改进GWO算法求解柔性钣金车间动态重调度问题

根据钣金生产线特点建立了具有工件优先级约束的多目标柔性作业车间动态调度模型,并提出改进的多目标灰狼优化算法用于求解该模型。首先,针对该模型设计出一种同时满足工件优先级约束、工序优先级约束和设备加工约束条件的剪枝式解码方案;其次,提出一种非线性收敛因子和动态位置更新策略,用于平衡经典灰狼优化算法的探索能力和利用能力;最后,为减少设备故障对原始调度方案的影响,设计了一种动态重调度策略。通过实验验证了改进多目标灰狼优化算法求解钣金车间动态调度问题的有效性和动态重调度策略的可行性。     

一种应用于柔性作业车间成组调度问题的分级优化算法

提出一种求解柔性作业车间成组调度FGJSS(flexible grouped job-shop scheduling)问题的蚁群粒子群求解算法。算法采用主从递阶形式,主级为蚁群优化算法,选择零件加工设备;从级为粒子群优化算法,在主级零件加工设备约束下优化设备作业排序以实现流通时间最小的目标。算法中,以工序加工时间和设备承载的作业族数为启发式信息设计蚂蚁在工序可用设备间转移概率;以粒子向量优先权值和作业族号为依据设计解码方法实现设备上的成组作业排序。最后,通过仿真实验,验证了该算法的有效性。     

批量生产柔性作业车间多目标精细化调度方法

提出了一种批量生产柔性作业车间多目标精细化调度方法。针对批量生产柔性作业车间多目标调度问题特点,建立了一类以完工时间最短和制造成本最低为优化目标的等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型。提出了5种批量生产柔性作业车间精细化调度技术;设计了一种改进的NSGA II算法对模型进行求解。算法中引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,使用矩阵编码技术进行编码,采用分段交叉和分段变异的遗传算子实现遗传进化,应用上述5种精细化调度技术于解码过程以提高设备利用率。通过案例分析验证了该方法的有效性。     

融合关联与矩阵算法的变电设备状态监测方法

针对变电设备运行过程中容易出现诸多故障的问题,提出基于大数据技术的变电设备状态评估及其智能检修方法;首先,根据变电设备关键性能的状态评估需求,建立基于大数据技术的变电设备状态监测的架构;其次,基于多元时间序列建立变电设备的关键参数体系,对采集到的原始大数据采用关联模式方法进行数据挖掘;将高维随机矩阵用于变电设备状态大数据的多元统计分析,实现监测状态参量之间的关联模式识别,以及不同类型输变电设备典型故障类型与状态参量之间的对应关系;试验表明,该研究方案准确率在80%以上。     

生物地理学算法求解柔性车间作业调度问题

针对加工设备和操作工人双资源约束的柔性作业车间调度问题,建立以生产时间和生产成本为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于模糊Pareto支配的生物地理学算法,采用模糊Pareto支配的方法计算解之间的支配关系并对Pareto解集排序,进行全局最优值的更新,并采用余弦迁移模型来改善生物地理学算法的收敛速度。将该方法应用于某模具车间的柔性作业车间调度中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

生产过程信息采集与工时统计系统的探索

一、前言Fobos系统是由俄罗斯莫斯科工业大学研制开发的车间作业计划编制与调度控制系统。该系统可以对产品的加工过程进行总体模拟和动态监控，以最佳作业计划为目标，实现工序及设备的优化调度，保证车间的生产效益达到最佳状态。系统能根据客户订单的变化，快速修正生产进度     

移动无尘检修车间设备运行故障诊断方法设计

移动无尘检修车间内最重要的除尘设备是否出现故障，是整个车间设备运行是否正常的关键，因此，针对其除尘设备，构建了一种由智能终端、云平台以及远程监测系统组成的故障诊断系统，首先，介绍了该系统的整体设计构架；其次，对选择系统硬件设备和设计系统软件部分；之后，提出基于小波分析的故障检测方法，并以清灰系统中出现的漏气故障与不喷吹故障对其进行测试验证；然后测试系统硬件是否正常运行；最后，将故障诊断系统用于移动无尘检修车间进行现场测试。综合实验结果表明：由智能终端、云平台以及远程监测系统组成的故障诊断系统能够对移动无尘检修车间内的设备运行实时数据进行采集显示并能够对故障进行正确诊断。     

