车间生产作业RFID网络配置与优化调度算法研究

发布时间：2017-06-09 09:06

  本文关键词：车间生产作业RFID网络配置与优化调度算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：生产调度是车间管理的核心,它对车间资源的合理分配,提高车间生产效率,节约加工成本至关重要。但是一个好的调度系统不只是处理静态数据,还要能够在数据变动或者机器故障时产生应对调度方案。无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)是一种自动识别技术,可实现对覆盖范围内目标的识别与信息的获取,因此本文采用RFID技术建立RFID数据采集网络,实时采集车间作业数据。首先对静态车间作业调度问题进行研究,再针对数据采集网络的实时数据进行动态调度研究,具体研究内容包括以下四个方面:(1)针对车间工件加工过程中生产数据准确性低、采集反馈周期长等问题,分析面向调度的车间数据采集对象及采集方法,介绍RFID技术运作的基本原理,构建基于RFID技术的数据采集网络,以实现对加工数据的实时追溯,为动态车间作业调度提供完整数据源。(2)针对RFID网络在车间的应用特点,分析RFID读写器天线工作方式及覆盖范围,建立RFID网络读写器部署模型。设计一种速度差分变异粒子群算法对该模型进行求解,在粒子群算法进化停滞时对粒子速度进行差分变异操作。仿真实验结果证明该算法较基本粒子群算法在提升网络覆盖率、加强网络负载平衡以及提高网络经济效益方面有更好的表现。(3)针对一般车间作业调度问题,以最小最大机器完工时间为优化目标,建立车间作业调度模型,提出一种协同混合粒子群算法进行求解。在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法进行求解,为了简化算法结构同时保证种群的多样性,将协同思想引入到算法中。利用仿真实例以及和经典车间作业调度求解算法的比较验证了所提出的协同混合粒子群算法在求解车间作业调度问题上的有效性与优越性。(4)研究了柔性车间作业调度问题,设计一种离散随机粒子群算法,对粒子群算法进行随机化和离散化处理。利用仿真实例验证了所提出的离散随机粒子群在求解柔性车间作业调度问题上的有效性与优越性。最后根据数据采集网络采集的数据,结合动态调度策略,通过仿真实验,验证了该算法可以在机器故障和紧急工件插入扰动状态下,完成车间作业的调度。
【关键词】：数据采集 RFID技术 粒子群算法 RFID网络部署 车间作业调度
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB497;TP391.44
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.2.1 车间作业静态调度问题研究现状8-9
• 1.2.2 车间作业动态调度问题研究现状9-10
• 1.2.3 研究中存在的问题10-11
• 1.3 本文主要内容及结构11-13
• 第二章 车间作业数据采集RFID网络与调度问题分析13-21
• 2.1 面向调度的数据采集对象分析13-14
• 2.2 面向调度的数据采集技术分析14-17
• 2.2.1 面向调度的数据采集技术分析14-15
• 2.2.2 RFID技术介绍15-16
• 2.2.3 车间作业数据采集RFID网络构建16-17
• 2.2.4 车间作业数据的实时存储17
• 2.3 车间作业调度问题17-20
• 2.3.1 调度问题分类17-18
• 2.3.2 车间作业调度问题的性能指标18-19
• 2.3.3 基于车间实时数据的动态调度问题19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 数据采集RFID网络优化部署21-32
• 3.1 数据采集RFID网络车间应用场景分析21-22
• 3.2 RFID网络优化部署模型22-25
• 3.2.1 RFID读写器天线传播模型22-24
• 3.2.2 RFID读写器网络部署模型24-25
• 3.3 VDM-PSO网络优化部署算法25-28
• 3.3.1 粒子群（PSO）算法25-26
• 3.3.2 差分（DE）算法26-27
• 3.3.3 速度差分变异粒子群（VDM-PSO）算法27-28
• 3.4 仿真结果与分析28-31
• 3.4.1 粒子编码28-29
• 3.4.2 仿真参数设计29
• 3.4.3 仿真结果与分析29-31
• 3.5 本章小结31-32
• 第四章 协同混合粒子群（CHPSO）算法求解JSP问题32-46
• 4.1 车间作业调度问题（JSP）数学模型32-34
• 4.1.1 JSP描述32-33
• 4.1.2 JSP的数学模型33-34
• 4.2 协同混合粒子群（CHPSO）算法34-40
• 4.2.1 引力搜索（GSA）算法35-37
• 4.2.2 粒子群引力搜索混合（HPSO）算法37-39
• 4.2.3 协同混合粒子群（CHPSO）算法39-40
• 4.3 仿真结果与分析40-45
• 4.3.1 粒子编码与解码40-41
• 4.3.2 仿真参数设计41-42
• 4.3.3 仿真结果与分析42-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第五章 离散随机粒子群（DRPSO）算法求解动态FJSP问题46-63
• 5.1 柔性车间作业调度问题（FJSP）数学模型46-49
• 5.1.1 FJSP描述46-47
• 5.1.2 FJSP数学模型47-49
• 5.2 离散随机粒子群（DRPSO）算法49-55
• 5.2.1 随机粒子群（RPSO）算法49-51
• 5.2.2 离散随机粒子群（DRPSO）算法51-52
• 5.2.3 粒子编码与解码52-54
• 5.2.4 种群初始化及更新54-55
• 5.3 经典测试实例仿真与验证55-58
• 5.3.1 仿真参数设计55-56
• 5.3.2 仿真结果与分析56-58
• 5.4 基于数据采集平台的动态FJSP仿真与分析58-62
• 5.4.1 动态调度干扰事件与实时性分析58
• 5.4.2 调度数据获取与仿真参数设计58-60
• 5.4.3 仿真结果与分析60-62
• 5.5 本章小结62-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 6.1 总结63
• 6.2 展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-70
• 附录：作者在校科研成果70

【参考文献】

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中国硕士学位论文全文数据库 前5条

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本文编号：434941