流程工业生产调度与控制集成系统研究

本文根据流程工业生产控制系统的特点,对生产调度和监控系统的集成需求进行了分析,讨论了调度与监控系统的集成策略,建立了一种新型的集成系统模型框架,设计了静态调度器和动态调度器的结构,并从获得工程满意解的实际需求出发,分析了集成系统的约束参数和调度算法,为实现流程工业调度与监控系统的集成提供了一种新方法。     

基于粒子群算法的流程工业生产调度研究

以优化流程工业生产为目标,研究了将基于惯性权重的粒子群算法应用到流程工业的生产调度问题。在对流程工业生产调度问题进行分析的基础上,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的生产调度模型。调度算法采用动态惯性权重,使惯性权值在粒子群算法搜索过程中线性变化,以提高粒子群算法的优化性能。给出了粒子编码与解码实现方法,以及具体的算法实现过程。以某流程工业企业生产调度实例为例,利用建立的优化调度模型和设计的粒子群算法进行了实验仿真,结果表明,建立的调度模型和设计的算法是可行的,与蚁群系统方法相比较,有较好的调度性能,适用于解决流程工业实际生产调度问题。     

基于多智能体的流程工业动态调度研究

根据流程工业某车间的生产过程,建立基于多智能体的生产调度系统模型,分析各智能体之间的关系,利用多智能体之间基于博弈论的协商机制,提出一个双边单议题多阶段的谈判模型,解决以工序流量或产品产量为目标的调度问题。对某隔膜烧碱生产线调度实例进行仿真,结果验证了该系统的可行性和有效性。     

流程工业拟实优化调度系统

流程工业生产调度是典型的多工序、多约束、多目标的调度问题,实现优化调度非常复杂。在分析调度建模问题的基础上,提出了拟实优化调度思想和流程工业拟实优化调度原理。给出了流程工业拟实优化调度系统框架及其系统分析设计方法。实现了基于可视化生产系统建模、优化求解、过程模拟、过程监控等为一体的流程工业优化调度。在制药企业的实际应用表明,该系统建模简单、提高了生产调度能力和生产效率。     

基于大规模定制的流程工业生产计划优化方法及应用研究

针对流程工业大规模定制生产过程的特点,对实施大规模定制的流程工业企业的生产计划优化 方法进行研究,把市场预测与出货反馈参数相结合,将单纯的“推式”计划体系改成“推―拉结合”的计划体 系,形成快速灵敏的反馈机制,使整个计划体系成为闭环的回路．通过应用实例说明,采用该生产计划优化 方法后,无论是生产精度、生产负荷还是库存状况都有了很大的改善．     

电力调度系统检修工作流程及控制方法

对于电网安全运行而言,电力调度系统检修工作的重要性不容忽视,它能够有效防止电力事故和故障问题的发生。随着社会经济高速发展,电力系统的大动脉作用越发突出,若是电力系统运行出现阻滞则势必影响到经济发展的有序运转,这更加突出了电网系统中电力调度的核心枢纽位置。本文重点分析了电力调度系统检修工作的具体流程及控制措施,旨在合理降低危险点,提高电力系统运行的安全性与可靠性。     

基于节点能力的Hadoop集群任务自适应调度方法

针对当前Hadoop集群固有的任务级调度分配方法在运行中存在的负载分布不均的现象,着重对集群节点的执行能力进行了分析与研究.提出了一种基于节点能力的任务自适应调度分配方法.该方法根据节点历史和当前的负载状态,以节点性能、任务特征、节点失效率等作为节点任务量调度分配的依据,并使各节点能自适应地对运行的任务量进行调整.实验结果表明集群的总任务完成时间明显地缩减,各节点的负载更加均衡,节点资源的利用更为合理.     

