發(fā)布時(shí)間：2018-07-18 16:04

【摘要】：由于生產(chǎn)工藝的要求,生產(chǎn)過程往往會(huì)存在多個(gè)不同的穩(wěn)定工作模態(tài),此為多模態(tài)生產(chǎn)過程,過程中各模態(tài)的特性各不相同,各模態(tài)之間的頻繁切換。一般的復(fù)雜工業(yè)過程建模和優(yōu)化方法難以適用于多模態(tài)過程。研究多模態(tài)工業(yè)過程的建模與優(yōu)化方法,對(duì)提高多模態(tài)工業(yè)過程的生產(chǎn)穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率具有重要的意義。在多模態(tài)生產(chǎn)過程中,各模態(tài)存在各自的特性。過渡模態(tài)與穩(wěn)定模態(tài)的操作數(shù)據(jù)并不存在嚴(yán)格的非此即彼的屬性,不同模態(tài)對(duì)應(yīng)的操作變量數(shù)據(jù)的空間密度分布有明顯的不同,根據(jù)這些特性,選取基于模糊集合理論的模糊C.均值聚類方法,并對(duì)該方法引入加權(quán)密度進(jìn)行改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的模糊聚類分析和模態(tài)劃分,為多模態(tài)過程的建模與優(yōu)化的研究奠定了基礎(chǔ)。利用RBF-ARX模型對(duì)劃分出的不同模型進(jìn)行單獨(dú)建模,通過仿真分析,得到該建模方法對(duì)穩(wěn)定模態(tài)和過渡模態(tài)的建模均有良好的精度和穩(wěn)定性的結(jié)論。通過對(duì)過渡過程的分析,將過渡過程總結(jié)為過渡時(shí)間確定和不確定這兩類,針對(duì)存在這兩類不同的過渡模態(tài)的多模態(tài)過程進(jìn)行優(yōu)化研究。根據(jù)過渡過程關(guān)注的過渡時(shí)間和資源消耗問題,利用代價(jià)函數(shù)的思想構(gòu)建了多模態(tài)過程優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),考慮生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行極值和調(diào)節(jié)能力,設(shè)定優(yōu)化模型的約束條件,引入迭代規(guī)劃與遺傳算法相結(jié)合的迭代遺傳算法,對(duì)存在過渡時(shí)間確定的多模態(tài)過程進(jìn)行操作變量的優(yōu)化,基于雙層優(yōu)化的思想,改進(jìn)了迭代遺傳算法,構(gòu)建求解存在過渡時(shí)間不確定過渡過程的多模態(tài)過程優(yōu)化問題的雙層迭代遺傳算法。通過仿真研究驗(yàn)證了該優(yōu)化方法的有效性。
[Abstract]:Because of the requirement of the production process, there are many different stable working modes in the production process, which is the multi-modal production process. The characteristics of each mode are different, and the frequent switching among the modes. General modeling and optimization methods for complex industrial processes are difficult to be applied to multimodal processes. It is of great significance to study the modeling and optimization methods of multimodal industrial processes to improve the production stability and production efficiency of multimodal industrial processes. In the process of multimodal production, each mode has its own characteristics. The operation data of transition mode and stable mode do not have strict attributes of either or, and the spatial density distribution of operation variable data corresponding to different modes is obviously different. According to these characteristics, fuzzy C based on fuzzy set theory is selected. The mean value clustering method is introduced to improve the weighted density, and the fuzzy clustering analysis and modal partition of multi-modal data are realized, which lays a foundation for the modeling and optimization of multi-modal process. The RBF-ARX model is used to model the different models separately. Through simulation and analysis, it is concluded that the modeling method has good accuracy and stability for the modeling of stable mode and transition mode. Through the analysis of the transition process, the transition process is summed up as transition time determination and uncertainty, and the optimization of multi-modal processes with these two different transition modes is studied. According to the problem of transition time and resource consumption, the objective function of multimodal process optimization is constructed by using the idea of cost function. Considering the operating extremum and adjusting ability of production equipment, the constraint conditions of the optimization model are set up. The iterative genetic algorithm combined with iterative programming and genetic algorithm is introduced to optimize the operation variables of multi-modal processes with transition time. Based on the idea of bilevel optimization, the iterative genetic algorithm is improved. A bilevel iterative genetic algorithm for solving multimodal process optimization problems with uncertain transition time is proposed. The effectiveness of the optimization method is verified by simulation.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TB49

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本文編號(hào)：2132425