基于能量收集無線網(wǎng)絡(luò)的智能工廠柔性作業(yè)車間調(diào)度
發(fā)布時間:2021-01-24 06:00
智能制造為我國由制造大國向制造強國的轉(zhuǎn)變提供了新的契機,是未來制造業(yè)的發(fā)展趨勢。構(gòu)建生產(chǎn)單元互聯(lián)互通、管理決策智能化的智能工廠,是實現(xiàn)生產(chǎn)服務(wù)智能化、高效化和個性化,提高制造型企業(yè)經(jīng)濟利益和社會效益的有效途徑。智能制造系統(tǒng)的設(shè)計需要綜合考慮信息物理系統(tǒng)的健壯程度和調(diào)度決策系統(tǒng)的高效性能,工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸質(zhì)量會直接影響系統(tǒng)的決策結(jié)果,增加了企業(yè)的制造成本。本文建立了通用的智能工廠管控系統(tǒng)模型架構(gòu),將射頻(Radio Frequency,RF)能量收集合作中繼引入到面向多生產(chǎn)區(qū)域數(shù)據(jù)采集的工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Industrial Wireless Sensor Networks,IWSNs)中。通過設(shè)計高效的功率分配算法,在保證網(wǎng)絡(luò)可靠性的基礎(chǔ)上提高網(wǎng)絡(luò)的實時傳輸速率,進一步研究了考慮IWSNs可靠性的柔性生產(chǎn)調(diào)度問題,降低了制造企業(yè)的生產(chǎn)成本。研究成果對于智能工廠生產(chǎn)管控系統(tǒng)中算法組件的設(shè)計具有理論意義和實際應(yīng)用價值,主要的研究內(nèi)容介紹如下:首先,研究了通用型智能工廠管控系統(tǒng)模型架構(gòu)設(shè)計,提出一種包括面向定制化工業(yè)用戶服務(wù)的業(yè)務(wù)管理模型、面向生產(chǎn)任務(wù)與定制化服務(wù)的微服務(wù)模型和面向工...
【文章來源】:燕山大學(xué)河北省
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
多“微服務(wù)”的生產(chǎn)調(diào)度實例
燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-16-然而,惡劣的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境會對工業(yè)無線通信過程產(chǎn)生大量的射頻信號干擾,這不利于IWSNs快速、準(zhǔn)確地傳達設(shè)備實時狀態(tài)信息或下發(fā)生產(chǎn)指令。實驗研究結(jié)果表明,無線通信理論中協(xié)作中繼技術(shù)通過空間分集可以有效降低信息傳輸?shù)膩G包率[61],合理的中繼功率分配策略能夠顯著提高IWSNs的網(wǎng)絡(luò)吞吐量。然而,過多的引入中繼節(jié)點無疑會增加網(wǎng)絡(luò)的搭建成本和電能負(fù)荷。因此,本小節(jié)搭建了如圖2-5所示的智能工廠多生產(chǎn)區(qū)域協(xié)同控制IWSNs模型,以微服務(wù)調(diào)度中心收集設(shè)備狀態(tài)信息的上行通信傳輸過程為例,各監(jiān)控區(qū)域的工業(yè)無線傳感器節(jié)點在收集本區(qū)域的設(shè)備物理參數(shù)后,在區(qū)域?qū)僦欣^的協(xié)助下,將實時信息傳遞到微服務(wù)調(diào)度中心。監(jiān)控區(qū)域中繼微服務(wù)調(diào)度中心工業(yè)傳感器中繼中繼中繼中繼監(jiān)控區(qū)域監(jiān)控區(qū)域…………圖2-5智能工廠多生產(chǎn)區(qū)域協(xié)同控制IWSNs模型2.4本章小結(jié)在本章中,基于傳統(tǒng)的多代理理論和工業(yè)用戶定制化需求,提出了一種通用的基于“微服務(wù)-多代理”模型的新型管控架構(gòu),提高了生產(chǎn)調(diào)度解決方案的靈活性和通用性。分析了該模型架構(gòu)的通信需求,論證了IWSNs誤碼率、丟包率等工業(yè)通信可靠性指標(biāo)對車間調(diào)度決策結(jié)果的影響,進一步提出了智能工廠多生產(chǎn)區(qū)域協(xié)同控制IWSNs網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠P停瑸楣I(yè)通信網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化提供模型基矗
第3章面向“微服務(wù)-多代理”模型的能量收集合作中繼IWSNs性能優(yōu)化-19-微服務(wù)調(diào)度中心。然而,整個IWSNs的功耗隨著中繼節(jié)點數(shù)量的增加而增加。因此,每個工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控區(qū)域僅配置一個中繼節(jié)點,以輔助工業(yè)無線傳感器節(jié)點傳輸信息。此外,選擇具有能量采集功能的中繼節(jié)點,以充分利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量資源。壓力傳感器溫度傳感器亮度傳感器EH中繼節(jié)點微服務(wù)調(diào)度中心壓力傳感器溫度傳感器亮度傳感器EH中繼節(jié)點EH中繼節(jié)點壓力傳感器溫度傳感器亮度傳感器溫度傳感器亮度傳感器壓力傳感器EH中繼節(jié)點溫度傳感器亮度傳感器壓力傳感器EH中繼節(jié)點EH中繼節(jié)點壓力傳感器溫度傳感器亮度傳感器圖3-2具有能量收集功能的合作中繼上行IWSNsRF能量采集技術(shù)已經(jīng)被證明可以緩解IWSNs中通信節(jié)點之間的干擾,但是會降低工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,影響智能工廠的實時信息傳輸。