基于闭合包围方法的传感器网络节点调度

在没有地理位置信息的情况下,针对存在大量冗余传感器节点的传感器网络的节点调度问题,设计了一种基于闭合包围的冗余节点调度算法(RNSCE算法).该算法首先定义了闭合包围的概念,并给出了其相关性质;然后,提出了基于闭合包围方法的冗余节点以及覆盖空洞边界节点的判定规则;最后,提出了冗余节点调度方法,包括节点的休眠调度和覆盖空洞的修复两个方面.仿真结果表明,本文算法可以很好地维持网络初始覆盖性能,并有效降低活跃节点的数量.     

基于Activiti的卫星地面站流程调度应用框架

随着卫星地面系统业务流程需求越来越多样化,规模越来越庞大,传统的软件实现方式和技术不能够满足高效可靠地实现卫星地面应用系统业务流程的要求;文章对卫星地面站站控系统的任务调度业务进行需求调研,对领域内共有特性进行模型抽取,并以Acitvi引擎为基础,在此之上形成一个面向运行控制软件的领域框架;在开发站控系统的流程调度软件时,可以通过对事先定义的业务处理接口进行少量代码编写加以扩展和配置来实现业务过程控制,从而为面向卫星地面站业务领域的流程应用开发提供了一个灵活、可扩展的快速开发平台.     

基于四维一体的调度系统研究及在选矿厂的应用

结合我国流程工业中选矿生产行业的实际，针对选矿生产过程控制与管理的复杂性，采用在线生产调度及物料、生产成本、设备、产品质量的实时监控管理技术，实现生产与管理信息的有效集成．提出了基于知识库、数据库、模型库和人机协调的四维一体的动态生产调度系统，对数据、模型、知识进行集成，解决了复杂、动态大系统应用的有效性问题．该系统成功地应用于某选矿厂，提高了生产效率。     

Flow shop scheduling for separation model of set-up and net process based on Branch-and-Bound method

Lots of research reports on flow shop scheduling problems have been reported. Generally speaking, these models are applicable to a simple model with no separation of set-up processes and net ones. In many production lines, we cannot ignore the set-up times in comparison with the net processing times. We can expect to shorten the total processing time by executing the set-up processes and net ones in parallel. We need a parallel operation model to improve schedule results.We will propose a new scheduling method for multi-stage flow shops. The aim of the method is to shorten the total processing time by operating the set-up processes and the net ones of each job in parallel. We applied the Branch-and-Bound method and developed a new calculation algorithm for the lower bound estimation of the total processing time. Finally, we will evaluate our proposed method by some numerical experiments using actual production line data.     

基于预测与分解策略的大规模炼油过程生产调度算法

炼油生产调度为混合整数规划问题,随着规模的增大,其求解时间随问题规模呈指数增加,使得大规模长周期炼油生产调度问题难以在合理的时间内求解.针对该问题,本文提出了一种基于生产任务预测与分解策略的炼油生产调度算法,该算法能在短时间内获得大规模调度问题的满意解.所提算法将原问题沿时间轴分解为若干个调度时长相同的单时间段子问题,并设计了基于深度学习的单时间段生产任务(组分油产量)预测模型,用于协调子问题的求解.其中,生产任务预测模型通过易于获得的小规模问题的全局最优调度方案训练得到.最后,通过与商业求解器Cplex以及现有算法的对比,实验结果表明了所提算法的有效性.     

Designing function blocks for distributed process planning and adaptive control

The objective of this research is to develop methodologies and a framework for distributed process planning and adaptive control using function blocks. Facilitated by a real-time monitoring system, the proposed methodologies can be applied to integrate with functions of dynamic scheduling in a distributed environment. A function block-enabled process planning approach is proposed to handle dynamic changes during process plan generation and execution. This paper focuses mainly on distributed process planning, particularly on the development of a function block designer that can encapsulate generic process plans into function blocks for runtime execution. As function blocks can sense environmental changes on a shop floor, it is expected that a so-generated process plan can adapt itself to the shop floor environment with dynamically optimized solutions for plan execution and process monitoring.     

