李美琴[1]2016年在《船舶动力关键配套企业智能车间体系结构与运行模式研究》文中指出制造模式的变革一直受到市场环境、技术环境和自然环境的影响,物联网技术、智能制造技术等先进制造技术的发展,促使机械行业的运行模式朝着新方向——智能制造发展,船舶动力关键配套企业实施智能制造具有重要意义。国内外早已开展对智能制造技术的研究,近年随着“工业4.0”概念提出,各国已经开始新一轮竞争,开展参考架构和标准的制定以及智能生产、智能工厂的研究。但对具体如何在传统船舶动力关键配套车间建立智能制造系统还有待研究,本文结合船舶动力关键配套企业生产车间的特点,在其智能化需求分析的基础上,提出了船舶动力关键配套企业智能车间的一种制造体系结构和运行模式,并从叁个角度描述智能车间大规模定制生产的实现过程。首先,在分析传统船舶动力关键配套企业生产车间的制造特点以及其对智能化的需求的基础上,总结了智能车间制造系统的特征,提出了一种船舶动力关键配套企业智能车间智能制造系统的体系结构,对组成该体系的叁个层次、两个部分和工业物联网进行了详细阐述。其次,研究了智能车间运行模式提出的原因和目的,在此基础上提出了基于知识的运行模式总体框架,并进行了船舶动力关键配套企业智能车间运行模式的研究,最后分析了智能车间的信息交互与智能车间的标准体系。再次,研究了船舶动力关键配套企业智能车间的产品基于CAD、PDM的模块化设计与产品配置,智能车间在不确定环境下的再调度,以工位为中心的生产准备和物流配送的基本过程,从这叁个角度描述了船舶动力关键配套企业智能车间大规模定制化生产模式的关键技术。最后,本文基于重庆红江机械有限责任公司的数字化车间建设项目,应用研究内容规划该船舶动力关键配套企业的智能车间体系结构和运行模式,并在企业中得到部分应用。
孙志峻[2]2002年在《智能制造系统车间生产优化调度》文中研究表明本文用遗传算法首先研究了具有多工艺加工路径的车间生产智能优化调度问题，提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法，将加工计划与生产调度同时考虑。该算法不仅通过与国外学者提出的算法相比较，而且通过了标准算例的验证，证明了其正确性和优越性。针对中小批量调度的问题，提出并研究了五种调度策略，并给出了最佳调度策略。 研究了双资源受制约的车间生产的调度问题。对于机床设备／工人受制约的调度问题，给出了调度算法，通过了与国外学者的算法进行比较和分析，证明了该算法的正确性和优越性，并阐述了本算法采用的遗传编码的优越性。在国际上领先研究了机床设备／机器人受制约的车间生产调度问题，给出了调度算法，仿真结果表明了所提算法的可行性。 提出一种基于遗传算法的调度算法，用于解决多资源制约条件下车间生产的动态优化调度。提出了一种新的染色体基因型，基因型的长度随加工环境的变化而变化。文中采用一种基于周期和事件驱动的滚动窗口机制，以适应连续加工过程中的环境变化。仿真结果表明该算法是可行的，与传统的静态优化调度相比，其优越性是明显的。 最后，用Visual C++6.0开发了实用性的车间生产调度软件。 在上述生产调度问题的系列化研究中，多资源调度静态和动态生产调度问题的研究属世界首例。
郑堃[3]2016年在《基于神经内分泌免疫调节机制的类生物化制造系统调度技术研究》文中研究指明随着社会经济的发展,市场竞争日益加剧且越来越多地呈现出全球化、动态化和用户驱动的特征。在新的形势下,制造系统的运行环境充满了诸多不确定性,经常伴有持续变化而又不可预知的任务和事件。如何快速有效地应对制造环境中出现的各种不确定性因素是现代制造系统必须考虑的关键问题。另外,寻求具有自适应、自组织特征的制造系统调节模式以及调度技术也成为亟待解决的难题。本文在此背景下,受神经内分泌免疫调节机制的启发,提出了类生物化制造系统调节模型,并对类生物化制造系统的调度技术进行深入的探讨,主要研究工作如下:1、建立了类生物化制造系统的调节模型。首先,介绍了类生物化制造系统的生物学背景。