REST架構(gòu)下作業(yè)線模糊貼近度支配集優(yōu)化控制
本文選題:物聯(lián)網(wǎng) 切入點(diǎn):REST架構(gòu) 出處:《科技通報(bào)》2014年12期 論文類型:期刊論文
【摘要】:在基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下的REST架構(gòu)體系中,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)作業(yè)過程的優(yōu)化調(diào)度的關(guān)鍵是進(jìn)行作業(yè)線的支配集優(yōu)化控制。傳統(tǒng)的生產(chǎn)作業(yè)線的支配集控制算法采用遺傳算法進(jìn)行柔性工業(yè)控制,迭代步數(shù)較大,性能不好。提出一種基于生產(chǎn)質(zhì)量—效率—成本控制的多目標(biāo)模糊貼近度數(shù)學(xué)模型構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下的REST架構(gòu)體系,實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)作業(yè)線支配集優(yōu)化控制。開發(fā)REST物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)體系的工業(yè)控制系統(tǒng)平臺(tái),計(jì)算REST架構(gòu)體系下的作業(yè)線模糊貼近度特征,得到多目標(biāo)模糊貼近度數(shù)學(xué)模型,構(gòu)建REST架構(gòu)下的多目標(biāo)作業(yè)線物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行優(yōu)化目標(biāo)控制函數(shù)設(shè)計(jì)。實(shí)現(xiàn)對(duì)REST物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)模型下的支配集實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制。以某大型工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)作業(yè)線控制平臺(tái)為例,進(jìn)行實(shí)例仿真,得出該算法對(duì)多目標(biāo)的作業(yè)線控制具有較好的控制精度,預(yù)測(cè)效果較好,提高了工業(yè)生產(chǎn)效率,具有較好的工程應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In the REST architecture based on the Internet of things, The key to realize the optimal scheduling of production process is to carry out the optimal control of the dominating set of the production line. The traditional dominating set control algorithm of the production line adopts genetic algorithm to carry out flexible industrial control, and the iterative steps are large. A multi-objective fuzzy closeness mathematical model based on production quality, efficiency and cost control is proposed to construct the REST architecture based on the Internet of things platform. The industrial control system platform of REST Internet of things architecture is developed, and the fuzzy closeness characteristics of the operation line under the REST architecture are calculated, and the mathematical model of multi-objective fuzzy closeness degree is obtained. A multi-objective job line and physical network model based on REST architecture is constructed. The optimization objective control function is designed. The dominating set under the REST Internet of things architecture model is realized. Taking the production line control platform of a large industrial production enterprise as an example, the simulation is carried out. It is concluded that the algorithm has better control precision, better prediction effect, higher industrial production efficiency and better engineering application value for multi-objective operation line control.
【作者單位】: 天津天獅學(xué)院信息與自動(dòng)化學(xué)院;
【分類號(hào)】:TP391.44;TN929.5;TP273
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1575331
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