基于工艺相似性的产品模块构建方法及其应用

为有效地提高企业的快速响应能力、加工设备利用率与生产效率,降低企业产品设计与制造成本,提出产品零部件工艺相似性分析与产品模块构建方法.首先对产品零部件工序制定规则进行分析,采用模糊设计结构矩阵建立工艺约束关系,并在此基础上通过目标优化验证工艺序列的可行性;其次分析了产品零部件加工工艺序列模型,采用最大子相似序列集评价工艺序列的相似性,避免了因局部加工内容的不同导致的全局相似性误差;最后利用传递闭包法生成工艺序列相似零部件动态聚类过程.该方法已在机床制造行业中得到了实际应用,在满足客户需求的前提下有效地提高了产品设计与加工效率.     

加工与装配车间集成调度的多目标优化模型

为解决一类具有多品种混流加工作业车间和流水装配车间的两阶段集成调度优化问题,以加工线最大完工时间和产品总生产完工时间最小为目标,并考虑通过对零部件加工提前完工和装配线等待施加惩罚系数,以保证缓冲区在制品库存和装配过程均匀连续生产,建立加工与装配车间集成调度的多目标优化模型,充分利用加工和装配工序之间存在的并行性,合理确定零部件加工顺序和装配排序,以缩短产品生产周期,降低生产成本,提高生产设备利用率;同时针对所建立的模型,设计遗传算法进行求解,采用零件加工和产品装配的两段实数编码,以稳态复制对群体进行选择,对交叉和变异算子进行设计,以保证新个体满足工序先后约束的可行性,避免了非可行解的混入影响优化结果;最后通过实例验证所建调度模型的可行性和算法的有效性。     

基于动态策略的差分进化柔性车间优化调度

针对柔性作业车间调度问题,提出基于动态策略的差分进化优化方法。首先,基于差分进化算法框架,考虑个体之间的距离,设计种群拥挤度指标来衡量当前种群的分布情况,进而自适应判断算法所处阶段;然后,针对不同阶段的特点设计相应的变异策略池,实现变异策略的动态阶段选择,达到提高算法搜索效率的目的;最后,10个标准测试函数的计算结果表明了所提方法的有效性,进一步,采用工序和机器双层编码的方式,以最大完工时间为目标,求解得到作业车间调度测试问题的最佳调度方案。     

基于动态规划的约束优化问题多参数规划求解方法及应用

结合动态规划和单步多参数二次规划, 提出一种新的约束优化控制问题多参数规划求解方法. 一方面能得到约束线性二次优化控制问题最优控制序列与状态之间的显式函数关系, 减少多参数规划问题求解的工作量; 另一方面能够同时求解得到状态反馈最优控制律. 应用本文提出的多参数二次规划求解方法, 建立无限时间约束优化问题状态反馈显式最优控制律. 针对电梯机械系统振动控制模型做了数值仿真计算.     

基于多目标优化的控制器设计方法

多目标优化方法对所用的目标函数和约束要进行分析和改进, 为了多个目标的同时实现和分析本文研究了一种新的基于组织型 P 系统的多目标优化算法来设计 PID 控制器. 控制器参数被编码后按照与膜结构相关的规则进化, 组织型 P 系统具有独特的动态膜结构, 整个参数群体被动态膜结构划分成几个子群体计算降低了计算复杂性. 仿真结果表明所提算法收敛快, 解的精度高, 而且在 Pareto 前沿上均匀分布, 所得的控制器具有令人满意的控制性能. 实验结果显示新算法适于研究不同性能指标和调节参数之间的关系, 可以用于设计和评估不同的控制器.     

求解区间柔性作业车间调度的多目标进化算法

针对不确定多目标柔性作业车间调度问题,将工序加工时间采用区间数表示,以区间最大完工时间和区间机器总负荷为优化目标,构建多目标区间柔性作业车间调度模型,并设计一种多目标进化优化算法对该模型进行求解.算法采用混合策略生成初始化种群,并采用贪婪插入法对染色体进行解码,通过基于可能度的占优关系评价个体性能,将区间目标归一化结合拥挤距离反映优化解的分布情况.实验结果验证了所提出算法的有效性.     

