考虑机器退化和生产动态的随机柔性作业车间集成建模与调度研究

本文针对制造业中随机柔性作业车间调度问题(SFJSP)，创新性地提出融合机器退化模型与生产动态的集成调度框架。作者通过建立串行生产线模型刻画机器退化动态，结合改进人工蜂群算法(ABC)同步优化车间分配、完工时间和加工成本，为解决航空航天等高精制造领域的多工序协同调度难题提供了新思路。

　　

研究亮点

本研究聚焦随机柔性作业车间调度问题(SFJSP)，通过建立机器退化与生产动态耦合模型，开发了创新的"双管齐下"解决方案：1）基于马尔可夫链的精确算法量化机器磨损对加工参数的影响；2）知识驱动的改进人工蜂群算法(KABC)实现多车间协同调度。实验证明该方法能有效应对航空航天制造中钛合金加工等典型场景的随机故障挑战。

双机构型精确性能测量

针对基础的双机-单缓冲系统，我们构建了四维状态向量S₁^v(n)=(s_1,1(n), s_1,2(n), f_1,2(n), h₁(n))，其中s_1,1和s_1,2分别表示两台机器在第n个周期的退化状态（分为D₁到D_w多个磨损等级），f_1,2记录第二台机器完成的工件数，h₁则追踪首台机器的产出。这种"健康状态-产能产出"双重监控机制，就像给每台机器安装了动态心电图，能精准捕捉设备衰退对生产节拍的影响。

多车间调度知识驱动蜂群算法

受蜜蜂觅食行为启发的人工蜂群算法(ABC)在本研究中获得三大升级：1）侦查蜂的随机搜索机制被赋予"工艺知识图谱"，避免在解空间盲目游走；2）跟随蜂采用动态邻域搜索策略，像经验丰富的车间主任那样平衡全局探索与局部优化；3）引入基于机器健康状态的适应度评估函数，使算法能像老中医"望闻问切"般综合考量设备状态与生产目标。这种智能算法在解决包含5种工件类型、3个车间的测试案例时，调度效率较传统方法提升23.6%。

实验结果

在英特尔i5-8500平台进行的验证实验表明：1）加工时间预测误差控制在±2.3%以内；2）成本核算模型准确率达到97.8%；3）当机器进入D_f故障状态时，算法能在平均3.2个周期内自主调整调度方案，展现出优异的动态响应能力。这些数据就像给算法做了次全面体检，证明其具备工业化应用的健壮性。

结论

本研究为随机故障频发的柔性制造系统提供了"监测-预测-调度"三位一体解决方案。就像给生产线配备了智能中枢神经系统，既能感知设备退化信号，又能快速生成抗干扰调度方案。特别在钛合金航空部件加工等典型场景中，该方法可降低15%-20%的异常停机损失。