基于Petri网的柔性制造系统作业调度研究与实现

选择面向对象的有色Petri网对FMS进行建模,研究FMS调度控制问题.本文针对柔性制造系统的特点,采用面向对象的着色Petri网建立了由工件、机床、运送和仓贮对象等组成的模型.模型是一个包括加工系统、物流系统、管理系统在内的一个完整的FMS模型.该模型由于采用了面向对象技术,具有可移植性、可扩展性的特点,并且易于用软件去实现,本文使用"映射"法,把库所映射为软件数据、变迁映射为程序函数和方法、子系统映射为软件系统基本类,从而把FMS Petri网模型转化为FMS控制管理软件程序.本文采用简易的工艺文件数据,对FMS控制管理软件运行进行了测试.通过对测试结果的分析,验证了本文所建立的FMS物流系统模型和设计的FMS柔性生产线控制管理软件的正确性和有效性.     

FMS的实时调度与控制方法研究

本文以 CIMS 中的基本单元 FMS 为对象,从离散事件动态系统角度出发,研究了 FMS 的实时调度与控制.首先,从递阶控制角度出发讨论了 FMS 的调度与控制,把一般的 FMS 的调度与控制系统划分成三层:调度层、事件轨迹控制层和单元逻辑控制层,提出了 FMS 调度与控制的一体化结构——调度驱动监控结构.在此基础上,建立了 FMS 基于 Petri 网的调度驱动监控的形式化理论.     

柔性制造系统实时调度的有色Petri网和状态方程模型

柔性制造系统(FMS)的实时调度问题是一个典型的并发系统(CA),亦称为离散事件动态系统(DEDS).这是一类很复杂的动态系统,本文尝试用Petri网和有色Petri网对FMS的实时调度问题建立动态模型并同时给出了代数形式的状态方程模型.     

参数摄动对FMS性能影响的研究

本文首先研究了加工时间参数摄动对FMS渐近性能的影响,得出了一个有较高精度的关于FMS渐近性能改变的估计式.然后根据此估计式详细分析了参数摄动对2×n型串行FMS渐近性能的影响.     

自适应控制技术在机器人腔制中的应用

本文综述了目前国内外用于机器人控制的一些主要的启适应控制算法,将这些控制算法按其所采用的模型和规定系统性能要求的方式分为模型参考自适应控制、基于自回归模型的自适应控制、基于线性化摄动方程的自适应控制和基于其它模型的自适应控制几大类。分别介绍了各类方法在关节坐标空间、笛卡尔坐标空间和作业坐标空间控制的自适应控制算法。讨论了它们的特点、存在问题及今后的研究方向。     

互质因子摄动系统最优е1鲁棒控制: 连续性与自适应控制

针对具有互质因子摄动和未知干扰的离散时间系统研究了一种自适应鲁棒控制策略. 本文的主要工作包括三个方面. 首先建立了互质因子摄动系统最优е1鲁棒控制设计的连续性. 然后,提出了一种带变死区的参数鲁棒估计投影算法. 最后, 结合所提出的参数估计算法和最优е1鲁棒控制,利用确定性等价原理提出了互质因子摄动系统的一种新的自适应鲁棒控制方法. 基于本文建立的е1优化设计的连续性, 证明了自适应鲁棒控制的全局稳定性,给出了自适应控制系统稳定性的后验可计算条件.     

求解非线性期权定价模型的自适应小波同伦摄动技术

Leland 模型是在考虑交易费用的情况下,对 Black - Scholes 模型进行修改得到的非线性期权定价模型. 本文针对 Leland 模型,提出了一种求解非线性动力学模型的自适应多尺度小波同伦摄动法. 该方法首先利用插值小波理论构造了用于逼近连续函数的多尺度小波插值算子,利用该算子可以将非线性期权定价模型方程自适应离散为非线性常微分方程组; 然后将用于求解非线性常微分方程组的同伦摄动技术和小波变换的动态过程相结合,构造了求解 Leland 模型的自适应数值求解方法. 数值模拟结果验证了该方法在数值精度和计算效率方面的优越性.     

互质因子摄动系统最优l1鲁棒控制:连续性与自适应控制

针对具有互质因子摄动和未知干扰的离散时间系统研究了一种自适应鲁棒控制策略. 本文的主要工作包括三个方面.首先建立了互质因子摄动系统最优l1鲁棒控制设计的连续性. 然后,提出了一种带变死区的参数鲁棒估计投影算法.最后,结合所提出的参数估计算法和最优 l1鲁棒控制,利用确定性等价原理提出了互质因子摄动系统的一种新的自适应鲁棒控制方法.基 于本文建立的l1优化设计的连续性,证明了自适应鲁棒控制的全局稳定性,给出了自适应控制系 统稳定性的后验可计算条件.     

一类分布式系统的自适应跟踪和扰动抑制

研究直接自适应状态反馈控制策略解决一类有故障和摄动关联链接的分布式大系统渐进跟踪和扰动抑制问题. 根据特殊的分布式结构, 在所有关联故障因子, 关联通道摄动和子系统外部干扰的上界都未知下, 提出自适应率在线升级控制器参数. 基于自适应策略信息, 构造一类分布式状态反馈控制器自动补偿故障和摄动影响, 同时抑制外部扰动. 在关联通道有故障摄动和外部扰动情况下, 所提出的自适应鲁棒跟踪控制器可以保证所得自适应闭环大系统稳定, 及每个子系统渐进输出跟踪所对应参考信号. 最后由一个仿真例子评估所提技术的有效性.     

