本發(fā)明涉及協(xié)同制造，更具體地說，它涉及基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同制造管理平臺及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，制造業(yè)正經(jīng)歷著深刻的變革，工業(yè)互聯(lián)通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備和信息系統(tǒng)的全面互聯(lián)，極大地提升了生產(chǎn)效率。其中協(xié)同制造管理是提升制造業(yè)競爭力的關(guān)鍵策略之一，協(xié)同制造管理強(qiáng)調(diào)跨組織協(xié)作，旨在通過信息共享和資源優(yōu)化利用，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的整體優(yōu)化。在協(xié)同制造管理中，柔性車間調(diào)度扮演著重要角色，與傳統(tǒng)車間調(diào)度相比，柔性車間調(diào)度允許不同工件的加工工序在多臺機(jī)器上進(jìn)行加工，更加符合實(shí)際車間生產(chǎn)的場景。

2、現(xiàn)有的柔性車間調(diào)度將工件的加工工序與加工機(jī)器的分配關(guān)系構(gòu)建成矩陣編碼表示，矩陣編碼的行表示工件，列表示工序，矩陣編碼的元素通過實(shí)數(shù)編碼表示，實(shí)數(shù)編碼的整數(shù)部分表示加工機(jī)器的序號，小數(shù)部分表示加工優(yōu)先級，并按照從小到大的順序進(jìn)行加工，例如現(xiàn)有4個工件，每個工件的加工工序有3道，那么矩陣編碼包括4行3列，如果第1列的第1行到第4行的元素值分別為2.1、2.2、2.3和3.1，則表示第1個工件、第2個工件和第3個工件的第1道工序均在序號為2的加工機(jī)器上進(jìn)行加工，并且加工順序?yàn)榈?個工件、第2個工件和第3個工件，再以工件加工完成時間最小化為目標(biāo)函數(shù)，通過遺傳算法生成調(diào)度方案完成工件的加工工序與加工機(jī)器的分配。

3、然而上述方案只考慮了工件加工完成時間，并沒有考慮到工件的加工質(zhì)量和加工機(jī)器的負(fù)荷，導(dǎo)致生成的調(diào)度方案可能不是最優(yōu)解。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同制造管理平臺及方法，解決相關(guān)技術(shù)中現(xiàn)有的柔性車間調(diào)度只考慮了工件加工完成時間，并沒有考慮到工件的加工質(zhì)量和加工機(jī)器的負(fù)荷，導(dǎo)致生成的調(diào)度方案可能不是最優(yōu)解的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明提供了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同制造管理平臺，包括：

3、工件信息采集模塊，其用于采集待加工工件的工件信息；

4、工件信息包括：唯一標(biāo)識符、重量、最大長度、最大寬度、最大高度、加工完成時長和加工工序數(shù)量；

5、機(jī)器信息采集模塊，其用于采集加工機(jī)器的機(jī)器信息；

6、機(jī)器信息包括：唯一標(biāo)識符、采購金額、能耗情況、額定功率、歷史維護(hù)次數(shù)、歷史維護(hù)金額、磨損程度和加工精度；

7、異構(gòu)圖數(shù)據(jù)構(gòu)建模塊，其用于根據(jù)待加工工件的工件信息和加工機(jī)器的機(jī)器信息構(gòu)建異構(gòu)圖數(shù)據(jù)；

8、異構(gòu)圖數(shù)據(jù)包括：節(jié)點(diǎn)、初始特征和節(jié)點(diǎn)之間的邊；

9、節(jié)點(diǎn)包括：第一節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)；

10、第一節(jié)點(diǎn)與待加工工件建立映射關(guān)系，第一節(jié)點(diǎn)的初始特征通過與第一節(jié)點(diǎn)建立映射關(guān)系的待加工工件的工件信息表示；

11、第二節(jié)點(diǎn)與加工機(jī)器建立映射關(guān)系，第二節(jié)點(diǎn)的初始特征通過與第二節(jié)點(diǎn)建立映射關(guān)系的加工機(jī)器的機(jī)器信息表示；

12、預(yù)測模型構(gòu)建模塊，其用于構(gòu)建并訓(xùn)練預(yù)測模型；

13、預(yù)測模型輸入異構(gòu)圖數(shù)據(jù)，輸出的值包括每個待加工工件的加工質(zhì)量和每個加工機(jī)器的負(fù)荷量；

14、調(diào)度方案生成模塊，其用于通過紅嘴藍(lán)鵲優(yōu)化算法結(jié)合預(yù)測模型生成調(diào)度方案；

15、根據(jù)調(diào)度方案將待加工工件分配到加工機(jī)器進(jìn)行加工。

16、進(jìn)一步地，待加工工件的唯一標(biāo)識符通過正整數(shù)編碼表示，加工完成時長通過加工完成時間減去當(dāng)前時間表示，每個待加工工件的加工工序數(shù)量不同。

