【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)全球化趨勢(shì)的不斷加強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整步伐的不斷加快，制造企業(yè)面臨的市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生了巨大變化，尤其表現(xiàn)在客戶對(duì)產(chǎn)品的個(gè)性化需求、對(duì)產(chǎn)品交貨期的及時(shí)性和生命周期的短暫性等要求越來(lái)越苛刻。由于生產(chǎn)單元可將生產(chǎn)過(guò)程組織為協(xié)調(diào)高效的物流，因此可顯著縮短制造周期、節(jié)約生產(chǎn)面積、避免庫(kù)存積壓、提高設(shè)備利用率，在離散制造業(yè)、冶金、造船等多個(gè)行業(yè)有著廣泛應(yīng)用。 在實(shí)際生產(chǎn)中，由于經(jīng)常性的臨時(shí)插單、零部件種類繁多、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工藝路線和設(shè)備配置非常靈活，導(dǎo)致生產(chǎn)單元換線頻繁。同時(shí)，換線決策具有復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)隨機(jī)性和多目標(biāo)性等特點(diǎn)，采用以經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師人工決策為主的傳統(tǒng)換線決策方式已無(wú)法滿足日漸復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境的要求，而換線決策的優(yōu)劣直接影響產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)周期和生產(chǎn)單元柔性等重要因素�；诖�，如何客觀和準(zhǔn)確地反映生產(chǎn)換線決策的上述特點(diǎn)，合理進(jìn)行生產(chǎn)單元換線決策，成為學(xué)術(shù)界和企業(yè)界面臨的重大課題。 目前，由于生產(chǎn)單元自身的自治性、演化性、復(fù)雜性及人在生產(chǎn)單元中工作方式、任務(wù)流程和行為表現(xiàn)的不確定性和動(dòng)態(tài)性，單純基于數(shù)學(xué)優(yōu)化模型的換線決策分析尚存在如下問(wèn)題：第一、生產(chǎn)單元日益顯現(xiàn)出動(dòng)態(tài)化、多目標(biāo)化等特征，單純的數(shù)學(xué)建模很難滿足全局最優(yōu)和高可行性的生產(chǎn)要求；第二、受產(chǎn)品需求的多樣化、臨時(shí)插單、緊急跟單和產(chǎn)品交貨期等因素的影響，對(duì)制造系統(tǒng)柔性的要求越來(lái)越高，生產(chǎn)單元出現(xiàn)復(fù)雜巨系統(tǒng)趨勢(shì)，數(shù)學(xué)建模很難全面和準(zhǔn)確地反映客觀的實(shí)際生產(chǎn)情況；第三、部分影響人的決策的因素很難進(jìn)行量化，單純的數(shù)學(xué)建模方法無(wú)法體現(xiàn)這些因素的作用。針對(duì)傳統(tǒng)換線決策研究的局限性，以及目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的不足，如：知識(shí)收集手段的欠缺、生產(chǎn)換線專家系統(tǒng)規(guī)則抽取手段的缺失以及應(yīng)用模式的狹窄，本論文提出了基于交互仿真及混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)研究，全文的研究?jī)?nèi)容主要包括： 首先，對(duì)一般專家系統(tǒng)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其原理進(jìn)行了深入探討，提出了基于交互仿真及混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)原理和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)及技術(shù)路線，考慮到后期換線領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)的擴(kuò)充，提出了基于Web Service的系統(tǒng)工作過(guò)程和應(yīng)用模式。 其次，對(duì)目前專家系統(tǒng)知識(shí)獲取的不足，為利用交互仿真對(duì)知識(shí)獲取，提出了制造系統(tǒng)仿真模型和交互仿真模型的構(gòu)建過(guò)程，提出了交互仿真穩(wěn)定判定算法、專家決策遴選的算法，并通過(guò)實(shí)例介紹了的交互仿真的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。 再次，具體研究了生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)，包括：對(duì)生產(chǎn)換線決策影響因素的復(fù)雜性和多樣性應(yīng)用主成分分析對(duì)生產(chǎn)狀態(tài)矢量進(jìn)行降維；運(yùn)用融合Fisher分類器和回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算技術(shù)處理生產(chǎn)控制策略中變量的多模式性；提出了一種基于IER-Trepan算法和預(yù)置文本技術(shù)構(gòu)成的推理機(jī)規(guī)則提取技術(shù)解決了傳統(tǒng)生產(chǎn)換線專家系統(tǒng)規(guī)則抽取手段的不足；針對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)應(yīng)用模式的狹窄性，提出了基于Web Serviece應(yīng)用模式的生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)，用一種以雙層COM對(duì)象結(jié)構(gòu)封裝以及專家系統(tǒng)的程序?qū)崿F(xiàn)。 最后，以某摩托車發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)單元生產(chǎn)換線決策為研究背景，對(duì)提出的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)進(jìn)行了可行性驗(yàn)證。結(jié)果表明，基于交互仿真技術(shù)及混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)具有較好的可行性和可操作性，為生產(chǎn)單元智能換線決策提供了一種可行的方法。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TH186;TP182
【圖文】：