然后,将现代制造系统与人体系统进行类比,设计了有机制造单元的结构和功能,构建了类生物化制造系统体系构架,并分析了不同层次有机制造单元在构架中的作用。最后,根据神经内分泌免疫协调原理建立了类生物化制造系统的叁种调节模型。2、研究了基于神经内分泌调节机制的车间动态调度技术。首先,在对神经内分泌调节机制分析的基础上,建立了类生物化制造系统车间动态调度模型。其次,根据神经内分泌多重反馈调节模型,构建了类生物化制造系统的资源分配机制,并在分配过程中考虑成本、交货期和资源利用率的影响。然后,针对动态事件分析了类生物化制造系统车间动态调度的协调过程。最后,通过实验案例进行验证,结果表明类生物化制造系统动态调度方法在动态环境下可以提高制造系统性能。3、研究了基于内分泌激素调节机制的AGV与机床在线同时调度技术。首先,在分析了内分泌系统激素反应扩散机制的基础上,提出了类生物化制造系统AGV与机床在线同时调度方法。其次,根据激素间的拮抗和协同作用规律,建立了AGV和机床的类激素分泌机制,并在此基础上给出了运输任务分配的决策机制。然后,针对运输任务分析了AGV与机床之间在线同时调度的协作过程。最后,通过与其他文献中给出的方法进行对比实验,结果表明本文所提出方法在解决该类调度问题时更具优越性。4、研究了基于神经内分泌免疫调节机制的类生物化制造系统扰动处理技术。首先,在分析神经系统、内分泌系统和免疫系统之间相互调节机制的基础上,提出了类生物化制造系统扰动处理方法,其次设计了具有监控和调度功能的有机制造单元,并构建了类生物化制造系统扰动检测与诊断机制。然后针对不同扰动类型给出了相应的扰动处理策略,并详细介绍了策略实施步骤。最后,通过对比实验,验证了所提方法的可行性和有效性。5、开发了类生物化制造系统仿真平台。首先,根据类生物化制造系统的体系构架,搭建了物理仿真平台,并设计了有机制造单元之间的类激素通信协议。其次,开发了相应的软件仿真平台,并设计了平台的主要功能模块。最后,通过在开发的类生物化制造系统仿真平台上进行实验,验证了基于神经内分泌免疫调节机制的类生物化制造系统动态调度方法的可行性和有效性。
包振强[4]2003年在《基于多Agent的智能制造执行系统研究》文中指出制造执行系统(MES)是连接企业计划管理层和低层控制的桥梁，是实现企业集成的关键系统。本文以面向敏捷企业的制造执行系统为研究对象，以多Agent技术为系统的实现形式，对系统的多Agent的总体结构、车间层的协作计划模型、分布式调度与控制和Agent知识库建模等理论问题和关键技术进行了系统的研究。 1．提出了一种面向决策阶段的混合多Agent总体结构，该结构将面向决策阶段的层次结构和基于协调器的联邦结构有机结合，满足了智能制造执行系统中Agent多层次、多类型和多功能的需求。 2．提出了一种任务管理者自身可以参与竞争的改进合同网协议，扩大了协作计划的优化空间，建立了协作计划的多Agent交互模型和规划模型，通过进化算法求解示例，验证了协作规划模型的有效性。 3．针对多Agent调度系统缺乏全局连贯性等问题，提出了一种将优化调度和基于多Agent的分布动态调度相结合的混合调度控制方法。根据约束理论设计了一种基于瓶颈约束的任务投放控制策略，提出了一种基于资源空间请求服务的部分全局优化调度方法。可调的混合调度机制大大增加了系统适应性。 4．提出一种基于粗糙集的Agent知识获取方法。通过相识集、招标集、投标集和中标者等概念描述了任务Agent和资源Agent间协商过程模型，基于任务属性和资源Agent完成任务的成本、质量、负荷和时间等属性，构造粗糙集的决策表，获取规范的调度决策和任务分派规则知识集。 5．针对直接获取专家经验知识方法的表述不一致等问题，提出了一种从专家的行为实例集中学习和归纳决策知识的粗模糊集方法，该方法综合运用粗糙集、模糊集和遗传算法等理论方法研究Agent知识库建模问题，使知识规则具有更高的一致性和有效性，使决策过程更合理。 6．建立基于CORBA的智能制造执行系统的集成框架，对基于CORBA的Agent通信接口实现机制进行探讨，并应用于原型系统的开发。
