数据驱动的不可靠装配线性能评估方法
来源：计算机集成制造系统杂志2025年第5期北京时间：
作者：熊攀, 王军强, 袁航, 宋云蕾
单位：1.西北工业大学生产与运作系统性能分析中心2.西北工业大学机电学院工业工程系
摘要：装配线受机器故障、机器维护等随机扰动事件的影响,使得产线投入产出呈现出非线性变化关系。此外,实际中的机器可靠性并不服从确定分布的假设,经典的性能评估方法难以适用。面向不可靠装配线,构建了基于概率密度估计的生成对抗网络模型,提出了一种数据驱动的性能评估方法。在机器故障数据预处理的基础上,抽取出机器故障间隔时间、机器故障修复时间两个特征参数,采用概率密度估计方法,挖掘了机器故障数据的潜在分布规律,获得了特征参数的概率密度函数。通过生成器和判别器的对抗训练,得到了收敛的生成对抗网络模型,输出符合实际机器可靠性模型的机器故障间隔时间和机器故障修复时间数据。进一步地,从状态变更、事件触发、性能统计等3个维度,剖析了装配、缓冲和拆解等线体及产线的运行逻辑,给出了不可靠装配线仿真流程,为产线性能评估提供了运行逻辑。对M公司新能源汽车总装线进行了实例分析,结果表明所提方法与实际产量相差1.6%,且最大偏差不超过5%,从而验证了所提方法的有效性。
关键词：不可靠装配线,性能评估,数据驱动方法,概率密度估计,生成对抗网络
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52075453,71931007)。
