异速并行机系统生产调度与预防性维护集成研究

发布时间：2017-09-01 07:26

  本文关键词：异速并行机系统生产调度与预防性维护集成研究

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【摘要】：生产系统中生产调度方案与设备维护计划的合理制定,不仅可以提高企业的经济效益,还对增强企业的市场竞争力有着相当重要的意义。一方面,生产调度是确保生产计划顺利完成的关键,合理安排生产调度能减少制造资源浪费;另一方面,设备维护是保证设备生产效率和降低制造成本的基础和关键。实际情况中,设备维护与生产调度之间存在耦合关系,设备衰退造成的设备失效,会影响生产调度;而生产负荷也会影响设备的运行状态及稳定性。因此,通过运用优化理论,集成研究生产调度与预防性维护,解决调度与维护之间的矛盾,对现代制造企业全面优化生产与维护活动,降低两者的综合成本,提高整个生产系统的效率具有重要意义。为此,本论文以异速并行机系统为研究对象,对生产调度与预防性维护集成问题进行研究,构建切合实际的集成模型并求解,以达到增强制造系统稳定性、降低制造成本、优化生产过程、提高生产效率的目的。本论文的主要研究内容包括以下几个方面:首先,对异速并行机系统生产调度与预防性维护集成问题进行总体研究。分析异速并行机系统生产调度的特征,并对设备预防性维护及设备可靠性理论进行研究。基于此,分析调度与维护的耦合关系,提出异速并行机系统生产调度与预防性维护集成的研究思路及相应的技术路线,并分析研究中的关键问题。其次,构建异速并行机系统生产调度与预防性维护集成模型。基于预防性维护策略和设备可靠性理论提出切合实际的混合维护方式;结合异速并行机系统生产调度的特征,量化调度与维护之间的耦合关系;进而构建以系统最大完工时间最短化和单位时间维护成本最小化为目标的集成模型。再次,研究集成模型求解算法。在分析常见多目标优化算法的基础上,结合集成模型的特点,选出带精英策略的非支配排序遗传算法;并针对其求解集成模型的不足,引入最小准则非支配排序法、外部记忆库以及改进的选择机制等改进策略,进而提出一种改进的多目标遗传算法。最后,结合I公司的基本数据,进行实例分析,验证本论文改进算法和集成模型的有效性及可行性。
【关键词】：异速并行机系统 生产调度 预防性维护 多目标遗传算法
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB497
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 生产调度研究9-10
• 1.2.2 预防性维护研究10
• 1.2.3 生产调度与预防性维护集成研究10-12
• 1.2.4 国内外研究现状总结12
• 1.3 研究目的及意义12-13
• 1.3.1 研究目的12-13
• 1.3.2 研究意义13
• 1.4 研究内容及章节安排13-15
• 1.5 本章小结15-16
• 2 异速并行机系统生产调度与预防性维护集成总体研究16-25
• 2.1 异速并行机系统生产调度基本概念16-19
• 2.1.1 生产调度的内涵16-17
• 2.1.2 并行机系统生产调度的内涵17-18
• 2.1.3 异速并行机系统生产调度特征分析18-19
• 2.2 设备预防性维护基础理论19-22
• 2.2.1 设备预防性维护内涵19-20
• 2.2.2 设备可靠性理论分析20-22
• 2.3 异速并行机系统生产调度与预防性维护集成研究框架22-24
• 2.3.1 研究思路22-23
• 2.3.2 技术路线23-24
• 2.3.3 研究的关键问题24
• 2.4 本章小结24-25
• 3 异速并行机系统生产调度与预防性维护集成模型研究25-33
• 3.1 问题描述与模型假设25-26
• 3.2 异速并行机系统生产调度与预防性维护集成模型构建26-32
• 3.2.1 完工时间建模28-30
• 3.2.2 维护成本建模30-31
• 3.2.3 集成模型构建31-32
• 3.3 本章小结32-33
• 4 集成模型求解算法研究33-44
• 4.1 优化算法分析33-34
• 4.2 改进的多目标遗传算法设计34-42
• 4.2.1 编码和解码35-36
• 4.2.2 种群初始化36-37
• 4.2.3 基于最小准则非支配排序的个体评价37-39
• 4.2.4 遗传操作设计39-41
• 4.2.5 基于外部记忆库的精英保留策略41-42
• 4.3 改进的多目标遗传算法求解集成模型流程42-43
• 4.4 本章小结43-44
• 5 实例分析44-57
• 5.1 I公司背景44-45
• 5.2 集成模型求解45-50
• 5.2.1 基本数据准备45-46
• 5.2.2 集成模型求解46-50
• 5.3 有效性验证50-56
• 5.3.1 算法有效性验证50-52
• 5.3.2 模型有效性验证52-56
• 5.4 本章小结56-57
• 6 结论57-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-63
• 附录 A. 作者在攻读硕士学位期间参加的主要项目63

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5 王家^，

本文编号：770735