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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种结合预防性维护不相关并行机的智能调度方法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：CN116243674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310388037.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种结合预防性维护不相关并行机的智能调度方法是由王艳红;高佳;张俊;于洪霞设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合预防性维护不相关并行机的智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合预防性维护不相关并行机的智能调度方法，步骤为获取调度工件与机器参数信息；建立以最小化最大完工时间为优化目标的结合预防性维护的不相关并行机调度集成模型；离散粒子群算法结合多邻域搜索算法求解不相关并行机调度集成模型；局部最优粒子个体与全局最优粒子个体进行更新；更新后进行多邻域搜索操作，得到最终解；判断当前迭代次数是否达到预设粒子群最大迭代次数，若是，则将得到的最终解作为最优解输出。本发明能够在较短时间内获得高质量工件机器间的调度分配方案与各机器的维护时间点，相较于定周期维护能够有效减少机器维修频率，在保障生产效率的同时达到降本增效的目的。

本发明授权一种结合预防性维护不相关并行机的智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种结合预防性维护不相关并行机的智能调度方法，其特征在于，步骤为： 步骤1：获取调度工件与机器参数信息： 步骤2：利用步骤1获取的参数信息，建立以最小化最大完工时间为优化目标的结合预防性维护的不相关并行机调度集成模型； 步骤3：离散粒子群算法结合多邻域搜索算法求解步骤2中结合预防性维护的不相关并行机调度集成模型，通过位置更新模型对离散粒子群算法中的粒子位置进行更新，得到局部最优粒子个体与全局最优粒子个体； 步骤4：通过粒子个体更新方法对步骤3中的局部最优粒子个体与全局最优粒子个体进行更新； 步骤5：当步骤3中每个粒子位置得到更新后，对步骤4中更新后的粒子个体进行多邻域搜索操作，得到的最终解； 步骤6：判断当前迭代次数是否达到预设粒子群最大迭代次数，若是，则将经过步骤5操作后得到的最终解作为算法的最优解输出，并终止整个算法；否则返回至步骤3继续执行种群优化操作； 步骤1中参数信息包括：工件个数、机器台数、各工件在各机器上的加工时长、机器可靠性函数中的形状参数与尺寸参数、维护时间持续长度； 步骤2中不相关并行机调度集成模型的建立方法为： 步骤2.1：使用二参数的Weibull分布函数来对机器的故障规律进行建模； 步骤2.2：依据Weibull函数的自身性质，得到机器的可靠性函数； 机器的可靠性函数表达式如下： ； 步骤2.3：依据可靠性理论，得到机器的临界可靠性阈值；按照非齐次泊松分布相关性质，求得上的累积故障次数； 临界可靠性阈值的计算方式为： ； 其中，为预防性维护操作的持续时间；为机器失效的惩罚时间； 按照非齐次泊松分布相关性质，可求得上的累积故障次数可被如式表示： ； 分别为机器上加工工件时的初始役龄与结束此工件加工后的终端役龄； 步骤2.4：通过工件与机器间的合理分配来最小化最大完工时间得到不相关并行机调度集成模型，并确定维护操作的执行时刻保证机器在工件加工过程中的持续可用性；不相关并行机调度集成模型为： ； 其中，每台机器的完工时间等于机器上累积故障次数与维护时间乘积与在机器上进行加工的工件时长之和； 步骤3中离散粒子群算法步骤为： 步骤3.1：初始化参数； 步骤3.2：使用双编码串对解进行表征，初始化种群，种群中的每个粒子都由工件分配编码串JV与机器分配编码串MV构成； 步骤3.3：计算各个粒子个体的目标函数值与适应度值； 步骤3.4：将步骤3.3中经由初始化的粒子个体所对应的适应度函数值设置为粒子的个体极值，使用表示；将具有最小化值的个体设置为全局极值，使用表示，将与存储至精英解集中； 步骤3.5：通过离散粒子群算法执行全局搜索操作，通过位置更新模型对粒子的位置进行更新。

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