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差异工件的单机批处理在线优化控制方法

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 批处理优化控制问题的研究现状

1.2.1 单机批处理优化控制问题

1.2.2 差异工件批处理优化控制问题

1.2.3 批处理在线优化控制问题

1.3 论文的主要内容及组织结构

第二章 传送带给料分批加工系统

2.1 传送带给料分批加工系统的物理模型

2.2 传送带给料分批加工系统的结构特点

2.3 传送带给料分批加工系统的运行模式

2.4 本章小结

第三章 传送带给料分批加工系统在线优化控制

3.1 在线优化控制模型

3.1.1 系统假设

3.1.2 系统在线优化控制问题的数学模型

3.2 优化控制方法

3.2.1 分批规则

3.2.2 优化算法

3.3 仿真实验及结果分析

3.3.1 系统的优化效果

3.3.2 分批规则对系统性能的影响

3.3.3 系统参数对性能的影响

3.4 本章小结

第四章 基于需求驱动的传送带给料分批加工系统在线优化控制

4.1 在线优化控制模型

4.1.1 系统的物理模型

4.1.2 系统假设

4.1.3 系统在线优化控制问题的数学模型

4.2 优化算法

4.3 仿真实验及结果分析

4.3.1 性能指标的定义

4.3.2 系统的优化效果

4.3.3 系统参数对性能的影响

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

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摘要

在现代化大规模生产环境下,批量化工件处理可以有效地提高生产效率,从而满足现代化生产需求。因此,研究批处理的优化控制问题,具有重要的理论和现实意义。该问题也是生产优化领域的一个重要研究方向。
  本文将预测控制机制引入批处理问题中,提出一种传送带给料分批加工模型。在该模型中,加工主体是具有批量化工件处理能力的设备,且系统能够沿着工件到达的方向向前观察一段距离,即前视距离,并能通过传感器获知前视距离内的工件信息。本文在考虑工件尺寸和加工时间存在差异的情形下,重点研究单机模型的在线优化控制问题。首先,以前视距离为控制变量,无穷时段内的工件处理率最大为优化目标,建立了系统的优化模型。该模型包含两个决策优化过程,即工件分批决策和行动选择决策。针对工件分批决策,本文根据系统的运行模式,提出一种以批处理机加工周期内加工能力浪费比最小为准则的工件分批规则;对于行动选择决策,考虑到系统的复杂性,文中引入模型无关的Q学习优化方法,以求解最优前视控制策略。
  另外,本文还考虑了需求驱动的生产模式,提出一种基于需求驱动的传送带给料分批加工模型,研究了其在线优化控制问题。首先,以无穷时段内的利润损失率最小为优化目标,建立了系统的实时动态分批优化模型。然后,给出了一种基于Q学习的在线优化控制方法。
  同时,本文进行了相应的仿真分析,结果验证了所构建模型的合理性以及在线优化控制方法的有效性。仿真实验中还分析了不同分批规则以及一些物理参数对系统性能的影响,为系统的设计和优化控制提供了参考。

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