砖瓦制品转运系统的流程优化与控制

发布时间：2022-10-20 11:46

　　社会经济的发展离不开大量的基础建设,与基础建设密切相关的建材行业迎来了巨大发展,特别是砖瓦生产企业。在自动化生产技术的快速发展局面下,砖瓦生产企业正在经历转型过程,生产活动由传统的手工、半机械化向自动化生产转变。自动化技术的加入提升了砖瓦制品生产线部分生产环节的自动化程度,但由于各企业间生产线因布局差别较大、工艺参数不明确而难以实现转运流程的优化设计以及对摆渡车的调度依赖人为经验等问题,导致了砖瓦制品企业的转运控制系统自动化程度不高。因此,本文依托于某砖瓦制品企业为背景展开研究,针对摆渡车的调度问题以及窑车的转运流程优化问题进行了研究,设计了该生产线的自动转运控制系统。首先,本文分析了砖瓦制品的生产流程,结合了生产设备的特性,确定了整个砖瓦制品转运控制系统的工作流程,并考虑了摆渡车位置控制、精确定位以及同一轨道上双摆渡车运行的碰撞问题,提出了该自动转运系统的总体控制方案。其次,针对同一轨道上有两辆摆渡车的情况,当多任务出现时不合理的任务分配会造成生产效率低下以及摆渡车碰撞等问题。因此,基于对多机调度问题的研究,建立了双摆渡车调度模型,并采用改进遗传算法对模型进行求解,得到合理的调度方案... 

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
英文摘要
1 绪论
    1.1 本文研究背景
    1.2 相关领域的国内外发展现状
        1.2.1 砖瓦制品转运系统的发展现状
        1.2.2 流程优化问题的国外研究现状
        1.2.3 流程优化问题的国内研究现状
    1.3 本文的主要研究内容
    1.4 论文的组织结构
2 砖瓦制品转运控制系统总体方案设计
    2.1 砖瓦制品生产流程分析
    2.2 砖瓦制品转运系统工艺流程
    2.3 转运控制系统的功能
    2.4 转运控制系统的需求分析
    2.5 砖瓦制品转运控制系统的总体方案
        2.5.1 摆渡车、地爬车、牵引机控制方案设计
        2.5.2 双摆渡车的避撞规则设计
        2.5.3 转运控制系统总体方案
    2.6 本章小结
3 基于最小能耗的双摆渡车调度优化算法设计
    3.1 调度优化问题的提出
        3.1.1 摆渡车行走过程分析
        3.1.2 双摆渡车调度优化问题的提出
    3.2 双摆渡车调度模型的建立
    3.3 基于双摆渡车调度的改进遗传算法设计
        3.3.1 遗传算法的基本概念
        3.3.2 改进遗传算法
        3.3.3 改进遗传算法的流程设计
        3.3.4 仿真结果及分析
    3.4 本章小结
4 转运系统的流程优化问题研究
    4.1 转运系统流程优化问题的提出
    4.2 混合流水车间调度问题数学模型
        4.2.1 相关假设与参数说明
        4.2.2 以完工时间为最小的HFSP模型
    4.3 基于最小化最大完工时间的HFSP的遗传算法设计
    4.4 仿真结果及分析
    4.5 本章小结
5 砖瓦制品转运控制系统的设计与实现
    5.1 控制系统的总体架构设计
    5.2 控制系统的硬件设计与实现
    5.3 控制系统的软件程序设计与实现
    5.4 控制系统的组态画面的设计与现实
        5.4.1 转运控制组态系统的主要功能
        5.4.2 转运控制组态系统的画面实现
    5.5 控制系统的实现
        5.5.1 砖瓦制品转运控制系统安装与布线
        5.5.2 砖瓦制品转运控制系统调试
        5.5.3 砖瓦制品转运控制系统整体运行
    5.6 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
附录
    A 攻读硕士学位期间取得的科研专利成果
    B 攻读硕士学位期间参与的科研项目及获奖情况
    C 砖瓦制品转运控制系统部分PLC程序
    D 学位论文数据集
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进遗传算法的柔性车间调度问题的研究[J]. 曹睿,侯向盼,金巳婷.  计算机与数字工程. 2019(02)
[2]基于改进遗传算法的物流路径优化方法[J]. 张奇飞,林剑,王兆锐,官静萍.  物流技术. 2018(01)
[3]变邻域改进遗传算法求解混合流水车间调度问题[J]. 崔琪,吴秀丽,余建军.  计算机集成制造系统. 2017(09)
[4]求解柔性机器人车间调度问题的混合蚁群算法[J]. 杨煜俊,陈业.  计算机工程与应用. 2018(13)
[5]用于解决生产调度冲突问题的并行快速排序算法[J]. 王申重.  科技通报. 2017(01)
[6]混合流水车间调度问题的IPSO算法[J]. 李解,任魏翔,秦永彬.  计算机与数字工程. 2016(06)
[7]一种异步蚁群算法求解柔性作业车间调度问题[J]. 田松龄,陈东祥,王太勇,刘晓敏.  天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2016(09)
[8]基于BP神经网络和改进遗传算法的单晶硅生产调度算法[J]. 傅骏伟,张琪君.  工业控制计算机. 2016(01)
[9]基于BP人工神经网络的离散型车间生产调度指标预测模型的研究[J]. 谈宏志,金礼伟,杨家荣,许伟,吕伟.  科技视界. 2016(03)
[10]改进的免疫模拟退火算法求解混合流水车间调度问题[J]. 黄明,郝倩,张春蕾,张志鹏.  大连交通大学学报. 2015(02)

硕士论文
[1]基于DCS的烧结砖隧道窑生产过程优化控制系统开发[D]. 王尧.广西大学 2016
[2]基于混合遗传算法的转运车调度优化研究[D]. 李文磊.东北大学 2015
[3]自抗扰控制在动态配料系统中的应用研究[D]. 徐春慧.重庆大学 2015
[4]基于多目标遗传粒子群混合算法求解混合流水车间调度问题研究[D]. 张志鹏.大连交通大学 2014
[5]耐火制品生产线转运车控制策略及流程优化研究[D]. 袁鸿.东北大学 2013
[6]基于PLC与WINCC的转运小车及其控制系统设计与实现[D]. 武朝.武汉理工大学 2011



本文编号：3694440