大型智能工厂跨车间生产物流中AGV调度研究
发布时间:2023-05-08 02:43
智能生产物流是指智能制造企业在智能生产环境中,通过自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)、传送带、升降机和设备控制系统等技术,根据生产计划在生产作业时按照生产工艺进行原辅料的配送,部件或半成品在不同的加工点转运,成品从生产线到智能仓库出入库等运输作业的全过程。在生产物流过程中,融入路径规划技术的AGV是执行自动化生产及仓储运输的重要装置,基于智能化设备的多AGV的路径规划及任务调度技术结合信息化系统是实现多AGV在生产及仓储等复杂环境下执行物流运输任务、提高制造生产效率的关键。本文以河南H大型制造企业的智能化无人工厂易地技术改造项目为研究对象,为实现全企业无人化智能生产物流,结合易地技改项目中生产物流跨车间、跨楼层和基于生产计划、生产工艺智能化调度的特点构建了一个自适应、反应灵活、可靠性强、鲁棒的生产物流一体化智能管控系统,重点研究了多AGV在生产物流过程中的静态环境多任务分配、动态任务重调度策略以及无冲突的全局最优路径规划,最终实现基于整个智能工厂的全车间无人化、智能化生产物流运输。其主要研究内容如下:(1)在生产计划、生产工艺复杂可变的情况下,针对H...
【文章页数】:90 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多AGV全局无冲突路径规划技术研究现状
1.2.2 多AGV任务调度技术研究现状
1.3 主要研究内容与创新点
1.4 论文的组织结构
第2章 大型智能工厂生产物流中智能调度系统总体设计
2.1 智能工厂体系结构
2.2 智能生产物流分析
2.2.1 智能制造车间布局
2.2.2 智能工厂生产工艺流程
2.2.3 基于智能工厂的跨车间跨楼层调度模型
2.3 智能生产物流关键技术
2.3.1 路径规划相关算法
2.3.2 多AGV调度相关算法
2.4 本章小结
第3章 基于人工势场蚁群融合算法的多AGV全局路径规划
3.1 AGV全局路径规划问题描述与环境建模
3.1.1 问题描述
3.1.2 环境建模
3.2 针对多AGV全局路径规划的人工势场法蚁群融合算法
3.2.1 人工势场法优化
3.2.2 蚁群算法优化融合人工势场法
3.2.3 多AGV路径冲突解决策略
3.3 多AGV路径规划算法仿真实验
3.3.1 多AGV路径规划算法实现流程
3.3.2 单AGV全局最优路径仿真实验
3.3.3 多AGV全局路径冲突处理仿真实验
3.4 本章小结
第4章 基于改进遗传算法的多AGV多任务分配与动态调度优化
4.1 多AGV多任务分配与动态调度问题描述与环境建模
4.1.1 问题描述
4.1.2 多AGV调度问题环境建模
4.2 多AGV多任务分配算法及动态重调度策略
4.2.1 基于改进遗传算法的静态多AGV多任务分配优化
4.2.2 动态环境下多AGV重调度策略
4.3 实验结果分析
4.3.1 静态环境下多AGV多任务分配实验
4.3.2 动态环境AGV任务重调度实验
4.4 本章小结
第5章 基于智能工厂生产物流一体化的仿真及其智能生产物流平台的实现
5.1 多AGV动态调度结合路径规划仿真
5.1.1 FlexSim简介
5.1.2 多AGV任务调度仿真实验
5.2 基于微服务框架的智能生产物流平台设计与实现
5.2.1 智能生产物流管理平台需求分析
5.2.2 基于Spring Cloud微服务技术的系统框架设计
5.2.3 智能生产物流管理平台数据库设计
5.2.4 生产物流管理平台界面及功能介绍
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的研究成果
本文编号:3811824
【文章页数】:90 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多AGV全局无冲突路径规划技术研究现状
1.2.2 多AGV任务调度技术研究现状
1.3 主要研究内容与创新点
1.4 论文的组织结构
第2章 大型智能工厂生产物流中智能调度系统总体设计
2.1 智能工厂体系结构
2.2 智能生产物流分析
2.2.1 智能制造车间布局
2.2.2 智能工厂生产工艺流程
2.2.3 基于智能工厂的跨车间跨楼层调度模型
2.3 智能生产物流关键技术
2.3.1 路径规划相关算法
2.3.2 多AGV调度相关算法
2.4 本章小结
第3章 基于人工势场蚁群融合算法的多AGV全局路径规划
3.1 AGV全局路径规划问题描述与环境建模
3.1.1 问题描述
3.1.2 环境建模
3.2 针对多AGV全局路径规划的人工势场法蚁群融合算法
3.2.1 人工势场法优化
3.2.2 蚁群算法优化融合人工势场法
3.2.3 多AGV路径冲突解决策略
3.3 多AGV路径规划算法仿真实验
3.3.1 多AGV路径规划算法实现流程
3.3.2 单AGV全局最优路径仿真实验
3.3.3 多AGV全局路径冲突处理仿真实验
3.4 本章小结
第4章 基于改进遗传算法的多AGV多任务分配与动态调度优化
4.1 多AGV多任务分配与动态调度问题描述与环境建模
4.1.1 问题描述
4.1.2 多AGV调度问题环境建模
4.2 多AGV多任务分配算法及动态重调度策略
4.2.1 基于改进遗传算法的静态多AGV多任务分配优化
4.2.2 动态环境下多AGV重调度策略
4.3 实验结果分析
4.3.1 静态环境下多AGV多任务分配实验
4.3.2 动态环境AGV任务重调度实验
4.4 本章小结
第5章 基于智能工厂生产物流一体化的仿真及其智能生产物流平台的实现
5.1 多AGV动态调度结合路径规划仿真
5.1.1 FlexSim简介
5.1.2 多AGV任务调度仿真实验
5.2 基于微服务框架的智能生产物流平台设计与实现
5.2.1 智能生产物流管理平台需求分析
5.2.2 基于Spring Cloud微服务技术的系统框架设计
5.2.3 智能生产物流管理平台数据库设计
5.2.4 生产物流管理平台界面及功能介绍
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的研究成果
本文编号:3811824
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjifazhanlunwen/3811824.html