發(fā)布時(shí)間：2021-08-11 23:28

　　針對(duì)傳統(tǒng)多車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度方法不能滿足智能生產(chǎn)系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化的問(wèn)題,結(jié)合智能工廠需求,以分布式柔性作業(yè)車(chē)間為研究對(duì)象,提出基于"生產(chǎn)計(jì)劃-車(chē)間調(diào)度-物流倉(cāng)儲(chǔ)"的ATC層次模型,該模型是以時(shí)間、成本組成的一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化模型;提出兩級(jí)效能偏差判別機(jī)制,在物聯(lián)環(huán)境下動(dòng)態(tài)識(shí)別擾動(dòng)并根據(jù)擾動(dòng)影響作出實(shí)時(shí)決策。最后,以3個(gè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題為例,基于遺傳禁忌搜索算法,驗(yàn)證了該模型的有效性。 

【文章來(lái)源】：制造業(yè)自動(dòng)化. 2020,42(03)CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

車(chē)間B調(diào)度甘特圖

圖1 分布式柔性作業(yè)車(chē)間示意圖

根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況，可人為設(shè)置一級(jí)重調(diào)度閾值和二級(jí)重調(diào)度閾值為。當(dāng)時(shí)，說(shuō)明擾動(dòng)因素造成的影響較小，可以忽略。當(dāng)時(shí)，說(shuō)明動(dòng)態(tài)事件造成的影響不可忽略，但在該車(chē)間內(nèi)重調(diào)度可以解決，需執(zhí)行車(chē)間內(nèi)重調(diào)度。當(dāng)時(shí)，說(shuō)明動(dòng)態(tài)事件造成的影響比較大，且單靠該車(chē)間重調(diào)度無(wú)法解決，需要通過(guò)外部資源的協(xié)調(diào)才能使生產(chǎn)平穩(wěn)運(yùn)行，則此時(shí)觸發(fā)生產(chǎn)系統(tǒng)的重調(diào)度。3 算例分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]差分進(jìn)化算法求解分布式柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題[J]. 吳秀麗,劉夏晶.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(10)
[2]物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下面向高動(dòng)態(tài)性生產(chǎn)系統(tǒng)優(yōu)態(tài)運(yùn)行的聯(lián)動(dòng)決策與控制方法[J]. 屈挺,張凱,閆勉,郭洪飛,黃國(guó)全,李從東,李曉敏.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(16)
[3]改進(jìn)人工蜂群算法求解分布式柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題[J]. 吳銳,郭順生,李益兵,王磊,許文祥.  控制與決策. 2019(12)
[4]面向柔性作業(yè)分布式車(chē)間的分層調(diào)度模型研究[J]. 楊江波,陳友玲,曹楠.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2014(23)
[5]基于目標(biāo)級(jí)聯(lián)法的動(dòng)態(tài)零件族跨單元生產(chǎn)的單元調(diào)度研究[J]. 韓文民,田麗麗,陳娟.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2012(10)
[6]基于目標(biāo)級(jí)聯(lián)法和粒子群算法的柔性分布式車(chē)間調(diào)度[J]. 黃英杰,姚錫凡.  中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(01)
[7]基于目標(biāo)級(jí)聯(lián)法的作業(yè)車(chē)間調(diào)度[J]. 黃英杰,姚錫凡,顏亮,余銘奇.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(06)
[8]面向大規(guī)模定制生產(chǎn)的e-陶制造單元標(biāo)層解分析優(yōu)化規(guī)劃模型[J]. 趙剛,江平宇.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2007(02)



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