【摘要】：離散制造業(yè)而今已成為工業(yè)生產(chǎn)的主體,因其生產(chǎn)過(guò)程中具備制造資源多樣性和生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜多變性,使得離散制造的生產(chǎn)管理成為目前制造領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)離散制造系統(tǒng)中制造資源的有效管理和生產(chǎn)過(guò)程的有效控制,多數(shù)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)嘗試使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)離散制造中制造資源的互聯(lián)互通,構(gòu)建離散制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES),通過(guò)對(duì)制造系統(tǒng)中人員、物資、設(shè)備和生產(chǎn)過(guò)程的有效控制與管理,實(shí)現(xiàn)制造效率高效化、制造成本低廉化和生產(chǎn)周期合理化的管理目標(biāo)。在多年的研究與應(yīng)用中,研究人員發(fā)現(xiàn):物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益成熟,為構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的制造執(zhí)行系統(tǒng)提供了技術(shù)支持,但由于離散制造存在生產(chǎn)環(huán)境的多樣性和制造信息的不確定性,致使其制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)采集到的同類(lèi)數(shù)據(jù)間存在著數(shù)值的差異性和時(shí)間的滯后性,嚴(yán)重制約著系統(tǒng)決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。所以,如何消除同類(lèi)設(shè)備在生產(chǎn)中因工作環(huán)境和設(shè)備性能的不同造成生產(chǎn)信息數(shù)據(jù)在采集與傳輸過(guò)程中存在的差異性,已成為離散制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化設(shè)計(jì)、生產(chǎn)資源合理配置和生產(chǎn)過(guò)程實(shí)時(shí)控制所面臨的核心問(wèn)題。本文擬通過(guò)對(duì)離散制造執(zhí)行系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深入研究,研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下離散制造執(zhí)行系統(tǒng)的特性并分析其采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)間的差異性,探討目前常用的物聯(lián)網(wǎng)下差異性數(shù)據(jù)融合算法的應(yīng)用過(guò)程和融合效果,提出基于分?jǐn)?shù)階微積分的物聯(lián)網(wǎng)下離散制造系統(tǒng)差異數(shù)據(jù)融合算法并與其他算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性和可靠性。完成的主要研究工作和成果總結(jié)如下:1.離散制造生產(chǎn)特性的研究。通過(guò)對(duì)離散制造“多品種小批量”生產(chǎn)特點(diǎn)的分析和對(duì)周邊離散性制造企業(yè)的調(diào)研,得出離散制造存在以下特點(diǎn):①產(chǎn)品種類(lèi)的多樣性帶來(lái)生產(chǎn)工藝的多樣性和制造資源多樣性;②制造資源類(lèi)型的多樣性帶來(lái)生產(chǎn)信息和數(shù)據(jù)種類(lèi)的多樣性;③市場(chǎng)信息的不確定性帶來(lái)生產(chǎn)信息的不確定性。2.離散制造執(zhí)行系統(tǒng)檢測(cè)數(shù)據(jù)特性的分析。根據(jù)離散制造的生產(chǎn)特點(diǎn),得出離散制造執(zhí)行系統(tǒng)測(cè)得的生產(chǎn)數(shù)據(jù)具有以下特性:①制造資源的多樣性帶來(lái)的檢測(cè)信息的多樣性;②同類(lèi)制造資源和檢測(cè)設(shè)備由于性能的差異性致使檢測(cè)數(shù)據(jù)存在差異性;③制造資源分布的離散性致使檢測(cè)點(diǎn)間存在工作環(huán)境的差異性和信息傳送距離的差異性,從而帶來(lái)檢測(cè)點(diǎn)間測(cè)量誤差的差異性。3.多傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究。分析目前國(guó)內(nèi)外對(duì)多傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)融合算法的研究現(xiàn)狀和存在的不足,探討了目前常用的數(shù)據(jù)融合算法中貝葉斯估計(jì)法、D-S證據(jù)推理法、模糊邏輯法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在物聯(lián)網(wǎng)下多傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)融合中的優(yōu)缺點(diǎn),研究分析了以上算法在離散制造檢測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用效果與不足。4.通過(guò)對(duì)分?jǐn)?shù)階微積分理論的研究,探討了分?jǐn)?shù)階微積分算法在多傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)融合處理中應(yīng)用效果和其在離散制造多傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)融合處理中的不足,最后提出了應(yīng)用分?jǐn)?shù)階偏微分理論融合處理物聯(lián)網(wǎng)下離散制造多傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)的理念,建立了基于分?jǐn)?shù)階偏微分方程的物聯(lián)網(wǎng)下離散制造多傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)融合算法模型,并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性。5.總結(jié)研究成果,展望物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下離散制造執(zhí)行系統(tǒng)檢測(cè)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究方向和工作重點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TH186
【圖文】：

邐（２－２８）逡逑從上式可以看出權(quán)系數(shù)值的計(jì)算需要使用歷史數(shù)據(jù)，值的大小與當(dāng)前的ｋ逡逑值和階次ｖ有關(guān)，從圖２．１可以看出，權(quán)系數(shù)ｗ丨值在ｔｅ邋（１，５）期間呈現(xiàn)快速衰減逡逑特性，而且在ｋ＞５時(shí)，權(quán)系數(shù)約等于０；權(quán)系數(shù)ｗ丨值的衰減速度與階次ｖ有關(guān)，逡逑階次ｖ邋ｅ邋（０，１）區(qū)間時(shí)，權(quán)系數(shù)＜邋的衰減速度隨著ｖ值的增大而增大。逡逑（３）

于對(duì)信號(hào)建立了一個(gè)線性時(shí)不變?yōu)V波系統(tǒng)，該時(shí)不變?yōu)V波系統(tǒng)的濾波函數(shù)即為逡逑Ｊ邋⑷邋？邋＝｜＜ａ）Ｖ邋咖）。逡逑圖４－１為分?jǐn)?shù)階階次ｖ取不同值時(shí)分?jǐn)?shù)階微分算子的幅頻特性。從圖中可以逡逑看出：逡逑（１）分?jǐn)?shù)階微分算子對(duì)信號(hào)的強(qiáng)度有輔助作用，在對(duì)信號(hào)進(jìn)行融合處理時(shí)，如逡逑果同時(shí)增加分?jǐn)?shù)階微分算子數(shù)值和信號(hào)頻率，即可實(shí)現(xiàn)信號(hào)強(qiáng)度的迅速增加；逡逑〔２）當(dāng)Ｖ＝０時(shí)，分?jǐn)?shù)階微分算子不具備增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的作用；逡逑（３）當(dāng)０〈Ｖ〈１時(shí)，分?jǐn)?shù)階微分算子具有提升和改善信號(hào)低頻部分的強(qiáng)度／幅度的逡逑功能，且提升的幅度略大于一階次和二階次微分算子？，逡逑分?jǐn)?shù)階微分具備改善信號(hào)的高頻部分強(qiáng)度／幅度提升的功能，但效果顯著小逡逑于一階次和二階次微分。逡逑根據(jù)圖４－１所示的信號(hào)強(qiáng)度與分?jǐn)?shù)階微分算子之間的關(guān)系，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)不同逡逑４９逡逑

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本文編號(hào)：2714171