圖 1.1 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)Fig1.1 Content structure of the paper1.3.4 本文研究技術(shù)路線① 建交互仿真模型，并在交互仿真過(guò)程中提出了生產(chǎn)狀態(tài)的判穩(wěn)算法以及專家規(guī)則遴選算法，將遴選出的最佳決策規(guī)則儲(chǔ)存到知識(shí)庫(kù)中。② 結(jié)合推理策略換線決策專家系統(tǒng)推理機(jī)的實(shí)現(xiàn)算法，通過(guò)在混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸算法上融合Fisher分類器，對(duì)控制策略矢量中多模式離散變量的進(jìn)行分類。對(duì)于兩模式的控制策略變量使用分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。③ 運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則抽取算法實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)換線專家決策系統(tǒng)解釋機(jī)制。④ 提出了一種雙層級(jí)的封裝專家系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)方案，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于Web Service技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用。⑤ 開發(fā)一個(gè)摩托車發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例。應(yīng)用結(jié)果表明，上述的方法體系是有效的、可行的。1.4 論文的創(chuàng)新點(diǎn)

單元換線決策專家系統(tǒng)的總體技術(shù)方線決策專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)原理決策專家系統(tǒng)建立在一般專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，采用交互仿真進(jìn)行知識(shí)收集和遴選，對(duì)生產(chǎn)單元當(dāng)?shù)耐评砼c解釋機(jī)制等一系列技術(shù)手段，從而實(shí)助進(jìn)行生產(chǎn)換線決策的目的。結(jié)構(gòu)有三種結(jié)構(gòu)形式：基本結(jié)構(gòu)、一般結(jié)構(gòu)和理想結(jié)基本結(jié)構(gòu)，它包括兩個(gè)主要部分：知識(shí)庫(kù)和推理程師與換線領(lǐng)域?qū)＜抑苯咏换ィ占c整理領(lǐng)域示形式并存放到知識(shí)庫(kù)中；推理機(jī)根據(jù)用戶的問(wèn)，運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解，并將產(chǎn)

它是專家系統(tǒng)與用戶之間進(jìn)行信能夠分析并解釋用戶的提問(wèn)、命令和輸息，包括對(duì)問(wèn)題的回答、對(duì)系統(tǒng)行為的于記錄專家系統(tǒng)求解問(wèn)題當(dāng)中的中間假：計(jì)劃、記事簿和解答。計(jì)劃部分描述問(wèn)題的當(dāng)前計(jì)劃、目標(biāo)、問(wèn)題狀態(tài)及其全部初始數(shù)據(jù)；其次，形成幾個(gè)最可能假設(shè)；最后，集中處理這個(gè)假設(shè)直至找作，這些動(dòng)作對(duì)應(yīng)于與以前某些判定有候選假設(shè)，判定以及判定之間的關(guān)系。。管理和控制記事簿，并決定下一步要略性知識(shí)、用于指揮記事簿中各個(gè)動(dòng)作，“避免重復(fù)勞動(dòng)”等等。為了使用策略

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本文編號(hào)：2751952