17、進(jìn)一步地，加工機(jī)器的唯一標(biāo)識符通過正整數(shù)編碼表示，能耗情況通過每小時消耗電量表示，磨損程度通過已使用時長除以最大使用時長表示，加工精度通過在單位時間內(nèi)加工工件的成品率表示。

18、進(jìn)一步地，節(jié)點(diǎn)之間的邊包括：第一節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)之間構(gòu)建邊表示與第一節(jié)點(diǎn)建立映射關(guān)系的待加工工件被分配到與第二節(jié)點(diǎn)建立映射關(guān)系的加工機(jī)器；第二節(jié)點(diǎn)之間構(gòu)建邊表示與第二節(jié)點(diǎn)建立映射關(guān)系的加工機(jī)器由同一電力系統(tǒng)供電。

19、進(jìn)一步地，預(yù)測模型包括：第一特征轉(zhuǎn)換層、第二特征轉(zhuǎn)換層、圖更新層、第一提取層、第二提取層、第一分類器和第二分類器；

20、第一特征轉(zhuǎn)換層輸入異構(gòu)圖數(shù)據(jù)的第一節(jié)點(diǎn)的初始特征，輸出第一更新特征；

21、第二特征轉(zhuǎn)換層輸入異構(gòu)圖數(shù)據(jù)的第二節(jié)點(diǎn)的初始特征，輸出第二更新特征；

22、第一更新特征和第二更新特征的大小相同；

23、圖更新層輸入異構(gòu)圖數(shù)據(jù)，輸出更新矩陣；

24、更新矩陣的一個行向量對應(yīng)一個第一節(jié)點(diǎn)或者第二節(jié)點(diǎn)的第三更新特征；

25、第一提取層用于提取第一節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的第三更新特征輸入到第一分類器中，第一分類器的分類空間表示待加工工件的加工質(zhì)量；

26、第二提取層用于提取第二節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的第三更新特征輸入到第二分類器中，第二分類器的分類空間表示加工機(jī)器的負(fù)荷量。

27、進(jìn)一步地，預(yù)測模型的計(jì)算公式包括：

28、第一特征轉(zhuǎn)換層的計(jì)算公式如下：

29、；

30、其中表示第一特征轉(zhuǎn)換層輸出的第一更新特征，a表示第一節(jié)點(diǎn)的初始特征，和分別表示第一特征轉(zhuǎn)換層對應(yīng)的權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)，sigmoid表示sigmoid激活函數(shù)；

31、第二特征轉(zhuǎn)換層的計(jì)算公式如下：

32、；

33、其中表示第二特征轉(zhuǎn)換層輸出的第二更新特征，b表示第二節(jié)點(diǎn)的初始特征，和分別表示第二特征轉(zhuǎn)換層對應(yīng)的權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)；

34、圖更新層的計(jì)算公式如下：

35、；

36、；

37、；

38、；

39、其中1≤i≤s，matrix表示圖更新層輸出的更新矩陣，s表示第一節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)的數(shù)量的總和值，表示更新矩陣的第i個行向量，并表示第i個第一節(jié)點(diǎn)或者第二節(jié)點(diǎn)的第三更新特征，和分別表示第i個和第j個第一節(jié)點(diǎn)的第一更新特征或者第二節(jié)點(diǎn)的第二更新特征，表示與第i個第一節(jié)點(diǎn)或者第二節(jié)點(diǎn)存在邊連接的節(jié)點(diǎn)的集合，、、和分別表示第i個節(jié)點(diǎn)和第j個節(jié)點(diǎn)之間的第一系數(shù)、第二系數(shù)、偏置參數(shù)和邊的數(shù)量，、和分別表示第一權(quán)重參數(shù)、第二權(quán)重參數(shù)和第三權(quán)重參數(shù)，表示將s個節(jié)點(diǎn)的第三更新特征進(jìn)行堆疊操作，t表示轉(zhuǎn)置操作，concat表示拼接操作。

40、進(jìn)一步地，用于訓(xùn)練預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本對應(yīng)的樣本標(biāo)簽通過人工標(biāo)注獲得，并且待加工工件的加工質(zhì)量和加工機(jī)器的負(fù)荷量均為自定義的離散值。

41、進(jìn)一步地，通過紅嘴藍(lán)鵲優(yōu)化算法結(jié)合預(yù)測模型生成調(diào)度方案，包括以下步驟：

42、步驟s301，隨機(jī)生成符合約束條件的初始化種群，初始化種群中個體的數(shù)量為u，其中u為自定義參數(shù)；

43、約束條件包括：每個待加工工件的同一加工工序只能分配到一個加工機(jī)器；每個待加工工件的加工順序必須嚴(yán)格按照工藝流程依次加工，同一待加工工件只有在上一個加工工序完成后，才能開始下一個加工工序；

44、個體通過矩陣編碼表示，矩陣編碼包括n行m列，其中n表示待加工工件的數(shù)量，m表示加工工序數(shù)量的最大值，矩陣編碼的元素值通過實(shí)數(shù)表示，實(shí)數(shù)的整數(shù)部分表示加工機(jī)器的唯一標(biāo)識符，小數(shù)部分表示加工優(yōu)先級，并按照從小到大的順序進(jìn)行加工；

