基于实例－排序推理算法的FMS专家优化设计系统

李彦儒，胡晓兵，陈应飞，刘志明，彭正超

基于实例－排序推理算法的FMS专家优化设计系统

李彦儒，胡晓兵，陈应飞，刘志明，彭正超

（四川大学 机械工程学院，四川 成都 610065）

以某机床厂某柔性生产线项目为对象，研究了目前企业柔性生产线工艺资源、加工管理现状和车间设备布局方法，分析了目前企业在FMS80系统柔性单元设计和车间内产线布局的相关特点。在相关研究工作的基础上，对FMS快速化设计过程中的涉及到的工艺性能、设计属性等数据进行研究分析，完成了FMS虚拟仿真设计系统的数据库设计和软件设计，确定了该系统开发的总体环境，对整个FMS快速设计流程进行了归纳整理分析，建立了FMS快速设计的专家系统知识库结构和相关推理规则，为工艺设计人员和生产现场的技术人员提供设计实例的经验参考，以提高设计人员的工作效率，减小资源浪费，降低企业FMS设计运行成本。

柔性制造系统；车间布局；工艺数据库；Visual Studio；专家系统技术

柔性制造系统（FMS，Flexible Manufacturing System）是典型机电液组成的复杂大系统，其设计过程包含了FMS功能单元资源管理、车间布局与工艺流程优化智能算法研究、工艺资源仿真与数字化设计等多学科、多领域的专业知识应用[1]。传统的柔性生产线设计过程在柔性制造单元设备资源管理、车间结构布局与工艺流程计划优化、三维模型建立等方面还是通过人工设计、验证、绘图等方式进行，导致柔性生产线设计数字化、信息化程度较低，难以适应新的智能制造大背景下制造企业需要柔性快速、可重构、智能化的FMS设计技术要求，造成设计周期长、设计任务繁琐，加工计划及排布难以对生产任务的快速变化做出高效响应。

工艺数据库系统可以对生产或设计过程中产生的大量工艺参数、设计方法、经验知识和加工设计实例等进行数字化管理，为工艺设计和智能决策提供有用的参考，可以有效地缩短产品、项目设计周期，实现功能集成，减少资源浪费。国内外对相关工艺设计系统的研究由来已久，目前比较成熟的工艺设计系统研究主要集中在切削、焊接、装配等常见机械制造工艺系统的研发上。王巧玲等[2]为提高焊接生产过程的数字化水平，研发了集焊接数据库平台、工艺设计专家系统平台和焊接信息管理平台为一体的焊接数据库及专家系统。郭胤等[3]以当前主流的虚拟现实技术为平台系统开发背景，针对虚拟制造平台进行了系统设计与开发，论述了虚拟制造平台设计的原理与方案，完成了一种紧凑式CAVE虚拟制造平台的软硬件布局。刘阳等[4]选用Visual Studio.NET为集成应用开发环境，使用SQL Server作为后台数据库，同时采用C#编程语言，利用ADO.NET数据库连接技术，设计了智能医药仓储管理系统，有效解决了传统药品管理工作模式中所存在的工作强度大、差错率高等诸多问题。吴月等[5]针对推土机装配制造过程复杂多变、工艺参数优化和决策困难等问题，研究设计了推土机智能装配的工艺软件与专家系统，通过构建起专业化的工艺优化与管理平台，实现了总装线上多机型柔性化装配管理。

FMS工艺管理及优化设计系统的研究与这些工艺设计管理系统有着很大的类似性，本文将对此做详尽论述和设计。

本文从数字化、智能化、网络化设计技术入手，通过对某企业FMS生产线的工艺设计特点和设计过程中所涉及的工艺参数进行进一步研究，以某新型FMS生产线为设计实例，运用数据库技术、仿真优化技术和专家系统技术等计算机技术，结合优化算法开发了针对柔性制造系统的FMS优化设计系统。详细介绍了系统的总体框架、工作流程、功能模块及设计过程，并采用ASP.NET技术，以Visual Studio和SQL Server作为开发工具，Plant Simulation作为仿真平台完成了系统的开发。

1 FMS快速设计系统软件设计

1.1 C#.NET与系统总体架构

该系统基于C/S开发模式，利用C#.NET环境进行开发，采用了多层架构技术，系统总体框架共由数据存储层、数据操作层、数据管理层、数据智能处理层、网络响应层、用户使用层组成，如图1所示。本文主要针对数据存储层、数据管理层和数据智能处理层三个主要支撑架构进行说明。

