PDF《具有随机机器故障的制造过程建模与性能分析》

repair;

stochastic failures;

generalized stochastic Petri net

0 引言 机器故障和维修活动是影响制造过程性能的重 要原因[ 1] .尤其是对于流水生产线, 一旦出现故障 可能导致整个系统停止.通常, 机器故障随机发生. 故障一旦确定, 在维修工人足够的情况下, 可立即进 第9期刘昶等: 具有随机机器故障的制造过程建模与性能分析 入维修状态;

否则, 会出现排队等待维修的现象.维 修结束后, 机器上的工件可能废弃、 返工或者进一步 处理未完成的操作.可见, 故障和维修会导致制造 系统生产时间和产量的损失.因此, 研究具有随机 故障的制造过程的建模与性能分析, 具有十分重要 的意义. 建立制造过程模型的目的之一就是要定量地描 述性能和系统参数之间的关系, 在此基础上对制造 系统的性能进行分析.随机 Petri 网( Stochastic Petri Net, SPN ) 和广义随机 Petri 网( Generalized Stochastic Petri Net, GSPN) 的提出, 使得分析具有 随机特征的制造系统的具体性能指标成为可能.可 以利用 Petri 网相应的数学结构进行定性和定量分 析, 也可以转换成仿真模型.文献 [ 2] ~ 文献[ 6] 讨 论了具有机器故障的制造过程 Petri 网模型, 文献 [ 2] 和文献[ 3] 对模型进行了定量分析.但是, 文献 [ 2] 给出的模型只考虑机器故障在空闲时出现的情 况;

文献[ 3] 提出的模型在机器运行过程中发生故 障;

文献[ 4] 和文献[ 5] 建立的制造过程模型存在冲 突, 需要增加控制环节或者给定竞争策略才能有效 地解决冲突现象;

文献[ 6] 用库所表示机器和缓存的 每个状态, 增加了模型的规模和仿真的复杂性.文献[ 7] 根据可重组制造单元的特征, 提出了基于 GSPN 的模块化建模及分析方法, 并通过实际应用 验证了建模和分析方法的有效性. 本文考虑两种故障发现模式和两种中断作业处 理策略, 基于 GSPN 建立具有随机故障的制造过程 模型.单个工作站制造过程模型包括订单到达、 加工、 随机故障和维修等过程.在实际生产中, 故障随 机发生, 且故障的发生类似订单的到达[ 1] .在模型 中, / 发生故障0模块真实地刻画故障过程, 使故障的 模拟效果更接近实际情况.采用自底向上的方式和 模块化方法, 利用单个工作站制造过程 GSPN 子模 型, 构建了流水线制造过程的性能仿真模型.子模 型的结构特征保证了任意长度流水线的活性和有界 性.在不同故障发现模式和中断作业处理策略下, 分析了故障率、 维修时间、 维修工人数量和中间缓存 数量等系统参数对系统性能指标的影响, 对单个工 作站考虑了平均产量和平均过程流时间等指标, 对 于具有两个工作站的流水线, 则以平均产量为主要 性能评价指标.仿真结果显示, 故障率、 维修时间、 缓存数量配置、 维修工人数量、 故障发现模式和中断 作业处理策略, 是影响制造过程性能的主要因素.

1 问题描述 制造过程集成了机器设备、 人员、 物料、 能源、 产 品和生产订单等实体, 但是机器设备是制造过程的 执行主体.因此, 本文从机器设备的角度研究制造 过程, 机器设备的状态包括空闲、 运行、 故障、 饥饿和 阻塞, 其中, 故障是影响制造过程性能的重要原因 之一. 1.

1 随机故障 随机故障过程通过连续故障时间间隔的统计特 性刻画, 或者是在给定时间内跟踪故障发生的次数 的统计过程.作业在一台机器上从加工开始到完成 所经历的时间为过程完成时间, 包括处理时间和故 障时间.在没有故障的情况下, 过程完成时间等于 处理时间.故障时间是指故障发生到维修完成所经 历的时间.故障处理策略的性能通过故障反应时间 和维修时间来测量, 故障反应时间是指发生故障后 需要等待多长时间可以生成维修订单开始维修;