用替代的操作顺序生产同一工件的可能性。如此定义，产品柔性是一种潜在的柔性;而其在执行过程中的使用通常称为生产线柔性，即制造系统使用多个替代生产线来生成一组部件的能力。生产线柔性的实现水平取决于识别和利用潜在产品柔性的不同方面的技术能力和运营控制策略。图1描绘了具有各种产品柔性的柔性零件加工计划。图1中的节点表示对工艺计划的不同操作，并且在每个节点处指示可以执行操作的候选机器。在操作完成后，需要在线零件生产线决策以在由产品的灵活流程计划提供的备选方案中选择适当的操作-工作站对。柔性生产线被认为是制造系统整体柔性的基本组成部分，因为它通过在整个系统中创建更流畅的部件流并更好地平衡机器负载来增强有效的容量使用。本文提出的研究目标是开发一个强大的零件生产线策略，以在柔性制造系统（FMS）的实时控制过程中有效处理所有类型的产品柔性（即全生产线柔性）。

图1.具有操作，排序和处理柔性的零件的灵活流程计划

分析方法在解决实时操作决策方面的能力有限，主要是由于计算效率和FMS动态特性的逼真建模问题(Gamila amp; Motavalli,2003;Saygın amp; Kılıc,1999)。在现有的关于动态零件生产线的文献中，最常用的策略是采用单个标准启发式规则，例如“下一个队列中的数字”（NINQ）或“下一个队列中的工作”（WINQ）(Caprihanamp;Wadhwa,1997;Hennekeamp;Choi,1990;Mahmoodi,Mosier,amp;Morgan,1999;Tsuboneamp;Horikawa,1999)。提供其他启发式规则的一些有趣的最近研究包括Ozmutluand Harmonosky(2005),Piplaniand Wetjens(2007),and Saygınand Kılıc(2004)。具有单一标准的规则或用于打破平局的单个标准的层次通常不足以捕捉制造环境的复杂性和动态以及其实时控制。这个问题通常是一个多重标准问题，需要考虑各种决策因素。我们的论文采用模糊逻辑方法在产生的几个标准的满意度之间的折中。

Chan and Chan (2004) and Guiffrida and Nagi (1998) 回顾了模糊集理论在生产计划调度中的应用研究。表1总结了我们对柔性制造中两个基本操作问题的模糊技术实施情况的调查：零件生产线和零件调度。部分生产线问题已在上面定义。零件调度指的是给定机器上零件的排序。SinghandMohanty(1991)将生产线问题描述为静态过程选择问题。他们使用动态规划离线选择最佳工艺计划，服从静态模糊标准，并通过Saaty（1978）特征值法分配相对权重。Chan，Chan和Kazerooni（2003）提出了生产线和零件调度的模糊决策规则。对于路线选择，他们在部分到达时提前确定整个流程计划。他们的决策规则是对应的成员值的加权平均值到每个标准。他们声明权重是根据决策者的偏好设定的。在同一研究中提出的模糊零件调度规则，使用类似于Grabot和Geneste（1994）的方法来聚合最短的过程时间和松弛规则。在之前的研究中，Chan，Kazerooni和Abhary（1997）将生产线问题视为动态问题。优先级计算为模糊动态标准的加权平均值;并且这次通过飞行员模拟运行来指定权重。Dadone，VanLandingham和Maione（1997）使用Saaty（1978）特征值方法获得了每个标准的重要性，并采用Yager（1978）模糊多属性决策技术处理动态生产线问题。作者通过基于遗传算法的搜索来确定隶属函数的形状参数，该搜索使用适应性计算的模拟。Naso和Turchiano（1998）提出了一种类似的方法，他使用仿真在均匀分布的网格上搜索Yager模型中使用的隶属函数的权重和参数。Subramaniam，Ramesh，Lee，Wong和Hong（2000）Yu，Shih和Sekiguchi（1999）采用模糊逻辑来选择适当的零件调度规则。Yuetal.（1999）开发了一个模糊推理系统，它根据状态变量来感知系统目标的偏好水平。仿真用于状态变量的模糊化。对于每个偏好级别的组合，提出了不同的决策聚合模式。Lee，Yoon和Baek（2001）通过模拟的方法提取他们的模糊规则库。对于一个给定的状态向量，模糊规则评估候选加权向量在多标准零件调度规则中的适用性。他们的状态变量也通过模拟模糊化。最近的关于部件调度的研究是由Li，Wu，Tsai和Chang（2006）采用自适应神经网络来推导出一个规则库，以便为给定的FMS实例选择适当的调度规则。

表格1FMS生产线和调度中的模糊技术实现

显然，模糊逻辑方法的有效性和鲁棒性关键取决于参数选择和模糊规则的适当性，特别是关于每条规则对最终决策的影响。尽管模糊逻辑方法论文献（即Chen，Yang，Abraham，＆Peng，2007）报道了大量的努力来增强模糊逻辑系统的系统设计，但是上面的调查显示FMS背景下的大部分实现都采用一个构建模糊模型的特别行为，而一组研究人员依赖于专家知识，另一个团队为此目的采用模拟。因为有关决策变量与系统绩效之间关系的信息很少明确（Naso＆Turchiano，1998;Shnits＆Sinreich，2006），所以在FMS操作控制方面，获得来自人类专家的不同标准的权重不太可能产生令人满意的结果。另一方面，通过模拟来提取模糊模型的参数，尽管有效的方法是针对给定的FMS实例调整模型;并且需要在每次店铺条件或产品组合改变时需要复制的模型构建和实验的大量工作。在本研究中，通过参数化隶属函数以及Takagi-Sugeno（TS）类型模糊规则（Takagi等，1985），将柔性纳入模糊模型，而不是使用调整方法，以捕捉瓶颈在给定的FMS环境中。以这种方式，允许模糊决策系统根据特定FMS安装的特征进行调整。Takagi-Sugeno型模型在动态零件生产线环境中的应用是本研究的一个创新之处。

本文的另一个创新之处在于，通过提出在两种情况下均有效的动态生产线算法，明确解决了柔性处理（即替代操作）和柔性操作（即替代机器）。表1中提到的研究没有将柔性处理区分为动态

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