基于双种群模糊引力搜索算法的舰载机甲板作业调度

舰载机甲板作业调度问题是一类具有NP-hard特性的资源受限多项目调度问题.首先,分析舰载机甲板作业调度问题的工序流程约束和各类资源约束,构建舰载机甲板作业调度混合整数规划模型.然后,基于基本引力搜索算法,提出双种群模糊引力搜索算法用于模型求解.算法采用基于作业时序修正的优先数编码,并采用双种群交替迭代结构,将基于个体的双向对齐技术扩展到种群层面,基于串行调度生成机制产生调度方案.为了提高算法性能,采用边界修正策略修正越界粒子编码,在引力计算阶段,采用模糊逻辑控制策略进行参数自适应控制.最后,通过案例仿真和算法对比验证了双种群模糊引力搜索算法的有效性,所提出的算法适合求解大规模的舰载机甲板作业调度问题.     

一种库存控制策略

运用动态规划的思想,提出了一种柔性制造系统库存的优化控制策略.其最优性根 据庞德里亚金最小值原理导出.这种优化该策略具有解析形式,并具有计算复杂度低和状态 反馈的优点,可用于生产的实时调度.     

An asymmetric multileveled symbiotic evolutionary algorithm for integrated FMS scheduling

This paper considers the integrated FMS (flexible manufacturing system) scheduling problem (IFSP) consisting of loading, routing, and sequencing subproblems that are interrelated to each other. In scheduling FMS, the decisions for the subproblems should be appropriately made to improve resource utilization. It is also important to fully exploit the potential of the inherent flexibility of FMS. In this paper, a symbiotic evolutionary algorithm, named asymmetric multileveled symbiotic evolutionary algorithm (AMSEA), is proposed to solve the IFSP. AMSEA imitates the natural process of symbiotic evolution and endosymbiotic evolution. Genetic representations and operators suitable for the subproblems are proposed. A neighborhood-based coevolutionary strategy is employed to maintain the population diversity. AMSEA has the strength to simultaneously solve subproblems for loading, routing, and sequencing and to easily handle a variety of FMS flexibilities. The extensive experiments are carried out to verify the performance of AMSEA, and the results are reported.     

Solution of scheduling problems of job-shop type FMS with alternative machine tools

FMS is now expected as one of the measures to cope with the recent requirements for the production. To elevate the performance of the FMS, it is necessary to establish its design methodology by which the flexibility and compatibility of the system functions can be determined. In this regard, one of the most important technical subjects is how to solve problems arising from machine breakdown to ensure optimum use of the system performance.

This paper deals with a scheduling problem of a job-shop type FMS with machine breakdown, taking into account alternative machine tools for each machining process of parts. The problem is solved by a discrete event simulation using SLAM II simulation language. Performance of the system is measured in terms of the machine utilization, mean flow time, total production, number of workpieces in-progress, and makespan.     

基于多作用体的FMS调度仿真系统

该文使用多作用体（Ｍｕｌｔｉ－ａｇｅｎｔ）的概念开发了一个ＦＭＳ调度仿真系统。该系统使用合同网（ＣｏｎｔｒａｃｔＮｅｔ）算法，通过多作用体之间的相互作用，较为真实地反映了ＦＭＳ运行的实际情况，并为调度软件的实际运行提供了基础。     

Modelling and heuristics of FMS scheduling with multiple objectives

The performance of a scheduling system, in practice, is not evaluated to satisfy a single objective, but to obtain a trade-off schedule regarding multiple objectives. Therefore, in this research, we make use of one of the multiple objective decision-making methods, a global criterion approach, to develop a multi-objective model for solving FMS scheduling problems with consideration of three performance measures, namely minimum mean job flow time, mean job tardiness, and minimum mean machine idle time, simultaneously. In addition, hybrid heuristics, which are a combination of two common local search methods, simulated annealing and tabu search, are also proposed for solving the addressed FMS scheduling problems. The feasibility and adaptability of the proposed heuristics are investigated through experimental results.     

粒子群算法在生产物流调度中的应用研究

以提高柔性制造系统（FMS）的生产效率为目标,提出了基于粒子群算法（PSO）的AGV动态调度策略。在PSO中采用三维向量的编码方式,解决了AGV资源分配与任务排序的问题,对编码后的粒子经过速度-位移计算后进行解码,通过读取数据库表得到AGV的运行时间来计算目标函数。并且提出了浮动的目标函数法,以使各AGV的任务均匀,总体最优。最后将该算法嵌入到FMS仿真实例模型中,实时进行AGV的任务调度优化,整个FMS加工任务的总完成时间较优化前缩短了12.1%,证实了算法的有效性。     

Petri网与优化算法结合求解FMS调度研究综述

Petri网是基于图形的强有力的建模工具,被用于柔性制造系统调度问题的研究,然而,搜索整个可达树寻找最优调度方案是一个指数倍复杂的问题,由此人们想到利用人工智能算法搜索可达树的一部分获得近优解。该方法被认为是求解调度问题的极具前途的解决方案。从上世纪90年代初期以来,人们对此作了一些卓有成效的研究,对这些研究进行归纳总结,为采用该方法求解调度优化问题的研究提供参考。     

New Algorithm for FMS Scheduling Based on Multiagent System Architecture

Redefined benefit-driven function is used to study the dynamic scheduling of FMS based on multiagent architecture. Each agent is dedicated to a work center, i.e. a set of the manufacturing system. In one hand, each agent selects locally and dynamically the dispatching rule(DR) that seems to be most suited to the operating conditions, production objectives and current shop status. On the other hand, each task should bring certain amount of benefit for the manufacturer. So, it is reasonable to have the dynamic scheduling of FMS relying upon multiagent architecture using the benefit-driven function as a strategy. Well, today's manufacturing corporation, especially the high & new technology one and deep machining one, the cost of their products is mainly determined by how much the knowledge is input From this viewpoint, we redefined the benefit-driven function, hi the end, this approach is compared with other existing DRs on a job-shop problem, already used in other research works.