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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种动态柔性作业车间预测性调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119717735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411911096.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种动态柔性作业车间预测性调度方法及系统是由周通;林亚辉;张登峰;张泉灵;薄翠梅;王村松设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态柔性作业车间预测性调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种动态柔性作业车间预测性调度方法及系统，包括：实时采集机器运行状态，建立车间环境的数学模型；以机器为对象，结合历史数据和实时采集的数据，预测每台机器的故障概率；建立由车间环境和采用强化学习算法的调度智能体组成的调度模型，调度模型中，将在车间环境中所得的机器故障概率和机器运行状态作为强化学习算法的输入数据，输出相应的符合调度规则的最优调度方案；执行最优调度方案并监控，在满足触发条件时重新调度。本发明能够有效应对动态生产环境中的机器故障和新作业插入问题，优化调度性能，减少工件延迟，并提高整体生产效率。

本发明授权一种动态柔性作业车间预测性调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种动态柔性作业车间预测性调度方法，其特征在于，包括： S1：实时采集机器运行状态，建立车间环境的数学模型；所述车间环境的数学模型满足如下约束： Ci,j,kSi,j,k 式中，i、j、k分别表示工件索引、工序索引和机器索引，第i个工件记作Ji，Oi,j表示第i个工件的第j个工序；Ci,0表示工件Ji的开始时间，Ci,j表示工序Oi,j的完成时间；Ci,j,k和Si,j,k分别表示工序Qi,j在机器k上的完成时间和开始时间；Mi,j表示兼容工序Oi,j的机器集合，ζi,j,k表示工件Ji是否在机器k上完成加工，若是则为1，否则为0；ti,1,k表示工序Qi,1在机器k上的处理时间，Ai表示工件Ji的到达时间；εi,j_i’,j’表示工序Oi,j是否在工序Oi’,j’之前，若是则为1，否则为0； S2：以机器为对象，结合历史数据和实时采集的数据，预测每台机器的故障概率； S3：建立由车间环境和采用强化学习算法的调度智能体组成的调度模型，所述调度模型中，将在车间环境中所得的机器故障概率和机器运行状态作为强化学习算法的输入数据，输出相应的符合调度规则的最优调度方案；所述调度规则包括5条用于最小化延期时间的规则，具体如下： 规则1：定义参考时间T作为当前决策点时间，同时在每台机器上分配的最后一个工序的平均完成时间为t；如果某个工件Ji的交货期Di早于当前时间点T，则放入到延期工件集中，从延期工件集中选择最小冗余时间的工序表示为ti表示某个工件Ji的最后一个工序的平均完成时间；以最短完工时间为原则给工序分配机器，分配给最早可用的机器进行处理，机器选择表示为Ta为当前机器的最早可用时间；如果有若干台机器具有相同的最早可用时间，则随机分配到其中一台机器上；若延期工件集为空，则将每个工件剩余工序按照距交货期时间长短进行排序，选择时间最紧迫的工序作为下一道处理工序；在分配给最早可用机器之前，先检查该机器的健康状态，如果该机器存在故障预警，则优先考虑其他不存在故障预警的机器；如果所有机器都存在故障概率，则选择故障概率最小的机器； 规则2：根据交货期剩余时间与工件剩余加工时间tr的比值进行排序，比值的计算方式为trOi,j表示工序Oi,j的剩余加工时间；选择最小比值的工件工序分配机器，分配时将机器故障概率作为加权因子，表示为PfaultMk表示机器Mk的故障概率； 规则3：选择具有最大延期风险的工件中的下一道未完成工序，将其分配到具有最低利用率的机器上；最大延期风险定义为：Jmax＝argmax{Di-T+trJi}，利用率最低的机器表示为其中UMk为机器Mk的利用率；在分配之前，先评估机器的故障概率，如果利用率最低的机器同时也是故障风险最高的机器，则机器选择表示为ω1和ω2是利用率和故障概率的加权系数； 规则4：随机选择一个未完成的工序，优先排除高故障概率的机器，再将其分配到最早可用的机器上，表示为且PfaultMk≤Pt，Pt为故障概率最大阈值； 规则5：从预估未完成的工件工序集中选择剩余加工时间最短的工序，分配给最早可用的机器进行处理，机器选择表示为 S4：执行最优调度方案并监控，在满足触发条件时重新调度。

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