论文摘要
随着全球经济竞争的日趋激烈,企业的生存环境在剧烈的和不可预测的变化着。为适应这种变化,制造企业必须提高其制造系统的适应能力,以变应变。可重构制造系统正是在这一背景下提出的,它能够以较低的成本提高企业对外界环境变化的响应能力,满足顾客对产品个性化的需求。 制造系统的重构可以在设备层和系统层两个层次上进行,其使能技术问题也涉及到两个层次。对于系统层重构,本文研究了制造系统重构过程中设备选择、设备布局、制造系统仿真、系统控制结构四个方面的问题;对于设备层重构,本文研究了设备故障诊断、数控系统的重构两个方面的内容。 根据生产任务选择制造资源是制造系统进行重构的前提,文中建立了根据生产任务选择加工设备的指标体系,将模糊数学理论引入设备选择模型的建立中,通过模糊层次分析法确定了各指标的权重系数,采用模糊积分对备选设备进行综合评估。制造系统设备布局的优劣对重组后的制造系统性能有着重要的影响,考虑到设备布局问题属于NP完全问题,在设备布局问题求解的过程中引入了启发式算法,针对单一启发式算法存在的不足,将遗传算法和禁忌搜索结合起来,使这两种算法相互取长补短,应用于布局问题的求解过程中。为研究系统重组方案的优劣,将计算机仿真技术运用于制造系统的设计中,以QUEST_DELMIA为开发平台建立制造系统仿真模型。针对可重构制造系统的特点,将合弄控制结构引入到可重构制造系统中,在合弄控制结构中,将合弄划分为基本合弄和辅助合弄两类,通过基本合弄对辅助合弄的建议,在不同的情况下采用不同的对待方式,使合弄控制结构综合了递阶控制和分布式控制的优点。为了提高辅助合弄的效率,采用Petri网描述生产调度问题,以Petri网的系列变迁作为调度问题解的表达方式,将模拟退火算法引入调度算法中,并在模拟退火算法中增加了记忆功能,提高了模拟退火算法的效率。由于可重构制造系统需要根据生产任务的变化经常对制造系统重组,从而导致生产设备的移动、增加、减少或更换功能模块,相对于其他制造系统更容易引起设备产生故障。因此,本文讨论了设备故障诊断的方法,分析了模糊聚类、粗糙集理论、灰色系统理论应用于设备故障诊断过程中存
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