45、矩陣編碼的元素值的計(jì)算公式如下：

46、；

47、其中1≤m≤m，1≤n≤n，ub和lb分別表示上界值和下界值，表示取值范圍為0到1之間的隨機(jī)數(shù)；

48、步驟s302，通過目標(biāo)函數(shù)計(jì)算初始化種群中所有個體的適應(yīng)度值，其中目標(biāo)函數(shù)基于預(yù)測模型構(gòu)建；

49、目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算公式如下：

50、；

51、其中fit表示一個個體的適應(yīng)度值，n表示待加工工件的數(shù)量，r表示加工機(jī)器的數(shù)量，表示預(yù)測模型輸出的第n個待加工工件的加工質(zhì)量，表示預(yù)測模型輸出的第r個加工機(jī)器的負(fù)荷量，和分別表示第一關(guān)注度和第二關(guān)注度，和均為自定義參數(shù)，并且和的總和值為1，和分別表示第一調(diào)節(jié)因子和第二調(diào)節(jié)因子，和均為自定義參數(shù)；

52、步驟s303，生成取值范圍為0到1之間的第一隨機(jī)數(shù)，當(dāng)?shù)谝浑S機(jī)數(shù)小于平衡系數(shù)，則將初始化種群劃分為多個子群，每個子群的個體數(shù)量為q，并通過尋找食物策略對每個子群的個體的矩陣編碼進(jìn)行更新，否則直接通過尋找食物策略對初始化種群的個體的矩陣編碼進(jìn)行更新，其中q為自定義參數(shù)；

53、步驟s304，生成取值范圍為0到1之間的第二隨機(jī)數(shù)，當(dāng)?shù)诙S機(jī)數(shù)小于平衡系數(shù)，則將初始化種群劃分為多個子群，每個子群的個體數(shù)量為q，并通過尋找食物策略對每個子群的個體的矩陣編碼進(jìn)行更新，否則直接通過攻擊獵物策略對初始化種群的個體的矩陣編碼進(jìn)行更新；

54、步驟s305，通過存儲食物策略對初始化種群的個體的矩陣編碼進(jìn)行更新；

55、步驟s306，當(dāng)前迭代次數(shù)加1，判斷滿足迭代終止條件，則將初始化種群中適應(yīng)度值最大的個體作為調(diào)度方案，否則返回步驟s302繼續(xù)執(zhí)行，其中迭代終止條件為當(dāng)前迭代次數(shù)達(dá)到最大迭代次數(shù)或者在連續(xù)k個迭代次數(shù)內(nèi)適應(yīng)度值的最大值變化不超過設(shè)定閾值，其中最大迭代次數(shù)、k和設(shè)定閾值均為自定義參數(shù)。

56、進(jìn)一步地，紅嘴藍(lán)鵲優(yōu)化算法的計(jì)算公式包括：

57、尋找食物策略的計(jì)算公式如下：

58、；

59、其中p賦值為q或者u，1≤p≤q或者1≤p≤u，和分別表示當(dāng)前迭代次數(shù)為t+1和t的第i個個體的矩陣編碼，和分別表示當(dāng)前迭代次數(shù)為t的第p個個體和隨機(jī)一個個體的矩陣編碼，表示取值范圍為0到1之間的隨機(jī)數(shù)；

60、攻擊獵物策略的計(jì)算公式包括：

61、；

62、；

63、其中表示當(dāng)前迭代次數(shù)為t的適應(yīng)度值最大的個體的矩陣編碼，max表示最大迭代次數(shù)，cf表示飛行因子，表示符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)；

64、存儲食物策略的計(jì)算公式如下：

65、；

66、其中表示歷史迭代次數(shù)的第i個個體的適應(yīng)度值的最大值，表示當(dāng)前迭代次數(shù)為t的第i個個體的適應(yīng)度值。

67、本發(fā)明提供基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同制造管理方法，包括以下步驟：

68、步驟s401，采集待加工工件的工件信息；

69、步驟s402，采集加工機(jī)器的機(jī)器信息；

70、步驟s403，根據(jù)待加工工件的工件信息和加工機(jī)器的機(jī)器信息構(gòu)建異構(gòu)圖數(shù)據(jù)；

71、步驟s404，構(gòu)建并訓(xùn)練預(yù)測模型；

72、步驟s405，通過紅嘴藍(lán)鵲優(yōu)化算法結(jié)合預(yù)測模型生成調(diào)度方案。

73、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明根據(jù)待加工工件與加工機(jī)器的信息構(gòu)建成異構(gòu)圖數(shù)據(jù)，通過預(yù)測模型對異構(gòu)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行信息聚合獲得待加工工件的加工質(zhì)量和加工機(jī)器的負(fù)荷量，并通過紅嘴藍(lán)鵲優(yōu)化算法結(jié)合預(yù)測模型生成調(diào)度方案，使得待加工工件的加工質(zhì)量最優(yōu)和加工機(jī)器的負(fù)荷量最小。