建筑工業(yè)化已經(jīng)成為國(guó)際建筑行業(yè)發(fā)展的主流,預(yù)制混凝土構(gòu)件的工業(yè)化生產(chǎn)是建筑工業(yè)化的一個(gè)重要環(huán)節(jié),而目前大多數(shù)國(guó)內(nèi)預(yù)制混凝土構(gòu)件生產(chǎn)線的智能化和信息化水平不高。為響應(yīng)我國(guó)頒布的《中國(guó)制造2025》和“兩化融合”戰(zhàn)略,本文以預(yù)制混凝土構(gòu)件(簡(jiǎn)稱:PC構(gòu)件)生產(chǎn)線控制系統(tǒng)為研究對(duì)象,致力于研究基于Multi-Agent的PC構(gòu)件生產(chǎn)線智能控制系統(tǒng)。首先,通過(guò)調(diào)研該類生產(chǎn)線控制系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,引入了Multi-Agent控制理論,并深入分析了PC構(gòu)件生產(chǎn)線智能控制系統(tǒng)的控制指標(biāo)、控制和協(xié)作需求等問(wèn)題,設(shè)計(jì)出了解決方案,確立了論文的研究?jī)?nèi)容及研究方法。其次,建立了PC構(gòu)件生產(chǎn)線智能控制系統(tǒng)的Agent及Multi-Agent基本模型,具體包括Agent自適應(yīng)模型、黑板會(huì)話模型、基于合同網(wǎng)機(jī)制的競(jìng)標(biāo)模型等;并構(gòu)建了PC構(gòu)件生產(chǎn)線調(diào)度系統(tǒng)簡(jiǎn)化模型,分別進(jìn)行了生產(chǎn)時(shí)耗、生產(chǎn)能耗、生產(chǎn)環(huán)境和生產(chǎn)健康的評(píng)估算法設(shè)計(jì),其中生產(chǎn)能耗采用KNN(K近鄰算法)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行評(píng)估;研究了基于訂單堆積度的生產(chǎn)時(shí)耗與生產(chǎn)能耗的變權(quán)重綜合評(píng)估調(diào)度算法。第三,完成了基于Multi-Agent的PC構(gòu)件生產(chǎn)線關(guān)重件智...

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 國(guó)內(nèi)發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.2 國(guó)外發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 課題主要研究?jī)?nèi)容
第2章 PC構(gòu)件生產(chǎn)線智能控制系統(tǒng)分析與方案設(shè)計(jì)
    2.1 PC構(gòu)件生產(chǎn)線簡(jiǎn)介
    2.2 Multi-Agent基礎(chǔ)理論
        2.2.1 Agent概念與特征
        2.2.2 Multi-Agent系統(tǒng)概念與特征
    2.3 PC構(gòu)件生產(chǎn)線控制指標(biāo)分析
    2.4 PC構(gòu)件生產(chǎn)線控制需求性分析
        2.4.1 工序復(fù)雜性分析
        2.4.2 智能生產(chǎn)需求性分析
    2.5 PC構(gòu)件生產(chǎn)線協(xié)作問(wèn)題分析
        2.5.1 協(xié)作結(jié)構(gòu)分析
        2.5.2 協(xié)作任務(wù)分析
        2.5.3 決策機(jī)構(gòu)分析
    2.6 本章小結(jié)
第3章 PC構(gòu)件生產(chǎn)線智能體系統(tǒng)建模與調(diào)度算法研究
    3.1 Agent模型
        3.1.1 Agent基本模型
        3.1.2 Agent自適應(yīng)模型
    3.2 Multi-Agent模型
        3.2.1 Multi-Agent基本模型
        3.2.2 黑板會(huì)話模型
        3.2.3 基于合同網(wǎng)機(jī)制的競(jìng)標(biāo)模型
    3.3 智能評(píng)估調(diào)度算法數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
        3.3.1 PC構(gòu)件生產(chǎn)線調(diào)度系統(tǒng)簡(jiǎn)化模型
        3.3.2 KNN機(jī)器學(xué)習(xí)算法
    3.4 智能評(píng)估調(diào)度算法設(shè)計(jì)
        3.4.1 生產(chǎn)時(shí)耗評(píng)估算法
        3.4.2 生產(chǎn)能耗評(píng)估算法
        3.4.3 生產(chǎn)環(huán)境評(píng)估算法
        3.4.4 生產(chǎn)健康評(píng)估算法
    3.5 基于配方的綜合評(píng)估調(diào)度算法
    3.6 本章小結(jié)
第4章 PC構(gòu)件生產(chǎn)線關(guān)重件智能體控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)
    4.1 硬件選型
        4.1.1 控制器選型
        4.1.2 傳感器選型
        4.1.3 驅(qū)動(dòng)器選型
    4.2 基于EPLAN P8 的碼垛機(jī)智能體電氣接線圖設(shè)計(jì)
    4.3 基于現(xiàn)場(chǎng)總線的系統(tǒng)通訊網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
    4.4 RFID硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.4.1 RFID讀寫器
        4.4.2 RFID頻率選擇
        4.4.3 RFID預(yù)埋方式
    4.5 本章小結(jié)
第5章 RFID系統(tǒng)與碼垛機(jī)智能體控制系統(tǒng)的軟件研發(fā)與仿真
    5.1 基于S7-1200PLC的 RFID系統(tǒng)程序研發(fā)與仿真
    5.2 基于S7-1200PLC的碼垛機(jī)智能體程序研發(fā)與仿真
        5.2.1 硬件組態(tài)
        5.2.2 智能選窯程序
        5.2.3 智能定位程序
        5.2.4 智能交互程序
        5.2.5 基于WINCC的智能定位程序仿真
    5.3 本章小結(jié)
第6章 PC構(gòu)件生產(chǎn)線智能調(diào)度算法的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證
    6.1 基于Python的 KNN機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估調(diào)度算法程序研發(fā)與試驗(yàn)
        6.1.1 歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化處理
        6.1.2 KNN機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估調(diào)度算法程序研發(fā)與試驗(yàn)
    6.2 基于HMI配方的變?cè)u(píng)估權(quán)重系數(shù)軟件研發(fā)與仿真
    6.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及獲得的成果
致謝



本文編號(hào)：3838538