（1）数据存储层

数据存储层存储着整个柔性制造单元工艺资源数据库的基础数据，这些数据主要由FMS基础单元数据库、FMS现场工艺资源数据库和FMS优化设计实例库组成。

（2）数据库管理层

数据库管理层是系统的核心组成，其由FMS设计数据安全管理、FMS功能单元基础数据管理、FMS设计分析数据管理和FMS设计实例数据管理等组成，使设计人员快捷高效的进行FMS设计管理。

（3）系统智能层

系统智能层是系统的重要组成部分，主要包括智能优化算法、专家系统技术以及虚拟仿真和参数化设计等数字智能方法。系统智能层通过对FMS生产线设计需求分析，使用合理的智能算法最终为设计人员提供最优的总体方案设计、布局优化设计、工艺优化设计以及生产计划调度方案。

1.2 FMS虚拟仿真系统的功能设计

1.2.1 工艺资源管理模块

如图2所示，工艺资源管理功能主要满足FMS中各功能单元的加工性能、几何参数等数据管理，如卧式加工中心主要规格参数、FMS自动物流线传输小车主要规格参数、主要外购配套件清单数据等；设计实例管理满足的是柔性制造单元布局模型库的设计需求，存储的是经过该系统快速优化设计的已有项目实例。在实际使用系统进行项目设计过程中，系统会通过专家系统智能查询推荐给设计人员已有的FMS设计实例或者优化方案。

1.2.2 仿真文件信息输出及模型驱动模块

经过FMS工艺资源管理模块的处理，由内置的智能优化算法、专家系统和仿真优化分析，系统可输出相关仿真分析数据文件供设计人员参考，例如布局优化仿真、加工工艺排程优化仿真、FMS其他主要加工仿真文件。

图1 柔性制造单元工艺资源数据库系统框架图

图2 工艺资源管理功能分析

1.2.3 用户界面模块

该模块建立了良好的人机交互界面，其主要功能为：将FMS设计任务需求书需求数据输入到C#语言编程的界面程序，在C#环境下调用柔性制造单元工艺资源数据库中各工艺参数

进行智能数字化设计，由界面显示所设计的FMS优化工艺布局模型，以及进行各种输出文件阅览和下载。

2 FMS快速设计专家系统技术研究

专家系统技术可以模拟工艺设计人员的思维，在数据库中已有数据的基础上进行推理，对不同的FMS整体设计方案进行综合评价，完成复杂的设计配置决策，得到与当前车间情况最符合的相关工艺设计数据和方案。专家系统技术对FMS工艺资源管理与虚拟仿真设计系统的智能性至关重要。FMS虚拟仿真设计的专家系统基本结构如图3所示。

图3 专家系统技术流程图

2.1 实例库的建立

实例库是柔性制造系统加工设计知识的重要组成部分，是专家系统进行知识推理的基础，其主要是对设计过程中的优化设计实例进行记录，将之变成计算机能识别和利用的数据结构。加工实例应尽量多地包含柔性制造系统的工艺设计信息，确保设计方案和FMS参数规格数据得到准确全面的描述，且知识结构清晰简洁，方便检索和推理。本文采用框架式方法对FMS优化设计加工实例进行结构化表示，每条FMS设计实例由设计问题描述、设计问题解决方案和实际设计应用结果三部分构成，如图4所示。

2.2 推理机

推理机是FMS虚拟仿真设计专家系统技术的核心部分，系统中的推荐引擎即推理机负责指导FMS虚拟仿真设计系统优化方案确定的业务流程，依据特定的推理机制搜寻调取基础数据库、专家知识库和用户日志数据等中的推荐数据和设计规则，对当前FMS总体工艺布局设计问题进行求解。本文在系统中采用的是基于实例－排序的推理。

图4 FMS项目设计实例知识组成

2.2.1 基于实例推理

基于实例推理（Case-BasedReasoning，CBR）核心是对新的FMS设计问题和工艺资源数据库中FMS设计实例的相似性程度进行比对。设有两个FMS设计项目各自为Case1和Case2，则两个FMS设计相似度为：

对FMS工艺设计问题涉及到的属性知识进行全面仔细的分析，归纳出属性相似度的计算主要分为数值型和字符型两个部分。

（1）数值型

FMS数字化设计中的一些属性比如生产设备行数及各自台数、各区域尺寸大小、设备布局间距、对应加工时长等，都有具体的数值表示，则对应的属性相似度计算方式为：

式中：1、2分别为FMS规划设计实例case1和case2特征属性的取值；max()和min()为FMS工艺资源数据库中该特征属性的最大值和最小值。

（2）字符型

加工设备型号、加工零件信息、工艺流程安排等属性特征一般都由特定的字符串指代，和数值型属性不同，归纳整理为字符型特征。这种形式的属性相似度直接通过相同与否进行求解判定，计算方式为：

