黃超（1983—）
男，河南信陽人，同濟(jì)大學(xué)碩士研究生，研究方向?yàn)榭刂评碚撆c控制工程。

摘 要：在將焊管切割為符合 API 標(biāo)準(zhǔn)的石油管的生產(chǎn)過程中，由于生產(chǎn)線中各設(shè)備及環(huán)境等因素的影響，使得生產(chǎn)出來的焊管質(zhì)量存在許多不可預(yù)見的缺陷，這就意味著很難根據(jù)已知條件來建立優(yōu)化模型，本文正是針對這一問題，在生產(chǎn)過程中采用遺傳算法對焊管切割過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，提高鋼管原材料的利用率，并用于國內(nèi)的焊管生產(chǎn)線系統(tǒng)中。

關(guān)鍵詞：焊管生產(chǎn)線；API 標(biāo)準(zhǔn)；遺傳算法；優(yōu)化切割

Abstract : Because of the effect of the devices of the production lines and environment during the produeing of API pipes, there are many unpredictable faults in the quality of the pipes. It is difficult to make the optimum mathematical model by means of the present condition. In this paper, genetic arithmetic programming is applied to the cutting operations in production lines . It provides capability to reduce cutting loss, thus to save material. This method has been used in domestic production lines.

Key words : pipe production line; API; Genetic arithmetic; optimization cutting

1 引言

    目前，國內(nèi)大型焊管生產(chǎn)線已初具規(guī)模，下一步正朝著生產(chǎn)系統(tǒng)上位計(jì)算機(jī)對整條生產(chǎn)線的智能管理發(fā)展，而其中一個(gè)最主要的部分就是焊管的優(yōu)化切割。國內(nèi)焊管生產(chǎn)線中切割部分均是采用西門子SINUMERIC 840D為控制系統(tǒng)，在切割前上位計(jì)算機(jī)規(guī)劃好切割鋼管長度，切割時(shí)執(zhí)行切割規(guī)劃。

    目前國內(nèi)大部分還在使用人工指定長度的切割，造成了鋼材的大量浪費(fèi)。結(jié)合焊管生產(chǎn)線的實(shí)際生產(chǎn)工藝條件，本文提出了用遺傳算法思想的搜索來解決實(shí)際鋼管切割中存在的復(fù)雜優(yōu)化問題，闡述了其他傳統(tǒng)優(yōu)化方法的局限性，填補(bǔ)了國內(nèi)該行業(yè)內(nèi)解決本問題的空白。

2 焊管生產(chǎn)線工藝流程

    焊管生產(chǎn)線的原材料是鋼帶,再卷成鋼卷，經(jīng)過下述工藝流程的各種處理，最終生產(chǎn)出定長度鋼管的生產(chǎn)系統(tǒng)。

    工藝流程如下：

    縱剪 → 開卷 → 矯平 → 剪切對焊 → 螺旋活套 → 銑邊 → FFX成型 → 高頻焊接 → 去內(nèi)外毛刺 → 超聲波探傷 → 焊縫熱處理 → 空冷水冷 → 定徑 → 矯直 → 打印標(biāo)志 → 切斷 → 出料

3 優(yōu)化鋸切

    3.1  影響鋸切的因素

    3.1.1整線停機(jī)

    由于整線啟動(dòng)時(shí)，各工藝設(shè)備不能達(dá)到正常工作狀態(tài)造成廢管。實(shí)驗(yàn)表明停機(jī)一次會(huì)在生產(chǎn)線造成總長到14米的缺陷，因此避免整線停機(jī)為提高鋼管率的一個(gè)重要目標(biāo)。

    3.1.2缺陷

    焊管在成形過程中不可避免地存在缺陷，最重要的有整線停機(jī)缺陷，焊縫熱處理缺陷，超聲波探傷所得缺陷等。

    缺陷中還存在著缺陷程度等級(jí)，分為嚴(yán)重缺陷和一般缺陷。

    嚴(yán)重缺陷：存在開口的焊管，焊管的開口段極易損壞切割飛鋸的鋸片,造成很大的損失。

    一般缺陷：無開口但不符合產(chǎn)品合格質(zhì)量的焊管段。

    3.1.3生產(chǎn)限制

    生產(chǎn)限制即用戶合格品要求的長度，本文所提及的即為美國石油鋼管API標(biāo)準(zhǔn)切割長度要求。API標(biāo)準(zhǔn)中并不是指定一個(gè)定長的焊管，而是一個(gè)合格范圍，滿足該范圍即為合格品。

    3.1.4物理限制

    物理限制是指生產(chǎn)系統(tǒng)的能力范圍,即整個(gè)焊管生產(chǎn)線能生產(chǎn)出來的焊管的最小管長和最大管長，由于輸出輥道出料機(jī)構(gòu)的機(jī)械設(shè)計(jì)，生產(chǎn)線不可能生產(chǎn)出任何長度的焊管。

    3.2  優(yōu)化鋸切的目的

    在生產(chǎn)限制和物理限制的范圍內(nèi)，對缺陷檢測裝置結(jié)束處到焊管頭部的整段焊管進(jìn)行規(guī)劃，以滿足能出料、適合下刀的條件下提高焊管上無缺陷段的利用率。

    3.3優(yōu)化鋸切的原則

    3.3.1出產(chǎn)的焊管要在物理限制的范圍內(nèi)，能出料以保持生產(chǎn)線生產(chǎn)的連續(xù)性。

    3.3.2不能在嚴(yán)重缺陷上下刀，以保證不損壞鋸片和生產(chǎn)線的連續(xù)性。

    3.3.3如果切下的焊管上帶有缺陷段，但除去缺陷點(diǎn)后的好管段在生產(chǎn)限制范圍內(nèi)，同樣認(rèn)為為合格管。
　　
4 優(yōu)化鋸切的方法

