【摘要】：隨著科技水平的不斷提高,傳統(tǒng)的大批量流水線生產(chǎn)模式已無法適應(yīng)消費(fèi)終端的不確定性、多變性,企業(yè)生產(chǎn)的柔性化、智能化要求日益增加。AGV作為一種智能化的物料搬運(yùn)車輛,在車間物流中表現(xiàn)出較高的智能化、自動化,大大提高了制造業(yè)中生產(chǎn)線生產(chǎn)的柔性和靈活程度。但由于AGV在國內(nèi)應(yīng)用起步較晚,在使用過程中還存在較多問題。本文以J公司電控車間多AGV系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度為研究對象,重點(diǎn)研究AGV在物料配送過程中在路徑規(guī)劃、任務(wù)分配等方面存在的問題。本文主要進(jìn)行了以下幾個方面的研究:(1)對J公司電控車間多AGV系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度情況進(jìn)行調(diào)查、研究,收集研究數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)AGV配送過程中,在路徑規(guī)劃、任務(wù)分配等方面存在問題,并分析問題存在的原因。(2)為解決AGV作業(yè)過程中存在的問題,本文建立了以系統(tǒng)中AGV配送總距離最小為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)各產(chǎn)線生產(chǎn)過程中物料消耗速度和配送的時(shí)間要求,引入時(shí)間窗和罰函數(shù)部分,增加了數(shù)學(xué)模型的科學(xué)性、實(shí)用性。(3)為更好求解數(shù)學(xué)模型,本文對常用算法進(jìn)行分析,并選用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行模型求解。由于粒子群優(yōu)化算法求解得到的路徑改善效果不明顯,繼續(xù)使用粒子群—遺傳混合算法進(jìn)行求解,再次得到優(yōu)化路徑,通過對改善前后的路徑進(jìn)行分析、比較,確定利用粒子群—遺傳混合算法求解模型得到的路徑為最優(yōu)路徑。(4)為證明優(yōu)化后路徑的可行性,直觀說明改善效果,本文運(yùn)用Anylogic仿真軟件對優(yōu)化前和利用粒子群—遺傳混合算法求得的AGV配送路徑進(jìn)行建模仿真比較。通過對比輸出數(shù)據(jù)可知,利用粒子群—遺傳混合算法求得的配送路徑實(shí)際效果良好,與優(yōu)化前相比,各項(xiàng)指標(biāo)都有所改善。本文通過對J公司多AGV系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度進(jìn)行研究,對配送路徑進(jìn)行重新規(guī)劃,使系統(tǒng)中AGV配送路徑更加合理,提高配送效率,減少配送成本。該論文有圖34幅,表28個,參考文獻(xiàn)83篇。
【圖文】：

2 AGV 系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度理論位機(jī)控制，單機(jī)之間也存在信息交互。由于 J 公司電控車間 AGV駛路徑較為簡單，對通信系統(tǒng)要求較低，，因此現(xiàn)行通信系統(tǒng)為集中4）微處理器控制系統(tǒng)系統(tǒng)可接收外部信息，并對信息進(jìn)行處理，然后輸出任務(wù)信號，控制執(zhí)行、運(yùn)行路線等，實(shí)時(shí)監(jiān)控 AGV 狀態(tài)，及時(shí)處理 AGV 運(yùn)行過況，是 AGV 的核心組成部分。5）保護(hù)裝置防止 AGV 因發(fā)生意外情況造成損壞，需添加 AGV 自我保護(hù)裝置必要的經(jīng)濟(jì)損失。公司電控車間使用的 AGV 小車如圖 2-1 所示。

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文配置方面要求較高，前期投入成本較多。由于 J 公司電控車間引入 AGV 系統(tǒng)時(shí)間較短，且系統(tǒng)中 AGV 數(shù)量只有輛，集中控制系統(tǒng)可滿足實(shí)際物料配送要求，因此車間現(xiàn)采用的 AGV 控制系為集中控制系統(tǒng)。本文也將在這一前提下，對多 AGV 系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度進(jìn)行研究J 公司電控車間 AGV 集中控制系統(tǒng)模型如圖 2-2 所示。AGV 控制臺人任務(wù)管理操
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F273;TP18;F426.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2673982