杨浩[5]2004年在《基于多Agent的敏捷化智能制造执行系统研究》文中进行了进一步梳理智能制造执行系统的研究对于制造系统的信息化和智能化有着重要的意义,已成为国内外制造领域中的热点研究课题。本文以面向敏捷企业的智能制造执行系统为研究对象,采用多 Agent 技术作为系统的实现形式,对多 Agent 系统的建模方法、系统的多 Agent 组织结构、系统中多 Agent 间的通信和协作机制、基于多 Agent 和遗传算法的分布式混合调度等理论问题和关键技术进行了研究,并编制了具有一定实用价值的制造执行系统软件。本文主要创新和成果如下:1. 提出了基于 UML 和图转换的集成的 MAS 建模方法,详细论述了需求说明、分析和设计各个阶段的模型。它是一种能全面地描述 Agent 的特征,具有模块化、可重用性和很强实用性的系统化建模方法。2. 系统地分析了敏捷化智能制造系统的资源模型及其 MES 域,规范化了基于多Agent 的 MES 的需求,提出了采用递归方式,对企业的组织结构和控制结构进行物理的和功能的分解的 Agent 映射方法。3. 提出了敏捷化智能 MES 的混合多 Agent 组织结构,它将层次结构和促进器联邦结构进行了有机结合,并引入了网络域的概念,满足了敏捷化智能 MES 中 Agent的多层次、多类型和多功能的需求。同时,采用了动态逻辑制造单元来实现虚拟企业间的动态联盟以及敏捷化智能 MES 的可重构性。4. 提出了基于多 Agent 的敏捷化智能 MES 模型,其中的 ERP 接口模块作为敏捷化智能 MES 系统到 ERP 系统的信息代理,是本 MES 系统的核心控制中心。它为 MES和底层控制与 ERP 的信息集成系统的设计提供了很好的参考价值。5. 提出了敏捷化智能 MES 中 Agent 间的通信方式、基于 KQML 的通信机制和基于 CNP 的协作方法,扩展了系统需要的 KQML 的行为原语,给出了敏捷化智能 MES中 Agent 间的协作关系,实现了敏捷化智能 MES 系统的部分功能。6. 提出了一种将经典调度算法和分布式调度进行有机结合,来解决敏捷化智能MES 中调度问题的方法。对 CNP 进行了扩展并采用扩展的多层 CNP 作为 Agent 的协商方式,设计了调度遗传算法的各个操作算子,并给出了该算法的步骤、算例和仿真结果,详细地阐述了敏捷化智能 MES 中基于事件驱动和周期的动态调度策略。7. 建立了敏捷化智能 MES 的实施框架,采用 J2EE 技术和 Grasshopper 平台实现了原型系统,给出了系统的运行环境和示例界面。该系统在江西洪都航空工业集团进行了实际的生产应用,并取得了良好的效果。
王纯贤[6]2005年在《网络化制造环境下以人为中心的制造执行系统关键技术研究》文中研究表明制造执行系统是面向制造过程的新型车间生产管理与控制信息系统,强调了以时间为关键的现代制造思想,填补了计划管理层与控制层之间的信息断层,是实现企业全面信息集成的关键,也是实施敏捷制造的重要基础。目前,对制造执行系统的研究和开发更多关注的是生产管理与控制的自动化和制造过程的自动化,阻碍了在生产过程复杂、人员密集、自动化程度低的离散制造业中的应用。针对这一问题,本文在分析和总结制造执行系统的功能、特点、发展历程、研究现状和制造系统发展趋势的基础上,结合“以人为中心的生产”的思想和国家自然科学基金资助项目“人机协同的车间数字化制造模式研究”的立项方案,提出了以人为中心的制造执行系统(HcMES)的概念,研究了关键技术,对适合我国国情的制造执行系统技术进行了有益的探讨。 论文分析了网络化制造环境下,离散制造业车间生产管理与控制系统的需求和面临的挑战,阐述了HcMES的思想、内涵和功能,给出了定义,建立了功能模型。