2.2.2 基于RankSVM的推荐算法

当基于实例推理不能有效推荐出合适的FMS优化设计方案时，专家知识系统会基于内容推荐的智能算法原理，根据FMS设计属性特征学习，最终为设计人员生成初始推荐列表并提供优化方案选择结果，如图5所示。

支持向量机SVM（Support Vector Machine）为一类对于数据学习、预测、分类的算法，指定样本数据训练集为：

SVM模型即需要在此空间中找到一个划分超平面。可划分样本的超平面理论上有很多个，若要让此超平面拥有超好的鲁棒性，对没出现过的FMS设计方案实例有较优的泛化性，则需要找到一个“容忍性”最优的超平面，超平面表述为：

样本集中随意一点距超平面（,）的距离为：

若需要超平面(,)可准确划分，即存在(x,y)∈，满足：

根据式（6）可知，使得该不等式等号存在的样本点就是“支持向量”（support vector），两个异类支持向量到超平面距离之和为：

为“间隔”。“容忍”性最好的超平面就为“最大间隔”（maximum margin）划分的超平面(,)，故线性支持向量机的基本模型为：

排序学习（Learning to Rank）即将待排序的方案生成相应的属性特征矩阵，将一部分数据作为训练集，另一部分作为测试集，利用训练集训练相应的模型，利用最小化损失函数的原理来训练模型，然后使用测试集进行预测。根据损失函数不同，排序学习算法分为三类：Pointwise、Pairwise、Listwise。

RankSVM是排序学习中Pointwise方法的一种，使得排序问题转换为分类问题。用特征向量＝(,,...,)指代其中某一待排序FMS设计方案，则可能有函数()，通过对()结果大小比较进行排列。

起始假定()是线性函数，有：()＝(,)

通过实现排序到分类的转变，再一次定义全新的训练样本，如数据库中已存在的FMS实例1、2、3，使1－2、1－3、2－3是正样本，2－1、3－1、3－2是负样本，则有：

如图6所示，出现新样本1－3、2－3、2－1、3－1、3－2，凭借SVM对全新集进行分类训练。前面理论叙述中已假定()是线性函数，故可通过线性支持向量机（Linear SVM）对样本进行训练。

图6 RankSVM原理图

FMS专家知识库本质上是对FMS各工艺资源的动态数据管理，管理了经由FMS设计人员布局工艺初始以及优化设计后各设备所装载刀具、辅具情况、工件工序排布及切削时间、辅助时间等现场工艺信息；除此以外还通过了内置的智能优化算法和虚拟仿真分析平台对FMS现场工艺布局进行仿真优化分析，产生可布局优化分析数据（设备排列顺序、设备布局间隔）、工艺优化分析数据（工序配置、工艺流程优化）等，根据专家系统推理确立新的FMS工艺布局设计项目是否满足优化指标要求。由于目前无法采集大量方案设计数据进行排序训练，故该专家智能算法的应用还需做进一步的验证，本文提出此种推荐机制并将在后续研究中进行智能应用。设计流程如图7所示。

图7 基于实例和内容排序推理的专家知识系统设计流程

3 设计实例

3.1 运行环境和数据库设计

该系统选择在Windows 10操作系统下进行开发，以SQL 2012为数据库开发平台、Visual Studio 2015为系统集成开发环境、C#为系统主开发语言以及C/S架构为系统开发架构。

通常的概念模型设计有实体－联系法（Entity-Relation，E-R）、面向对象模型法、扩充实体－联系法等，本文采用数据库设计中常用的E-R模型来描述柔性制造单元仿真设计系统数据库的概念模型，在E-R模型中实体集（Entity Set）、实体属性（Entity Attribute）、实体联系（Entity Relation）分别用矩形、椭圆和菱形框对应表示。实体联系中三种联系形式为：一对一、一对多、多对多。

以本文柔性制造系统工艺资源管理与仿真设计为例，经过上文论述可确定相关实体集中包含用户信息、主要功能单元设备（各型机床、自动物流运输工具、上下料单元、立式仓储单元等）、刀具、辅具、工件现场工艺、工艺布局实例等；实体集中每个实体元素又各自拥有自己的相关属性，比如机床设备包含机床设别名称、机床设备厂内编号、机床的尺寸型式、工作台规格参数、三轴移动行程、主轴功能参数等；实体间的联系实际上便是该系统进行FMS工艺资源设计的过程，在此过程中将有着各自属性的实体元素通过管理联系、匹配联系、生成联系、使用联系等实体的联系融入到设计结果中，展现方式为输出存储的各类型文件形式。因为FMS设计单元多样、实体组成复杂且各属性也相对繁复，因此先对各单一实体的实体关联属性进行整理，使得FMS整体设计过程中E-R模型更加简明易懂。一些典型的FMS属性数据库结构设计如图8所示。