    4.1  優(yōu)化方法的提出

    在本問題中，很難由傳統(tǒng)的優(yōu)化方法找出一個(gè)令人滿意的方案，因?yàn)樵谝?guī)劃前，根本無法確定目標(biāo)函數(shù)，在未做規(guī)劃的情況下根據(jù)鋸切的原則無法確定哪段為合格管，哪段為廢管。只能通過已經(jīng)規(guī)劃過的方案，分析該方案，建立起對該方案的評(píng)價(jià)函數(shù)，來找出對該方案的滿意度，從而指導(dǎo)搜索向滿意度更高的方案進(jìn)行，最后選擇擇最高滿意度的方案為最優(yōu)化方案。遺傳算法正是這類算法，通過評(píng)價(jià)導(dǎo)向搜索，從而找到全局的最優(yōu)。

    4.2  優(yōu)化鋸切的算法實(shí)現(xiàn)

    4.2.1遺傳模型建立

    建立以切割的開始點(diǎn)為原點(diǎn)的一維坐標(biāo)系             。

    直觀地選取優(yōu)化的一個(gè)管長作為染色體的一個(gè)解，而優(yōu)化Pnum根則構(gòu)成了一個(gè)染色體)，而找出評(píng)價(jià)最好的染色體即對應(yīng)找出了整線的優(yōu)化切割管長的序列。
    約束條件：

   

   

    其中為P_i的最長無缺陷長度,[phsc_min,pshc_max]為生產(chǎn)線焊管切割的物理管長限制，為生出合格品的生產(chǎn)限制規(guī)格，X_i即為第P_i根管尾的切割點(diǎn)在坐標(biāo)系A(chǔ)xis上的坐標(biāo)。為整線上第j個(gè)嚴(yán)重缺陷轉(zhuǎn)化為坐標(biāo)系上的區(qū)間集合。

    選取評(píng)價(jià)函數(shù)為算法實(shí)現(xiàn)中一個(gè)最重要的部分，它需要能反映出優(yōu)化序列的好壞以及好壞的程度以指導(dǎo)遺傳的搜索方向。評(píng)價(jià)的方法為：不做拒絕，凡是染色體的解滿足物理限制則認(rèn)為是可行解，然后通過對利用率加上懲罰函數(shù)來評(píng)價(jià)分配方案。

    評(píng)價(jià)函數(shù)定義為： 對于給定染色體) 

   

    ₁為切割點(diǎn)落在嚴(yán)重缺陷上的懲罰，₂為不含缺陷管的懲罰，₁，₂分別為各自權(quán)重。

   

    [Dhead_k,Dhend_k]為整線上第k個(gè)缺陷轉(zhuǎn)化為坐標(biāo)系A(chǔ)xis上的區(qū)間集合,a為一個(gè)極小的正數(shù)，以限制分母不分零。

    4.2.2遺傳求解過程

    4.2.2.1 初始化染色體

    隨機(jī)產(chǎn)生PopSize個(gè)滿足P_i在[phsc_min,phsc_max]內(nèi)的染色體。 

    4.2.2.2 交叉
對于雙親V₁和V₂交叉運(yùn)算產(chǎn)生的后代V_^'1和V_^'2如下：
      
                    
  
    其中，且C₁+C₂=1交叉時(shí)有一個(gè)重要的參數(shù)交差率P_c，它是種群中參加變異的染色體的概率。

    4.2.2.3變異

    通過變異律P_m，從種群里隨機(jī)選擇染色體V₀進(jìn)行變異。利用選中的染色體和一個(gè)大數(shù)M₀來尋找變異結(jié)果，具體為，隨機(jī)選取一個(gè)方向d。令M=M₀若V₀+M?d可行，取其為新染色體，否則令M為(0,M)的隨機(jī)數(shù)，直到V₀+M?d可行，產(chǎn)生出新的變異染色體。
    4.2.2.4選擇

    采用確定型選擇，就是刪去雙親和后代中所有重復(fù)的染色體，將余下的染色體按降序排列，然后選擇前PopSize個(gè)染色體作為新的種群。

    4.2.2.5算法停止條件

    當(dāng)優(yōu)化切割總管長上好段的利用率達(dá)到一個(gè)數(shù)值，或都已經(jīng)到達(dá)設(shè)定的最大數(shù)時(shí)停止計(jì)算。

    4.2.3算法流程圖（如圖1所示）

圖1   算法流程圖

5  優(yōu)化鋸切仿真結(jié)果研究

    自行編制了模擬程序，開始時(shí)讓程序隨機(jī)的產(chǎn)生一系列的各種嚴(yán)重程度的缺陷，再結(jié)合普通生產(chǎn)中所需要的實(shí)際要求，優(yōu)化參數(shù)為[pshc_min,pshc_max]為[6,18],[prdc_min,prdc_max]為[8,12],Pnum=8, PopSize=400, 大數(shù)M₀=10000, 運(yùn)算次數(shù)為100代，交差率Pc=0.8, 變異率P_m=0.1,加權(quán)值₁=0.3,₂=0.6運(yùn)行模擬后數(shù)據(jù)見表1。

     表一：

其它作者：

    朱勁，（1958-），男，湖南長沙人，副教授，同濟(jì)大學(xué)碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榭刂评碚撆c控制工程，機(jī)器人控制與智能控制。
　　
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