针对敏捷制造对生产控制结构的可重构、可重用和可伸缩要求,在详细分析和总结车间控制结构和制造资源组织形式的基础上,提出了面向订单的虚拟制造单元和由车间层、虚拟单元层、资源层组成的叁层混合控制结构。 论文探讨了基于多Agent的HcMES软件开发技术,给出了Agent的通用结构、HcMES的多Agent功能模型和混合控制结构的多Agent层次结构,描述了主要Agent的功能、交互行为和行为内容;针对设备单一Agent建模所带来的网络通信量过大、响应速度慢的问题,在功能分解的基础上,提出由设备任务Agent和设备监控Agent组成的设备双代理机制;为了缩小Agent的交互范围,提高响应速度,提出基于可用资源集的虚拟单元组织结构;在综合分析Agent之间各种通信方式优缺点的基础上,对HcMES的不同层次设计了不同的通信策略;根据HcMES中多Agent的应用要求和KQML语言与XML技术的特点,给出了由KQML保留述行语和车间制造扩展述行语组成的外部语言、基于XML的车间制造标记语言的内部语言和基于XML文档类型/模式的本体组成的通信消息格式和通信模型。探讨了HcMES中Agent的组织管理机制和软件体系结构,给出了层次化软件结构模型。 论文对HcMES生产调度问题进行了形式化描述,在分析人机协同调度的思想和方式、JIT生产方式下人工调度的一般过程、HcMES调度问题的多目标优化特征的基础上,给出了基于虚拟单元的任务级、基于设备任务Agent招投标的设备级和基于遗传算法的车间级的叁级人机协同优化调度结构;提出了以柔性工艺
孙文峻[7]2017年在《压铸车间智能制造系统关键技术的研究与系统开发》文中研究指明随着全球经济的快速发展,制造型企业市场环境迎来了一场根本性的变革,市场环境的特征从生产驱动转变为客户驱动,促使企业的生产模式转变为少批量多品种生产,这大大增加了企业车间生产管理的难度。与此同时,全球科学技术和信息技术也在不断地提升,并且随着工业4.0和国家2025计划的相继提出,智能制造逐渐成为了中国制造业管理改善的新手段。某公司作为一家坐具制造公司和国家级高新技术企业,面对着市场环境的变化和制造管理的需求,在智能制造系统带来的管理新机遇下,制定了研究开发公司智能制造系统的战略目标和发展策略。由于压铸车间的自动化和标准化程度较高,研究开发压铸车间智能制造系统是实现公司整体智能制造系统的第一步。因此,本论文根据课题组与某公司的智能制造5年合作项目,对某公司的压铸车间智能制造系统的关键技术进行研究与开发,本论文的主要内容如下:第一章介绍了某公司管理如今面临的问题,引出了本文的研究背景和研究意义。分析了国内外相关的研究现状;在此基础上,提出了本文的研究总体框架和内容。第二章详细调研了压铸车间的生产工艺流程与组织管理现状,细化分析了系统在参考体系各层次中的需求,提出并设计了压铸车间智能制造系统的层次结构。第叁章针对系统体系中数据采集层、数据存储层、分析层与决策支持层,对数据采集方案、事务型数据模型构建和决策支持分析数据模型构建的关键技术与方案进行了深入研究,为系统的实现奠定理论基础。第四章介绍了系统的开发环境、数据通信设计、数据库设计以及系统决策支持分析功能的设计及其实现过程,并且结合压铸车间智能制造系统的运行实例阐述了系统的应用过程。第五章对论文所做的工作进行总结,并对后续研究进行展望。
张裕祥[8]2017年在《基于遗传算法的电容器智能制造系统设计与实现》文中认为在“中国制造2025”的发展战略背景下,我国制造业正面临新一轮的转型升级。智能制造借助物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术正在快速发展,智能制造系统的应用更是为实现智能工厂奠定了坚实的基础。实现信息化与工业化的深度融合将推动我国制造业更上一个台阶。在企业信息化管理系统体系中,制造执行系统(MES)占据着关键位置。本文总结分析了电容器制造行业的信息化发展现状及生产特点,对制造系统模型进行了研究分析。