随机分布系统状态记忆保性能控制的研究

对于连续随机分布控制中的保守性问题,采用平方根B样条逼近建立系统静态模型（输出概率密度函数模型）,利用系统输入和输出概率密度函数权值之间的动态关系建立动态模型,提出状态记忆反馈保性能控制算法,并利用凸优化技术优化算法,通过计算机仿真验证,该算法能够实现系统输出概率密度函数追踪目标概率密度函数,并满足规定的性能指标。     

改进多目标进化算法求解柔性作业车间调度问题

针对加工时间为模糊数的柔性作业车间调度问题,考虑最小化模糊最大完工时间、模糊机器总负荷、模糊关键机器负荷为优化目标,提出一种有效求解该类优化问题的多目标进化算法。算法采用一种混合不同机器分配和工序排序策略的方法产生初始种群,并采用插入空隙法对染色体进行解码。定义一种新的基于可能度的个体支配关系和一种基于决策空间的拥挤算子,并将所提支配关系和拥挤算子运用于快速非支配排序。接着,提出一种基于移动模糊关键工序的局部搜索策略对种群中的优势个体进行局部搜索。通过试验研究关键参数对算法性能的影响并将所提算法与3种不同的优化算法作对比。结果表明,所提算法能够比其它算法更有效解决多目标模糊柔性作业车间调度优化问题。     

基于状态检修模式下探析变电检修技术的研究

与传统的周期性检修相比,通过合理运用信息技术手段对变电设备进行状态检修,能够实现对变电运行的实时判断,有效优化运维成本。本文在对变电设备检修工作进行分析后,提出了依托现代信息技术进行在线监测的状态检修构建方法,将变电设备的运行状态以动态的形式呈现在运维工作人员面前。随后,将变电系统一次设备为主要的检修对象,对现代化状态检修的应用方式进行深入探讨,为今后状态检修工作的开展提供技术帮助。     

基于调度规则和免疫算法的作业车间多目标调度

利用动态在线调度方法对动态环境下的作业车间进行研究,采用优先级调度规则对大量调度案例进行求解,针对7个调度目标,从备选调度规则集中选出了单个目标下性能最优的调度规则;为实现调度规则的动态选择以适应多目标调度,基于免疫系统中的独特型网络理论,设计了一种免疫调度算法．根据算法,定义了有效的抗体和抗原结构,并通过抗体间亲和力计算、抗体浓度计算、抗体选择等关键步骤,实现对调度规则的动态控制．仿真测试数据表明,所设计的免疫调度算法能根据不同的车间情况,快速选出不同的调度规则满足多个调度目标,有效解决了作业车间多目标调度问题．     

基于TSAPO的柔性作业车间计划和调度

为使多目标柔性作业车间计划与调度的制定更适合实际生产的动态变化,提出增加动态反馈的闭环柔性作业车间计划模型及二阶式蚁群粒子群混合优化算法TSAPO。通过增加动态监视功能,及时更新和反馈实际生产数据。利用对优化目标的二阶段分解,设计带有反馈机制的调度算法。实验结果证明,该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题中具有较好的优化效果。     

基于非线性时变参数的红外校验评估技术研究

红外成像技术的广泛应用是实现电网状态检修的关键环节之一,对红外成像设备的性能评估可为电网安全、稳定运行提供重要保障。为了提高红外成像评估能力,针对传统红外成像设备校验评估方法中存在的各类问题,基于准确度、狭缝函数、最小可分辨温差(MRTD)、最小可探测温差(MDTD)和噪声等效温差(NETD)等参数,建立了基于非线性独立分量分析(ICA)时变参数的红外成像评估系统数据库。以数字接口的衔接实现红外成像设备的自动化检测与评估,提高了红外设备应用的准确性,解决了电网红外成像设备全性能评估的技术问题。试验结果表明,相较于传统方法,基于时变参数的红外成像校验评估技术的正确率、鲁棒性均更优,具有更广阔的应用前景,可为电网状态检修的准确性和安全性提供数据保障。     

基于蚁群粒子群算法求解多目标柔性调度问题

通过分析多目标柔性作业车间调度问题中各目标的相互关系,提出一种主、从递阶结构的蚁群粒子群求解算法。算法中,主级为蚁群算法,在选择工件加工路径过程中实现设备总负荷和关键设备负荷最小化的目标;从级为粒子群算法,在主级工艺路径约束下的设备排产中实现工件流通时间最小化的目标。然后,以设备负荷和工序加工时间为启发式信息设计蚂蚁在工序可用设备间转移概率;基于粒子向量优先权值的大小关系设计解码方法实现设备上的工序排产。最后,通过仿真和比较实验,验证了该算法的有效性。