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申请/专利权人：航天晨光股份有限公司

摘要：本发明一种柔性作业车间中扰动程度的判断方法，属于柔性车间扰动判断技术领域。采用N个历史扰动信息和N个人工判断扰动程度数据构建了N个扰动信息集合，然后结合N个扰动判断结果构建了第一扰动判断集合；通过N个扰动信息集合计算分裂属性，根据分裂属性结合第一扰动判断集合构建了第一扰动判断决策树；通过可放回抽样构建了第二扰动判断集合到第m扰动判断集合；然后根据第二扰动判断集合到第m扰动判断集合建立了第二扰动判断决策树到第m扰动判断决策树；最后将m个扰动判断决策树一起构建扰动判断模型；通过扰动判断模型的投票结果来判断某一个判断周期T内扰动对柔性车间的影响，大大丰富了判断的标准，增加了扰动影响的判断准确率。

主权项：1.一种柔性作业车间中扰动程度的判断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：根据下式1计算所述柔性作业车间在固定时间T1内的扰动信息，所述扰动信息包括扰动影响维度数据DE、扰动发生强度数据DI和扰动紧急程度数据DP， 式1中，wr是在所述固定时间T1内所述柔性作业车间受扰动影响的加工件数；wa是在所述固定时间T1内所述柔性作业车间的总加工件数；pr是在所述固定时间T1内所述柔性作业车间受扰动影响加工件的加工工序数；pa是在所述固定时间T1内所述柔性作业车间受扰动影响的总加工工序数；trj是在所述固定时间T1内所述柔性作业车间第j个受扰动影响加工件的剩余加工时间；tdj是所述第j个受扰动影响加工件的交付时间；同时根据经验定义固定时间T1内的人工判断扰动程度数据R和扰动判断结果Y；收集所述柔性作业车间在历史时刻中N个固定时间T1内的N个扰动信息构成N个历史扰动信息，同时采集所述柔性作业车间在历史时刻中N个固定时间T1内的N个人工判断扰动程度数据R和N个扰动判断结果Y分别构成N个历史人工判断扰动程度数据R和N个历史扰动判断结果Y；将所述N个历史人工判断扰动程度数据R和所述N个历史扰动信息进行归一化处理，将归一化处理后的所述N个历史人工判断扰动程度数据R、所述N个历史扰动信息和所述N个历史扰动判断结果Y收集起来形成第一历史扰动判断集合D1，如下式2所述， 式2中，是所述柔性作业车间在第一个固定时间T1内的第一历史扰动信息集合；所述和R1分别是所述柔性作业车间历史时刻中第一个固定时间T1内的历史扰动影响维度数据、历史扰动发生强度数据、历史扰动紧急程度数据和历史人工判断扰动程度数据；是所述柔性作业车间历史时刻中第二个固定时间T1内的第二历史扰动信息集合；和R2分别是所述柔性作业车间历史时刻中第二个固定时间T1内的历史扰动影响维度数据、历史扰动发生强度数据、历史扰动紧急程度数据和历史人工判断扰动程度数据；是所述柔性作业车间历史时刻中第N个固定时间T1内的第N历史扰动信息集合；和RN分别是所述柔性作业车间历史时刻中第N个固定时间T1内的历史扰动影响维度数据、历史扰动发生强度数据、历史扰动紧急程度数据和历史人工判断扰动程度数据；步骤2：根据所述第一历史扰动判断集合D1的信息熵、条件熵和信息增益率计算出所述历史扰动影响维度数据DE的信息增益率G_rD1,DE、所述第一历史扰动判断集合D1中历史扰动发生强度数据DI的信息增益率G_rD1,DI、历史扰动紧急程度数据DP的信息增益率G_rD1,DP和历史人工判断扰动程度数据R的信息增益率G_rD1,R；根据所述第一历史扰动判断集合D1中的所有数据，选择所述G_rD1,DE、所述G_rD1,DI、所述G_rD1,DP和所述G_rD1,R中的最大值所对应的数据类型来作为决策树的分裂属性，根据分裂属性建立第一历史扰动判断决策树A1；步骤3：从所述第一历史扰动判断集合D1中依次进行N次放回抽样，将抽样结果中相同的数据合并，然后将合并完成后剩余的数据收集起来形成第二历史扰动判断集合D2；重复上述步骤，依次形成第三历史扰动判断集合D3到第m历史扰动判断集合Dm；根据步骤2中的原理通过所述第二历史扰动判断集合D2到第m历史扰动判断集合Dm建立第二历史扰动判断决策树A2到第m历史扰动判断决策树Am；将第一历史扰动判断决策树A1到第m历史扰动判断决策树Am共计m个历史决策树收集起来形成扰动判断模型；所述扰动判断模型以实时的扰动信息和人工设定的实时人工判断扰动程度数据为输入，以m个实时扰动判断结果的具体类型的实时扰动判断结果序列为输出；所述扰动判断结果的具体类型分为强扰动与弱扰动；步骤4：设定进行一次实时扰动影响判断的判断周期T；根据公式1计算出在判断周期T内的实时扰动信息，将所述判断周期T内的实时扰动信息和人工设定的实时人工判断扰动程度数据代入所述扰动判断模型，得到对应的扰动判断结果序列，选取扰动判断结果序列中占比较大的扰动判断类型作为判断周期T内扰动影响判断结果。

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