以电容器制造过程中的卷材切割最优化问题、生产调度问题和系统实现作为研究重点,针对这些关键问题和相关技术进行了系统的研究。本文主要研究内容如下:(1)分析了智能制造和MES研究现状,分析了制造系统体系模型,总结了MES功能体系叁层模型及各层之间的信息交互,对生产管理模型和生产调度模型进行了深入研究,对基础静态信息定义区域、生产调度指令下达区域和生产绩效统计反馈区域做了详细的阐述,解释了生产调度中各信息流在模块间的传递,并对MES功能需求和性能需求进行了分析。(2)针对电容器制造过程中整卷原材料切割方案优化问题进行抽象,建立了数学模型,模型考虑了实际生产过程中原材料规格不统一和裁切目标多样化的特点,设计了多目标评价函数和约束条件。通过改进的基于偏好的遗传算法对该实际问题进行理论推导,最终通过实例数据进行仿真试验,仿真结果验证了改进算法的有效性和稳定性。(3)结合电容器实际生产车间的特点,总结分析了电容器多工序生产流程,多个工序都存在并行机的特点,建立了电容器生产车间调度模型。该模型属于典型流水车间调度模型。考虑到电容器实际生产过程中,由于让同一台机器生产不同规格的产品是需要通过调整机器设备硬件结构和软件运行参数,这会使生产调度中除了生产时间外还需考虑换批次时的改机时间,所以建模时已经把改机时间影响因素考虑到调度模型中。研究分析了流水车间调度求解的思路,采用遗传算法对该模型进行求解。由于传统遗传算法在收敛速度和全局搜索能力都存在一些缺陷,本文利用改进的自适应遗传算法,让选择概率和交叉概率随种群进化过程的最优适应度和平均适应度进行自适应调整。实例数据仿真运算结果证明本文改进的算法对于电容器制造企业生产车间调度问题求解的有效性与稳定性。(4)设计并实现了电容器MES,对系统功能框架和网络结构拓扑图进行了详细分析。对系统中涉及的各功能子系统做了详细阐述,通过实际使用效果分析了该MES系统能满足电容器制造企业的需求,给企业带来了经济效益与实际使用价值,提升了电容器制造企业的管理水平。
刘追[9]2006年在《Multi-Agent在复杂产品协同开发过程中的应用》文中提出智能体可以理解为一种物理的或者虚拟的自我独立的单元，其内部封装了必要的应用知识并可以以一种智能的方式与它所处的环境和其它智能体进行信息交流；具有对外界环境做出响应及推理、决策和相互之间进行磋商的能力；可以解决给定目标。而全局的目标是通过Agent之间相互协作即Multi—Agent实现的。 本文通过运用分布式Multi-Agent系统和分布对象技术，智能体单元理论，多智能体应用的论述，重点研究智能单元建模、动态重构、组织建模、网络化协作与资源集成与规划等问题，探讨智能制造单元的组织机制，协作机制和协调控制管理机制、智能体的规划、Multi-Agent在复杂产品协同开发过程中智能调度中的优化理论与方法。 组织建模用于描述组织单元之间的功能结构及不同组织单元之间的相互依附关系，为智能单元提供模块化的组织单元；资源规划是资源快速重构为虚拟企业链的过程，是在最短的时间内对分布式生产资源进行最有效的“逻辑”上的重新构建和组合，是虚拟企业快速响应市场需求对自身过程及组织的再设计；多智能体规划是一组合作的智能体为达到预先指定的共同目标或个体目标而进行的规划行为。 在上述工作的基础上本文从系统的资源出发，研究面向复杂产品开发过程中的资源的智能调度问题，通过资源集成构建制造资源的单智能体，多智能体；以集成化、规划化，智能化为核心提出智能制造单元的资源结构模型和集成规划框架。在多智能体理论和分布对象技术的支持下，这种资源构架具有结构上的柔性，组织与运行管理上的可重构性，对环境的适应性，以及个体行为的智能性和整体行为的协同性等特点。在研究资源的多智能体的基础上，通过多智能体资源的规划与集成，利用资源智能体的柔性、可重构性、协同性和复杂产品开发中的资源调度问题，提出了基于多智能体的调度研究和基于Multi-Agent的车间调度算法模型。 本文提出智能体单元建模理论与方法研究智能体中资源的规划与集成方式，从系统的角度对产品开发过程中的资源调度问题进行探讨，并借助人工智能、启发式算法等方法来解决调度问题。