Integration of process planning and scheduling functions

Automated process planning (APP) has received a considerable amount of attention in recent years. This has mainly been due to APP allowing for the bridging of the gap between design and manufacturing, and for its automation of the related tedious human task. While there have been several efforts in developing interfaces between computer-aided design (CAD) and APP, little attention has been given to the integration of APP and scheduling, which is likely to be of even higher importance. This paper addresses the basic issues involved in the integration of the two functions, demonstrates a methodology and the potential benefits of the integrated approach by an example, and presents directions for future research.     

网络控制系统中动态调度策略与控制器的综合设计

针对CAN网下的网络控制系统（NCS）,提出一种动态闭环调度策略．通过网络监测器周期地在线获取当前的网络服务质量,估计当前可利用的网络带宽等参数,实时地调整控制系统的采样周期以适应网络中信息流的变化。将采用动态闭环调度策略的变采样周期NCS建模为一类具有参数不确定性的离散系统,研究了系统的鲁棒稳定性和控制器的设计方法．仿真结果表明所提出的综合设计方法对改善网络的运行能力和保证系统稳定性是有效的。     

基于BP神经网络的网络控制系统调度

为了在复杂的网络环境下能更合理地分配网络资源,提出了利用BP神经网络,通过对网络调度器产生的历史和当前数据进行训练,预测调度器下周期可能产生的数据,进而对下一调度周期的死区大小进行调整。实验仿真表明,所设计的反馈调度器能进一步改善网络控制系统的性能,进一步提高应对负载变化的能力。     

基于TTCAN 协议的网络控制系统静态调度算法的研究

基于TTCAN协议提出了一种静态调度算法,该调度算法从控制系统稳定性角度出发,在基本周期中引入了“同步相”和“异步相”的概念,有效利用了总线带宽并且避免了非周期信息对周期性信息造成的扰动,最后通过实验验证了算法具有较好的性能．     

基于组态王的过程控制综合实验测控装置

针对现有过程控制教学的现状，介绍了基于组态王的过程控制综合实验测控装置。该系统是一个小型集散控制系统，装有组态王工控软件的上位计算机完成对被控对象的模拟和监控（SCA—DA），通过RS-232／RS485和下位机PLC串口通信，下位机由西门子PLC（S7—200）组成，实时检测被控对象的温度、压力、液位、流量四个参数，把采集到的数据进行处理和保存，并根据控制要求进行PID运算，运算结果控制执行器动作，执行器为电动调节阀、变频器和电动机。并以串级控制系统为例，说明了过程控制系统的组态及实验步骤。实践证明，该实验装置充分模拟工业控制现场，操作简单，实验效果良好。     

间歇精馏过程的模糊逻辑与增益自调整PID混合控制

针对间歇精馏过程的强非线性和非平稳时变特性,结合模糊逻辑控制和增益自调整PID控制的优点,提出了一种模糊逻辑和增益自调整PID混合控制的先进控制策略,详细推导了其控制算法,设计了相应的控制器,并在EuroBEEB工控机上用实时BASIC语言编程实现,对一套甲醇/水二元间歇精馏塔的塔顶浓度进行了推断控制实验,获得了比单独采用模糊逻辑控制时更好的控制结果。这说明,模糊逻辑和增益自调整PID混合控制是强非线性和非平稳时变过程的一种有效控制策略。     

A simulation-based genetic algorithm approach for remanufacturing process planning and scheduling

Remanufacturing has attracted growing attention in recent years because of its energy-saving and emission-reduction potential. Process planning and scheduling play important roles in the organization of remanufacturing activities and directly affect the overall performance of a remanufacturing system. However, the existing research on remanufacturing process planning and scheduling is very limited due to the difficulty and complexity brought about by various uncertainties in remanufacturing processes. We address the problem by adopting a simulation-based optimization framework. In the proposed genetic algorithm, a solution represents the selected process routes for the jobs to be remanufactured, and the quality of a solution is evaluated through Monte Carlo simulation, in which a production schedule is generated following the specified process routes. The studied problem includes two objective functions to be optimized simultaneously (one concerned with process planning and the other concerned with scheduling), and therefore, Pareto-based optimization principles are applied. The proposed solution approach is comprehensively tested and is shown to outperform a standard multi-objective optimization algorithm.