【摘要】：柔性制造系統(tǒng)作為適用于中、小批量和較多品種生產的高柔性、高效率的制造系統(tǒng),受到了理論界和工程界的廣泛關注和深入研究。采用柔性制造技術,可以加速新產品的生產過程,降低生產成本,提高產品質量,增加生產柔性,提高對市場的應變能力,獲得更好的經濟效益。發(fā)展與之相適應的關鍵技術成為一項重要的研究課題。建模、故障診斷和可靠性分析是柔性制造系統(tǒng)能否實際應用的成敗關鍵,其研究和應用的成果已經成為柔性制造系統(tǒng)總體應用水平的一個重要標志。本文利用Petri網這一形式化和圖形化分析工具,對柔性制造系統(tǒng)的建模、故障診斷及可靠性分析方法進行了深入的研究,主要研究工作和取得的成果歸納如下: (1)為適應柔性制造系統(tǒng)結構復雜的特點,提出一種柔性制造系統(tǒng)UML-OOPN層次化建模方法,給出UML模型向OOPN模型轉化的具體規(guī)則和算法,用不變量分析法完成了對系統(tǒng)的死鎖分析,發(fā)揮了UML和Petri網兩者的優(yōu)勢,支持柔性制造系統(tǒng)從需求分析到模型實現的全部生命周期。 (2)為解決面向對象Petri網模型沒有時間約束,類型約束,無法對系統(tǒng)進行定量分析的問題,將時間知識的表示與推理引入到面向對象Petri網中,提出一種面向對象擴展著色時間Petri網,建立了柔性制造系統(tǒng)的面向對象擴展著色時間Petri網模型,給出時間一致性的分析方法,采用關聯(lián)矩陣分析模型的可達性,實現了柔性制造系統(tǒng)的時間特性定量分析,驗證了建模方法的有效性。 (3)為解決模糊產生式規(guī)則中的閾值和置信度難以確定的問題,提出一種自學習模糊Petri網,通過將知識模型進行分層處理后,利用神經網絡的學習能力訓練Petri網中的權值、閾值和確信度等參數,給出基于自學習模糊Petri網對柔性制造系統(tǒng)的故障診斷過程,體現了該方法能并行推理,顯示故障動態(tài)傳播的優(yōu)點。 (4)為解決隨機Petri網在對復雜大規(guī)模系統(tǒng)可靠性分析時面臨的狀態(tài)空間爆炸問題,提出一種分層隨機Petri網模型,采用分層隨機Petri網構建了柔性制造系統(tǒng)的可靠性分析模型,給出系統(tǒng)的可靠性指標體系,編程實現了HSPN-Tool可靠性仿真分析軟件,并基于分層隨機Petri網的仿真模型對系統(tǒng)可靠性進行了仿真分析。通過仿真,分析了影響系統(tǒng)可靠性的關鍵因素。
【圖文】：

狀態(tài)機是展示狀態(tài)與狀態(tài)轉換的圖，，可以使用狀態(tài)圖和來可視化狀態(tài)機。雖然狀態(tài)圖和活動圖都可以對系統(tǒng)的動們建模的目的有本質的區(qū)別�；顒訄D更強調對有幾個對象模，而狀態(tài)圖更強調對單個反應型對象建模，顯而易見，2011年 第07期 工程科技Ⅱ輯

表 2.1 OOPN 模型各庫所變遷含義Table2.1 Meanings of each place and transition of OOPN11 請求加載信息 IM12 一工件等待加載13 請求卸載信息 OM11 完成加載信息M12 完成卸載信息 IM21 車床設置請求22 零件已被裝入車床 OM21 完成設置信息M22 零件從車床卸載完畢 IM31 銑床設置請求32 零件已被裝入銑床 OM31 完成設置信息M32 零件從銑床卸載完畢 IM41 零件請求裝入 I/O 緩沖區(qū)M41 等待從 I/O 緩沖區(qū)溢出信息 IM51 零件請求裝入 WIP 緩沖M51 等待從 WIP 緩沖區(qū)溢出信息 G1 請求加工G2 完成裝載 G3 請求設置G4 請求裝載 G5 請求卸載
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TH165

【參考文獻】

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本文編號：2667934