曹军[10]2012年在《多品种小批量机加车间数字化制造模式及支持系统研究》文中研究指明我国工业经济体系是在自身发展和承接世界发达国家产业转移过程中逐步形成的，生产制造环节是我国工业经济的核心。目前我国的制造能力大而不强，制造模式和制造效率与发达国家相比还相差较远，特别是我国量大面广的离散机加车间还大量采用落后的人工管理方式。随着经济的发展、技术的进步以及市场竞争的日益激烈和需求的多样化，多品种小批量生产已经成为当今制造业主导的生产方式。在这种生产方式下，制造企业特别是生产制造车间需要更灵活、柔性、敏捷地响应多变的市场需求。如何运用先进的制造技术和管理技术提升多品种小批量机加车间的管理水平和生产效率已成为当前学者研究和应用的热点问题之一。而当前数字化技术与制造技术相结合的数字化制造技术开创了一种新型的生产方式，为以上问题的解决提供了一条有效的途径。论文在借鉴国内外数字化制造相关研究成果的基础上，围绕多品种小批量机加车间数字化制造模式及支持系统进行了一些探索和研究。首先，在分析多品种小批量机加车间生产特点及需求的基础上，提出了一种多品种小批量机加车间数字化制造模式。阐释了多品种小批量机加车间数字化制造的基本内涵；提出了以生产计划集成管理数字化、制造物流集成管理数字化、制造质量集成管理数字化、工艺技术集成管理数字化和制造资源集成管理数字化等五条主线为核心的多品种小批量机加车间数字化制造的内容体系；建立了包括产品制造周期T、产品制造质量Q、产品生产成本C、产品生产柔性F、制造信息交互能力I、技术安全与保密性S和绿色制造能力E的七维目标体系；探析了多品种小批量机加车间数字化制造具有的集成化、网络化、协同化、无纸化、实时化、标准化、绿色化和柔性化等八化特征；并构建了一种包括数字化制造系统基础支撑层、数字化制造系统支持层、数字化制造主线层、数字化制造效益层和数字化制造目标层等5层结构的多品种小批量机加车间数字化制造模式总体框架模型。然后，对多品种小批量机加车间数字化制造支持系统及其关键技术进行了研究。建立了多品种小批量机加车间数字化制造支持系统的总体框架体系、功能结构体系，并对多品种小批量机加车间生产设备集成运行模式、基于实时信息反馈的多品种小批量机加车间生产作业动态调度方法、多品种小批量机加车间关键工序动态SPC质量控制方法等关键技术进行了研究。最后，在以上研究成果基础上，设计和开发了一套多品种小批量机加车间数字化制造支持系统，并在一典型多品种小批量机加车间进行了应用，取得了良好的应用效果。
参考文献：
[1]. 船舶动力关键配套企业智能车间体系结构与运行模式研究[D]. 李美琴. 重庆大学. 2016
[2]. 智能制造系统车间生产优化调度[D]. 孙志峻. 南京航空航天大学. 2002
[3]. 基于神经内分泌免疫调节机制的类生物化制造系统调度技术研究[D]. 郑堃. 南京航空航天大学. 2016
[4]. 基于多Agent的智能制造执行系统研究[D]. 包振强. 南京航空航天大学. 2003
[5]. 基于多Agent的敏捷化智能制造执行系统研究[D]. 杨浩. 南京航空航天大学. 2004
[6]. 网络化制造环境下以人为中心的制造执行系统关键技术研究[D]. 王纯贤. 合肥工业大学. 2005
[7]. 压铸车间智能制造系统关键技术的研究与系统开发[D]. 孙文峻. 浙江大学. 2017
[8]. 基于遗传算法的电容器智能制造系统设计与实现[D]. 张裕祥. 广东工业大学. 2017
[9]. Multi-Agent在复杂产品协同开发过程中的应用[D]. 刘追. 武汉理工大学. 2006
[10]. 多品种小批量机加车间数字化制造模式及支持系统研究[D]. 曹军. 重庆大学. 2012
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