计算机集成制造系统 ›› 2023, Vol. 29 ›› Issue (1): 91-99.DOI: 10.13196/j.cims.2023.01.008
黎声益,马玉敏+,刘鹃
LI Shengyi,MA Yumin+,LIU Juan#br#
摘要: 在车间管理中,设备负荷是一个关键性能指标,负荷稳定直接影响了生产效率与生产成本,但目前鲜有研究关注如何实现设备负荷稳定的问题。为此,提出一种面向设备负荷稳定的智能车间调度方法。该方法通过一个含有深度神经网络调度模型的调度智能体,分析车间生产状态与设备负荷间的相关性,及时输出满足期望目标的调度方案。针对深度神经网络调度模型,设计了一个基于双深度Q学习网络(DDQN)的深度神经网络调度模型训练器,其利用奖惩学习免监督地形成调度样本,借此对深度神经网络调度模型进行网络参数更新,实现模型自学习。所提方法在MiniFab半导体生产车间模型中进行了验证,证明了所提调度方法能实现对智能车间设备负荷的控制,从而保证车间整体设备负荷的稳定性。
中图分类号: