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申请/专利权人：江苏中科云控智能工业装备有限公司

摘要：本发明涉及零件加工规划技术领域，具体为一种基于多任务自适应协同的零件加工规划系统及方法，包括构建零件加工云平台，从历史设备加工记录中提取出加工设备的设备加工信息，并分析加工设备在不同加工状态下对工业零件加工质量的影响，得到加工设备的零件加工数据；分析零件生产线上不同加工设备加工下工业零件的生产状态，得到当前周期内工业零件的加工数据；对零件生产线上加工设备的设备状态对工业零件加工影响进行分析，得到当前周期内工业零件的加工调整数据；基于当前周期内工业零件的加工调整数据，对零件生产线上加工设备对工业零件进行智能加工规划，调整对工业零件进行加工的零件生产线。

主权项：1.一种基于多任务自适应协同的零件加工规划方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100：构建零件加工云平台，获取零件生产线上对工业零件进行加工的加工设备，获取加工设备的历史设备加工记录，从所述历史设备加工记录中提取出加工设备的设备加工信息，并分析加工设备在不同加工状态下对工业零件加工质量的影响，得到加工设备的零件加工数据；所述步骤S100包括：步骤S101：构建零件加工云平台，获取加工设备加工的工业零件的各个零件型号，获取对各批次工业零件进行加工的加工设备的历史设备加工记录，从所述历史设备加工记录中提取出加工设备的设备加工信息，所述设备加工信息为，加工设备加工后相应批次工业零件的零件合格率和加工设备的设备运行时长；步骤S102：设置单位时长TΔ，计算加工设备中各个历史设备加工记录的标记设备加工速率，其中,第a个历史设备加工记录的标记设备加工速率ta为第a个历史设备加工记录中加工设备加工对应批次工业零件时，加工设备的设备运行时长，ma为第a个历史设备加工记录中加工设备加工对应批次工业零件中的工业零件的总个数；步骤S103：设置合格率阈值，当加工设备的某一历史设备加工记录中零件合格率小于合格率阈值，对所述某一历史设备加工记录进行标记，获取未被标记的若干个历史设备加工记录的零件合格率，将所述零件合格率与合理阈值作差，获取差值数值的最小值所对应的未被标记的历史设备加工记录的标记设备加工速率，并记为工业零件在加工设备的第一设备加工速率；步骤S104：获取被标记的所述各个历史设备加工记录中，零件合格率的最大值，并将所述最大值与加工设备中工业零件的合格率阈值作差，并取差值的绝对值，获取所述绝对值的最大值，计算加工设备中的各个历史设备加工记录的加工速率变化值，其中，计算加工设备的第b个历史设备加工记录的加工速率变化值Qb-1表示加工设备的第b-1个历史设备加工记录的标记设备加工速率，Qb-1表示加工设备的第b个历史设备加工记录的标记设备加工速率；步骤S105：获取加工设备中的各个历史设备加工记录的加工速率变化值，计算加工设备对各个零件型号的工业零件的特征加工速率，其中，加工设备对第c个零件型号的工业零件的第二设备加工速率Wc＝1+Pc,min×Qc，Pc,min表示加工设备在加工第c个零件型号的工业零件时，加工设备的各个历史设备加工记录中的加工速率变化值的最小值，Qc为加工设备在加工的第c个零件型号的工业零件在加工设备的第一设备加工速率；步骤S106：获取对各个零件型号的工业零件加工时，加工设备的第一设备加工速率和第二设备加工速率并进行汇集，得到加工设备的零件加工数据；步骤S200：获取当前周期内的工业零件的目标零件加工量，获取当前周期内工业零件的历史加工记录，从所述历史加工记录中提取出工业零件的零件加工信息，并根据加工设备的零件加工数据，分析零件生产线上不同加工设备加工下工业零件的生产状态，得到当前周期内工业零件的加工数据；所述步骤S200包括：步骤S201：当零件生产线上的某一工业零件被某一加工设备加工后，零件运输装置会将所述某一工业零件运输至另一加工设备进行加工，将所述另一加工设备记为所述某一加工设备的标记后续设备；步骤S202：获取当前周期内零件生产线上的工业零件的目标零件加工量，所述目标零件加工量为零件生产线上单位时长生产的工业零件的总个数，获取零件生产线上当前周期加工的工业零件，获取当前周期内的工业零件的历史加工记录，从所述历史加工记录中提取出工业零件的零件加工信息，所述零件加工信息包括零件生产线上对工业零件进行加工的各个加工设备的标记后续设备；步骤S203：根据工业零件的历史加工记录的零件加工信息，按照加工先后顺序对加工设备进行加工次序排序，获得历史加工记录中加工设备对工业零件进