本文關(guān)鍵詞： 多主體協(xié)同感知 Storm-Hadoop ANN多物理域信息融合 Stigmergy協(xié)作機(jī)制　出處：《深圳大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著消費(fèi)需求日益多樣化與個(gè)性化,傳統(tǒng)的剛性制造系統(tǒng)已經(jīng)越來越難以滿足個(gè)性化定制、小批量甚至單件生產(chǎn)等產(chǎn)品制造要求。并且隨著制造業(yè)、制造技術(shù)和制造系統(tǒng)的不斷發(fā)展、制造過程的復(fù)雜性等要求制造系統(tǒng)實(shí)體資源/設(shè)備等制造主體具備一定程度的自動(dòng)化甚至智能化,因此就需要實(shí)現(xiàn)制造主體的自主感知、判斷、推理決策和自主學(xué)習(xí)等等。當(dāng)前傳統(tǒng)制造系統(tǒng)正逐漸向著智能制造系統(tǒng)方向邁進(jìn),而智能制造系統(tǒng)是由多制造主體分布式耦合而成的有機(jī)制造系統(tǒng),各制造主體間存在著高度的耦合關(guān)系,主體間通過相互協(xié)作、群體協(xié)同決策以完成系統(tǒng)任務(wù)。因此這就要求制造系統(tǒng)中各制造主體能夠更好地根據(jù)各自狀態(tài)以及系統(tǒng)整體狀態(tài)進(jìn)行相互協(xié)作,也就是在多制造主體協(xié)同感知的前提下實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)各制造主體的協(xié)同。本文對(duì)多智能制造主體及其協(xié)同感知相關(guān)問題進(jìn)行了探討研究,從智能制造主體的定義與建模研究、CPS-Agent模型以及智能制造系統(tǒng)模型等方面研究其基本理論,并對(duì)多制造主體協(xié)同感知問題進(jìn)行了描述,從而為其建模的實(shí)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。針對(duì)多智能制造主體協(xié)同感知問題的建模,本文對(duì)比分析了集中式系統(tǒng)與分布式系統(tǒng)中的各種機(jī)制,重點(diǎn)研究了基于蟻群Stigmergy的多智能制造主體協(xié)同感知機(jī)制,并將其應(yīng)用到解決多智能制造主體群體協(xié)同決策問題,從而引出分布式協(xié)同感知問題。在對(duì)目前流行的分布式系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上,對(duì)分布式系統(tǒng)Storm和Hadoop進(jìn)行了充分的分析和研究,并將兩者進(jìn)行融合,形成一種混合分布式系統(tǒng),即Storm-Hadoop分布式集群系統(tǒng),得到基于多CPS-Agent和Storm-Hadoop的多智能制造主體協(xié)同感知框架。為解決多智能制造主體多物理域信息融合問題,對(duì)基于ANN的智能制造主體多物理域信息融合方法進(jìn)行了分析研究,對(duì)智能制造主體的多物理域信息進(jìn)行了分析與描述,討論了智能制造主體多物理域信息的獲取與處理方法,并對(duì)基于ANN的多物理域信息融合進(jìn)行仿真研究,為多智能制造主體群體協(xié)同決策任務(wù)分解奠定基礎(chǔ)。針對(duì)多智能制造主體協(xié)同群體決策問題如任務(wù)協(xié)同分解與分配,著重研究了基于Stigmergy協(xié)作機(jī)制的多智能制造主體群體協(xié)同決策方法,對(duì)算法設(shè)計(jì)、原理進(jìn)行了詳細(xì)闡述,并進(jìn)行了仿真研究,得到較為滿意的結(jié)果。最后,對(duì)以上提出的相關(guān)理論和算法,搭建了Storm-Hadoop集群,利用Visual Studio2012設(shè)計(jì)開發(fā)了原型系統(tǒng),對(duì)多物理域信息融合、系統(tǒng)群體協(xié)同決策任務(wù)分解進(jìn)行了仿真試驗(yàn)驗(yàn)證,得到了相應(yīng)的結(jié)果,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了總結(jié)分析,實(shí)現(xiàn)了本文所提出的基于蟻群Stigmergy和ANN多智能制造主體的協(xié)同狀態(tài)感知、任務(wù)協(xié)同分配。
[Abstract]:With the increasing diversification and individuation of consumer demand, the traditional rigid manufacturing system has become more and more difficult to meet the requirements of personalized customization, small batch and even single-piece production. The continuous development of manufacturing technology and manufacturing system and the complexity of manufacturing process require manufacturing agents such as manufacturing system physical resources / equipment to have a certain degree of automation or even intelligence, so it is necessary to realize the independent perception of manufacturing agents. Judgment, reasoning, decision making, autonomous learning, etc. At present, traditional manufacturing systems are gradually moving towards intelligent manufacturing systems, and intelligent manufacturing systems are organic manufacturing systems, which are made up of distributed coupling of multiple manufacturing agents. There is a high degree of coupling among manufacturing agents. Therefore, the manufacturing agents in manufacturing system should be able to cooperate with each other according to their respective states and the overall state of the system. That is to realize the coordination of manufacturing agents in manufacturing system under the premise of multi-agent collaborative perception. In this paper, the problems related to multi-intelligent manufacturing agents and their cooperative perception are discussed. The basic theory of intelligent manufacturing agent model and intelligent manufacturing system model are studied from the definition and modeling of intelligent manufacturing agent, and the cooperative perception problem of multiple manufacturing agents is described. In order to establish the foundation for its modeling. Aiming at the modeling of multi-intelligent manufacturing agent cooperative perception, this paper compares and analyzes various mechanisms in centralized system and distributed system. The cooperative awareness mechanism of multi-intelligent manufacturing agents based on ant colony Stigmergy is studied and applied to solve the cooperative decision-making problem of multi-intelligent manufacturing agents. On the basis of the research on the popular distributed system, Storm and Hadoop are fully analyzed and studied, and the two systems are combined to form a hybrid distributed system. In order to solve the problem of multi-intelligent manufacturing agent multi-physical domain information fusion, a multi-intelligent manufacturing agent cooperative awareness framework based on multiple CPS-Agent and Storm-Hadoop is obtained in Storm-Hadoop distributed cluster system. This paper analyzes and studies the multi-physical domain information fusion method of intelligent manufacturing agent based on ANN, analyzes and describes the multi-physical domain information of intelligent manufacturing agent, and discusses the method of obtaining and processing multi-physical domain information of intelligent manufacturing agent. The simulation research of multi-physical domain information fusion based on ANN is carried out, which lays a foundation for task decomposition of multi-intelligent manufacturing agent group collaborative decision making, aiming at multi-intelligent manufacturing agent collaborative group decision making problem such as task cooperative decomposition and assignment. The collaborative decision method of multi-intelligent manufacturing agent group based on Stigmergy cooperation mechanism is studied emphatically. The algorithm design and principle are described in detail, and the simulation results are given, and the results are satisfactory. Based on the above theories and algorithms, the Storm-Hadoop cluster is built, and the prototype system is designed and developed by using Visual Studio2012. The simulation results of multi-physical domain information fusion and group cooperative decision task decomposition of the system are verified, and the corresponding results are obtained. The results are summarized and analyzed, and the cooperative state awareness and task co-allocation based on ant colony Stigmergy and ANN are realized.
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TH16

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本文編號(hào)：1509033