面向振动控制协同设计任务的时间模型研究.pdf

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1、北京石油化工学院学报第19卷第3期Vo1．19NO．3JournalofBeijingInstituteof2011年9月Sep．2011Petro—chemicalTechnology面向振动控制协同设计任务的时间模型研究李峰。刘录。赵晨博(1．北京石油化工学院，北京102617；2．中国石油大学(北京)，北京102249)摘要在基于压缩机管线振动控制项目的协同系统中，各子任务分配和调度是十分关键的。合理的任务分配和调度可以优化振动控制项目实施进程，提高项目的执行效率。笔者考虑管线振动控制项目中任务之间的

2、相互约束关系，以项目总的持续时间为目标，任务调度为设计变量，建立项目协同任务调度的数学模型，并应用遗传算法对其进行求解，得出任务的最优调度策略和任务调度的甘特图，并进行验算分析。分析结果显示在最优调度策略下，项目执行效率明显提高，总的执行时间大大缩短，这种基于遗传算法的时间模型可为项目任务的合理分配提供一种很好的参考。关键词协同设计；时间模型；遗传算法；管线振动控制中图法分类号TP391在石油石化行业中，压缩机应用十分广泛，1振动控制项目的任务规划压缩机在运行过程中普遍存在着机体及其管线系统振动的问题，而且

3、危害极大，每年由于振动在压缩机管线振动控制项目中，协同设计引起的事故而造成的损失达百亿元。所以进行在时间上表现为多个子任务的串行、并行和耦压缩机管线振动控制是石油石化行业经常进行合，因此，在对设计任务进行分解和重组之后，的一项工作。根据任务执行的先后顺序和相对独立程度，把在传统的压缩机管线振动控制项目实施过整个项目分解为若干个子任务，并将各子任务程中，人们多数采用串行的组织模式，各阶段工在合适的时间分配给合适的协同小组，从而尽作按顺序方式进行，这个过程不但周期长、效率量避免和减少协同设计过程中的流程冲突。在

4、低，而且成本高。为了缩短项目的执行周期，采研究任务分配问题时，引入以下假设[5]：(1)每用协同设计的思想建立了一套协同系统，对压个任务一旦触发便持续进行下去，中问不出现缩机管线振动控制项目实施过程进行优化。在间隔，出现间隔应细化为多个设计任务。(2)分协同设计过程中，采用多学科专家形成面向任配给同一协同设计小组的子任务之间的关系是务的群组工作方式，其设计过程由大量设计决非抢先式的，即同一协同设计小组的一个子任策活动组成。为了保证协同设计过程中所有设务没有完成前，其它分配给该协同设计小组的计决策活动有序进行

5、，实现分布式协同设计环任务不能开始执行。基于上述原则，把整个压境中信息的交换和共享，最终使设计结果收敛缩机管线振动控制项目进行任务规划，具体如于期望的目标解，对协同设计任务进行合理的表1所示。分配和调度则是至关重要的。国内外学者已经表1中所示的子任务分别由不同的设计小意识到协同任务分解和调度的重要性，并对其组来承担实施，这些子任务之间存在前后约束、进行了研究。笔者从压缩机管线振动控制相互依赖的关系，可用任务依赖关系图来表示项目任务规划人手，就如何得到最优化的任务各子任务之间的约束关系，面向振动控制项目分配和

6、调度策略进行探索。的任务依赖关系如图l所示。所谓的任务依赖关系图是一个有向无环的图]，用集合T一收稿日期：2O11—04—11(，PE)表示。节点集合V一{N，N。，⋯⋯，第3期李峰等．面向振动控制协同设计任务的时间模型研究17N}表示有个设计任务，有向边PE=，}没有前序任务节点表示从任务N到N，有向连线，则N为N的c否则前序任务节点，N为N的后序任务节点。(1)表1振动控制项目任务的分解式中：pre(N)表示任务在任务依赖关系图中总体方案设计管线振动控制项目总体方案设计s的前序任务集合。现场数据采集现场

7、振动数据采集sz定义2任务时间矩阵：原厂图纸解读呈S0ET一{“I1≤≤，1≤≤}，它描述了各设计单元完成任务的时间。，一G，／T，G，表示设计单元i执行任务q的人时数，丁表示设计单元i完成任务q，所需的平均人数。一段入口改造方案S1o2．2任务规划的数学模型一段出口改造方案S11压缩机管线振动控制中，首先定义每个设改造方案指定二段人口改造方案Sl2二段出口改造方案S13计任务包括3个时间参数：任务开始时间本体及中冷器改造方案S14TS、任务的完成时间TE和任务的持续时_——方案实施方案实施S15间丁。项目

8、的最优化调度问题是在满足任务改造后数据分析S16依赖关系下，寻找一个分配与调度策略，将子任务分配给各个设计小组并合理调度各子任务的执行顺序，使整个项目的完成周期丁最小为规划目标，其目标函数为：IninT(x)一max(TEd)(2)TE一TS+T(3)其中TE为分配策略S中设计小组q上最图1振动控制项目的任务依赖关系后一个子任务的结束时间。分配给某一协同设计小组的子任务的开始2任务规划的模型时间既与任务依赖关系图