因此,在引入新技術(shù)的同時,也給現(xiàn)有研究帶來了新的挑戰(zhàn):(1)如何進行有效的網(wǎng)絡(luò)資源分配,實現(xiàn)IWSNs能量收集和吞吐量的折衷,是亟待解決的關(guān)鍵問題。(2)減少IWSNs的數(shù)據(jù)包丟失,增強網(wǎng)絡(luò)可靠性,是實現(xiàn)自適應(yīng)生產(chǎn)調(diào)度的前提。3.2.2IWSNs的誤碼率和數(shù)據(jù)包丟失率模型在工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)中,不同于假定于完全可靠的有線鏈路,無線通信鏈路很容易發(fā)生數(shù)據(jù)包丟失,從而影響智能工廠中的無線數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程終端控制的準(zhǔn)確性,導(dǎo)致控制系統(tǒng)不穩(wěn)定,甚至癱瘓。因此,IWSNs的可靠性傳輸是工業(yè)自適應(yīng)生產(chǎn)調(diào)度研究的前提。為了保證頻分多址(FrequencyDivisionMultipleAccess,FDMA)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸可靠性,需要對具有RF能量收集的合作中繼網(wǎng)絡(luò)的通信資源進行
【參考文獻】:
期刊論文
[1]BAS-ADAM:An ADAM Based Approach to Improve the Performance of Beetle Antennae Search Optimizer[J]. Ameer Hamza Khan,Xinwei Cao,Shuai Li,Vasilios N.Katsikis,Liefa Liao. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2020(02)
[2]我國智能制造技術(shù)在工廠應(yīng)用與思考[J]. 郭宇,王海剛. 中外企業(yè)家. 2020(01)
[3]淺說智能制造[J]. 李培根. 智慧中國. 2019(05)
[4]基于天牛須優(yōu)化算法的圖像分割[J]. 李桃,侯紅英. 計算機產(chǎn)品與流通. 2019(03)
[5]發(fā)展智能制造,改變制造行業(yè)[J]. 耿峰,駱學(xué)農(nóng),姜琦,韓建新,王立書. 軟件和集成電路. 2019(01)
[6]“中國制造2025”研究進展及評述[J]. 高青松,李婷. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟. 2018(10)
[7]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用研究[J]. 薛國超. 智能建筑與智慧城市. 2018(09)
[8]基于天牛須搜索的花朵授粉算法[J]. 邵良杉,韓瑞達. 計算機工程與應(yīng)用. 2018(18)
[9]工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的體系框架與關(guān)鍵技術(shù)——解讀《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng):體系與技術(shù)》[J]. 夏志杰. 中國機械工程. 2018(10)
[10]考慮能耗與質(zhì)量的機床構(gòu)件生產(chǎn)線多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度方法[J]. 朱光宇,徐文婕. 控制與決策. 2019(02)
本文編號:2996715
【文章來源】:燕山大學(xué)河北省
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
多“微服務(wù)”的生產(chǎn)調(diào)度實例
燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-16-然而,惡劣的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境會對工業(yè)無線通信過程產(chǎn)生大量的射頻信號干擾,這不利于IWSNs快速、準(zhǔn)確地傳達設(shè)備實時狀態(tài)信息或下發(fā)生產(chǎn)指令。實驗研究結(jié)果表明,無線通信理論中協(xié)作中繼技術(shù)通過空間分集可以有效降低信息傳輸?shù)膩G包率[61],合理的中繼功率分配策略能夠顯著提高IWSNs的網(wǎng)絡(luò)吞吐量。然而,過多的引入中繼節(jié)點無疑會增加網(wǎng)絡(luò)的搭建成本和電能負(fù)荷。因此,本小節(jié)搭建了如圖2-5所示的智能工廠多生產(chǎn)區(qū)域協(xié)同控制IWSNs模型,以微服務(wù)調(diào)度中心收集設(shè)備狀態(tài)信息的上行通信傳輸過程為例,各監(jiān)控區(qū)域的工業(yè)無線傳感器節(jié)點在收集本區(qū)域的設(shè)備物理參數(shù)后,在區(qū)域?qū)僦欣^的協(xié)助下,將實時信息傳遞到微服務(wù)調(diào)度中心。監(jiān)控區(qū)域中繼微服務(wù)調(diào)度中心工業(yè)傳感器中繼中繼中繼中繼監(jiān)控區(qū)域監(jiān)控區(qū)域…………圖2-5智能工廠多生產(chǎn)區(qū)域協(xié)同控制IWSNs模型2.4本章小結(jié)在本章中,基于傳統(tǒng)的多代理理論和工業(yè)用戶定制化需求,提出了一種通用的基于“微服務(wù)-多代理”模型的新型管控架構(gòu),提高了生產(chǎn)調(diào)度解決方案的靈活性和通用性。分析了該模型架構(gòu)的通信需求,論證了IWSNs誤碼率、丟包率等工業(yè)通信可靠性指標(biāo)對車間調(diào)度決策結(jié)果的影響,進一步提出了智能工廠多生產(chǎn)區(qū)域協(xié)同控制IWSNs網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠P停瑸楣I(yè)通信網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化提供模型基矗