行加工的工业零件加工线路，其中，所述工业零件加工线路为，对工业零件进行加工时的各个加工设备的加工次序，和工业零件在所述各个加工设备之间的零件运输路线，获取工业零件的各个历史加工记录中的工业零件加工线路并汇集，得到工业零件的工业零件加工线路集；步骤S204：获取当前周期内工业零件的工业零件加工线路集，当某一历史加工记录中存在某一工业零件加工线路，将所述某一历史加工记录记为所述某一工业零件加工线路的一次使用记录，获取工业零件加工线路集中各个工业零件加工线路的使用记录的总次数，并按照所述总次数的数值大小，对当前周期内工业零件的工业零件加工线路集的各个工业零件加工线路进行优先级排序；步骤S205：获取工业零件加工线路中的各个加工设备的第一设备加工速率的最小值，使用加工线路选择算法，从工业零件加工线路集中选取出N条工业零件加工线路对工业零件进行加工，其中，加工线路选择算法其中，Gi为工业零件中优先级排序为第i个的工业零件加工线路中的各个加工设备的第一设备加工速率的最小值，ε为工业零件的目标零件加工量，K为符合加工线路选择算法时，工业零件加工线路的总条数，其中，N为K的最小值；步骤S206：基于工业零件加工线路的优先级排序，从当前周期内的工业零件的工业零件加工线路集中选取N条工业零件加工线路，作为当前周期内工业零件的目标零件加工线路，获取当前周期内工业零件的各个目标零件加工线路并进行汇集，得到当前周期内工业零件的加工数据；步骤S300：根据当前周期内工业零件的加工数据，使用加工设备对工业零件进行加工，并对零件生产线上的工业零件的设备状态进行实时监测，对零件生产线上加工设备的设备状态对工业零件加工影响进行分析，得到当前周期内工业零件的加工调整数据；所述步骤S300包括：步骤S301：基于当前周期内工业零件的加工数据，根据工业零件的目标零件加工线路，使用加工设备对工业零件进行依次加工，并对当前周期内加工设备的设备运行状态进行实时监测，得到当前周期内加工设备的设备运行数据，将当前周期内加工设备的设备运行数据，传输至云平台内的设备故障分析算法对加工设备进行故障预测，得到当前周期内设备故障分析算法预测故障的加工设备，并记为异常加工设备；步骤S302：当零件生产线中的加工设备F与加工设备Z，在对同一型号的工业零件加工中处于同一加工流程时，将所述加工设备F称为所述加工设备Z的标记替换加工设备，获取当前周期内零件生产线上的异常加工设备，并获取异常加工设备的第一设备加工速率，获取当前周期内所述异常加工设备的标记替换设备；步骤S303：当当前周期内加工设备α加工后的工业零件，由零件运行装置运输至所述异常加工设备时，将所述加工设备α记为所述异常加工设备的上级加工设备，获取所述上级加工设备与所述异常加工设备的各个标记替换设备之间的距离，并基于所述距离数值大小，对所述各个标记替换设备进行优先级排序，并根据所述优先级排序，从所述各个标记替换设备中选取出L个标记替换设备记为目标替换设备，其中，目标设备选取算法：其中，β为当前周期内所述异常加工设备的第一设备加工速率，为所述异常加工设备的优先级排序中的第x名的标记替换设备的第一设备加工速率，为所述异常加工设备的优先级排序中的第x名的标记替换设备的第二设备加工速率，H为所述目标设备选取算法中不等式成立时，标记替换设备的总条数，其中，L为所述目标设备选取算法中不等式成立时，H的最小值；步骤S304：获取所述异常加工设备的各个目标替换设备的零件接收量，其中，目标替换设备γ的目标零件接收量为目标替换设备γ的第一设备加工速率，为目标替换设备γ的第二设备加工速率，获取零件生产线中异常加工设备的各个目标替换设备的目标零件接收量并进行汇集，得到当前周期内工业零件的加工调整数据；步骤S400：基于当前周期内工业零件的加工调整数据，对零件生产线上加工设备对工业零件进行智能加工规划，调整对工业零件进行加工的零件生产线；所述步骤S400包括：步骤S401：获取当前周期内零件生产线的若干个异常加工设备，并将所述若干个异常加工设备进行标记，并向工作人员进行提示，提醒工作人员对所述若干个异常加工设备进行维修；步骤S402：获取所述若干个异常加工设备的若干个目标替换设备，获取所述若干个异常加工设备的上级加工设备，根据当前周期内工业零件的加工调整数据，通过零件运输装置每隔单位时长，从所述上级加工设备中运输所述若干个目标替换设备对应的目标零件接送量的工业零件，至所述若干个目标替换设备处，所述若干个目标替换设备对所述上级加工设备运输的工业零件进行加工，并调整对工业零件进行加工的零件生产线。

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