图8 E-R图

3.2 运行实例

针对企业某一FMS设计项目，按照加工任务和生产车间布局现状，初步拟定为双排线性布置方案，单排设备工位为5个，还配置有两个存储单元。现对系统功能做简要论述。

（1）设计系统主界面主要由菜单栏和功能

区等区域，如图9所示；菜单栏为FMS设计系统的功能选择区，包括了文件、基本信息管理、模板管理、数据库管理等；虚拟仿真设计功能区分为初步布局方案设计、加工方案配置、物料运输与物料库配置、仿真布局确定、模型驱动、生产节拍控制以及主要刀具管理等。

（2）加工方案配置如图10所示，根据初步布局设计的参数信息确定加工设备列数，列数确定为2，每列设备数量根据合同提供的加工任务指标确定为5；然后通过添加加工设备编号、加工设备类型、加工设备型号进行初步配置，配置情况在下方对话框中初步显示，展示了从M1工位到M10工位的机床基本类型。

图9 设计系统主界面

图10 加工方案配置界面

（3）进入设备布局方案选择显示界面，如图11所示。选择区包含了双排产线布置及一条物流通道，设计人员可在此区域里进行加工设备的初始布局设计和设备参数配置；显示区则显示经过配置后后各工位的主要参数信息，其余相关属性则转化为符合系统数据库表达方式的专家知识系统结构进而进行优化方案推荐。

（4）系统进入方案确定流程，经过基于实例－排序的专家系统推荐，输出若干种排序结果较好的方案，显示在布局优化方案推荐界面中，系统智能选择出其中的最优布局方案，该最优布局方案是由Plant Simulation软件仿真优化后得到并存储到系统专家知识库中；并根据此方案显示出优化后的布置模板预览。最优布置方案如图12所示。

图11 设备布局方案选择显示界面

图12 专家系统推荐布局优化方案模板

4 结语

本文在对企业柔性生产车间仔细调研的基础上，设计了FMS虚拟仿真设计系统的总体架构并完成了其数据库设计和软件开发，确定了该系统开发的总体环境，最后完成了在.NET框架下，采用C#语言和SQL Server数据库的虚拟仿真设计系统的相关代码程序的设计和编写；在智能化内容的专家系统推荐方面，与系统整体功能集成融合度还不是很高，一部分内容还停留在理论模型阶段，所以使得系统实例应用存在一定的片面性，未来如何提升系统的智能化、数字化、集成性仍是重要的探究方向。本文虽引入了系统虚拟仿真设计的概念，但在实际运用过程中，系统应用程序与仿真平台的集成即仿真系统的二次开发还存在明显不足，使得系统智能化还存在明显欠缺，这在系统2.0开发中还需继续深入研究。

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An Expert Optimization Design System for FMS Based on Case-Sort Reasoning Algorithm

LI Yanru，HU Xiaobing，CHEN Yingfei，LIU Zhiming，PENG Zhengchao

( School of Mechanical Engineering, Sichuan University,Chengdu 610065, China)

Based on a flexible production line project of Ningjiang Machine Tool company, this paper studied the process resources, the status quo of processing management and the method of workshop equipment layout and analyzed the characteristics of FMS80 system flexible unit design and the layout of production line in the workshop. Data analysis was conducted regarding process performance and design attributes of FMS rapid design. After database design and software design of virtual simulation FMS design system was completed, the overall environment of the system development was determined and the whole process of FMS rapid design was summarized and analyzed. Knowledge base structure of expert system and related inference rules of rapid design of FMS structure was established. This research provides cases for reference, so as to improve the design efficiency and to reduce the waste of resources and the cost of enterprise in FMS design and operation.

flexible manufacturing system；workshop layout；process database technology；Visual Studio；expert system technology

TH164；TP315

A

10.3969/j.issn.1006-0316.2020.12.005

1006－0316 (2020) 12－0028－09

2020－04－20

国家科技重大专项（2018ZX04032001）

李彦儒（1995－），男，重庆人，硕士研究生，主要研究方向为智能制造、数字化生产，E-mail：1564647444@qq.com；胡晓兵（1970－），男，湖北黄冈人，博士，教授，主要研究方向为企业信息化、机器视觉、数字化车间。