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Dynamic reliability informed adaptive task scheduling for multirobot manufacturing system
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AI
DOI：10.1016/j.aei.2026.104335.png)
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摘要
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高效可靠的调度对于多机器人制造系统至关重要，但现有的性能诊断和可靠性评估方法未能捕捉系统状态的动态演变，且当前调度往往忽略可靠性信息。本文提出了一种集成动态可靠性评估的协同调度方法。首先，收集并融合多源运行信号以识别退化阶段。基于分类概率映射机制，将服务状态转换为适用于建模和调度的概率属性。随后，构建一个包含结构、状态和行为在内的系统模型，并通过逻辑模型演化动态评估系统的可靠性指标。在此基础上，设计了一种启发式多智能体强化学习调度算法，利用可靠性属性和约束图结构作为输入，实现多机器人的协同调度。最后，在任务执行过程中，实时感知状态变化，并根据实时评估结果触发重调度，自适应地更新调度计划，从而形成一种基于可靠性信息的闭环调度机制。案例研究表明，与四种基准方法相比，静态分配的任务完成时间减少了18.2%，与工程实践相比，动态重调度的改善为17.1%。这些定量结果证实了该方法在调度对退化的响应性、自适应任务优化以及整体系统稳定性和效率方面具有显著提升。
期刊
IF:
9.9
论文数:
4.4K
被引数:
1.7W
机构
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