[发明专利]基于传播动力学的扰动环境下生产网络连锁效应研究方法

摘要

本发明涉及生产车间连锁效应分析技术领域，是一种基于传播动力学的扰动环境下生产网络连锁效应研究方法，以生产系统中的制造节点为节点，生产活动之间的工艺关系为连边，根据建立的生产网络确定传播模型中的参数，任务流入流出的耦合参数，采用5W2H解析法结合工艺路线性理论，根据延误时间和经济损失对扰动强度进行评估判定，将扰动影响程度分为轻微扰动、中度扰动、重度扰动和严重扰动四种，选择网络中不同的节点作为传播源节点进行激活，对生产网络拓扑结构与扰动传播动力学特性之间的相互关系进行深入研究，以揭示扰动环境下作业车间独特的连锁传播规律。本发明为生产车间的平稳运行控制提供有效借鉴和依据。

主权项

1.一种基于传播动力学的扰动环境下生产网络连锁效应研究方法，其特征在于，连锁传播规模算法步骤如下：构建传播模型如下：步骤1：以生产系统中的制造节点为节点，生产活动之间的工艺关系为连边，加工时间为边权w_ij，确定邻接矩阵A，构成复杂网络视角下的生产系统网络，生成网络图；步骤2：根据建立的生产网络确定传播模型中的参数，任务流入流出的耦合参数，ε₁、ε₂，制造节点阈值Y_i，计算节点参数步骤3：采用5W2H解析法结合工艺路线性理论，根据延误时间和经济损失对扰动强度进行评估判定，将扰动影响程度分为轻微扰动、中度扰动、重度扰动和严重扰动四种，对应I、II、III、IV四个等级，选择网络中不同的节点作为传播源节点进行激活；步骤4：由传播模型公式(2)以及步骤2中的参数设置更新所有制造节点状态，若x_i(t+1)≥Y_i，则制造节点被激活转为传播态，同时更新时间步长；步骤4.1：初始化节点状态值，对节点i与紧前工序的边权求和，得到节点的初始负载L(i)，节点的加工能力是节点的固有属性为Capality(i)，定义节点初始状态为步骤4.2：在添加t₀时刻添加节点的负载ΔL(i)，重新计算节点的状态找到节点i的下游邻接节点，得到下游节点集合U(i)，获取节点集合中节点与其上游节点的连接权重w_ji+和入强度以及与其下游节点的连接权重w_i+j和出强度并把将其下游工序保存到临时集合Temp中，使用公式计算在t₀+1时刻下游节点的状态值；当集合U(i)的节点遍历完成，将Temp作为下一阶段的影响节点集合，直到整个网络状态到达稳定状态；步骤4.3：对于节点进行修复，根据节点自身的加工能力Capality(i)与所有节点的中加工能力最大的CapalityMax(i)的比值作为修复的概率，将节点的的加工能力提高0～20％之间的随机数；步骤4.4：统计每一时刻网络中失效节点的数量，步骤4.5：选取节点的度值、强度、介数和集聚系数四个网络属性，在同一扰动情况下，按各网络属性的降序排列，依次对节点添加相同扰动，分析不同网络特性对于失效规模的影响，在不同扰动下，分析网络的失效规模受扰动的影响；步骤5：循环整个步骤4，直至网络中所有节点的状态值均小于节点阈值，即x_i(t+1)＜Y_i，i＝1，2，L，n，扰动因素造成的生产系统连锁传播效应终止；其中：x_i(t+1)表示制造节点i在时刻t+1的生产状态，x_i(t)表示制造节点i在时刻t的生产状态，ε₁∈(0，1)为任务流入的耦合强度，ε₂∈(0，1)，为任务流出的耦合强度，ε₁+ε₂＜1，函数f(x)表示网络中的单个节点自身动力学行为，其物理意义可表征为资源节点生产能力约束的演化规律，在这里选择Logistic映射：f(x)＝4x(1‑x)，当0≤x≤1时，0≤f(x)≤1，N₁为网络中所有制造节点入度之和，N₂为网络中所有制造节点的出度之和，A＝a(i，j)_N×N为邻接矩阵，描述网络中制造节点的耦合关系，若制造节点i和制造节点j之间有边相连，则a_ij＝1，否则a_ij＝a_ji＝0，不允许制造节点和自身相连，w_ij为制造节点i指向邻居制造节点j的边权，为入强度，表示制造节点i的入边权之和，为出强度，表示制造节点i出边权之和，绝对值在式中保证制造节点生产状态不小于0。