第3章面向“微服務(wù)-多代理”模型的能量收集合作中繼IWSNs性能優(yōu)化-19-微服務(wù)調(diào)度中心。然而,整個IWSNs的功耗隨著中繼節(jié)點數(shù)量的增加而增加。因此,每個工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控區(qū)域僅配置一個中繼節(jié)點,以輔助工業(yè)無線傳感器節(jié)點傳輸信息。此外,選擇具有能量采集功能的中繼節(jié)點,以充分利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量資源。壓力傳感器溫度傳感器亮度傳感器EH中繼節(jié)點微服務(wù)調(diào)度中心壓力傳感器溫度傳感器亮度傳感器EH中繼節(jié)點EH中繼節(jié)點壓力傳感器溫度傳感器亮度傳感器溫度傳感器亮度傳感器壓力傳感器EH中繼節(jié)點溫度傳感器亮度傳感器壓力傳感器EH中繼節(jié)點EH中繼節(jié)點壓力傳感器溫度傳感器亮度傳感器圖3-2具有能量收集功能的合作中繼上行IWSNsRF能量采集技術(shù)已經(jīng)被證明可以緩解IWSNs中通信節(jié)點之間的干擾,但是會降低工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,影響智能工廠的實時信息傳輸。因此,在引入新技術(shù)的同時,也給現(xiàn)有研究帶來了新的挑戰(zhàn):(1)如何進行有效的網(wǎng)絡(luò)資源分配,實現(xiàn)IWSNs能量收集和吞吐量的折衷,是亟待解決的關(guān)鍵問題。(2)減少IWSNs的數(shù)據(jù)包丟失,增強網(wǎng)絡(luò)可靠性,是實現(xiàn)自適應(yīng)生產(chǎn)調(diào)度的前提。3.2.2IWSNs的誤碼率和數(shù)據(jù)包丟失率模型在工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)中,不同于假定于完全可靠的有線鏈路,無線通信鏈路很容易發(fā)生數(shù)據(jù)包丟失,從而影響智能工廠中的無線數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程終端控制的準(zhǔn)確性,導(dǎo)致控制系統(tǒng)不穩(wěn)定,甚至癱瘓。因此,IWSNs的可靠性傳輸是工業(yè)自適應(yīng)生產(chǎn)調(diào)度研究的前提。為了保證頻分多址(FrequencyDivisionMultipleAccess,FDMA)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸可靠性,需要對具有RF能量收集的合作中繼網(wǎng)絡(luò)的通信資源進行
【參考文獻】:
期刊論文
[1]BAS-ADAM:An ADAM Based Approach to Improve the Performance of Beetle Antennae Search Optimizer[J]. Ameer Hamza Khan,Xinwei Cao,Shuai Li,Vasilios N.Katsikis,Liefa Liao. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2020(02)
[2]我國智能制造技術(shù)在工廠應(yīng)用與思考[J]. 郭宇,王海剛. 中外企業(yè)家. 2020(01)
[3]淺說智能制造[J]. 李培根. 智慧中國. 2019(05)
[4]基于天牛須優(yōu)化算法的圖像分割[J]. 李桃,侯紅英. 計算機產(chǎn)品與流通. 2019(03)
[5]發(fā)展智能制造,改變制造行業(yè)[J]. 耿峰,駱學(xué)農(nóng),姜琦,韓建新,王立書. 軟件和集成電路. 2019(01)
[6]“中國制造2025”研究進展及評述[J]. 高青松,李婷. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟. 2018(10)
[7]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用研究[J]. 薛國超. 智能建筑與智慧城市. 2018(09)
[8]基于天牛須搜索的花朵授粉算法[J]. 邵良杉,韓瑞達. 計算機工程與應(yīng)用. 2018(18)
[9]工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的體系框架與關(guān)鍵技術(shù)——解讀《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng):體系與技術(shù)》[J]. 夏志杰. 中國機械工程. 2018(10)
[10]考慮能耗與質(zhì)量的機床構(gòu)件生產(chǎn)線多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度方法[J]. 朱光宇,徐文婕. 控制與決策. 2019(02)
本文編號:2996715
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