面向农机装备维护服务决策的关键技术研究

发布时间：2021-07-07 23:11

　　近年来,随着世界经济由传统的工业经济向服务经济的转型以及产品服务系统研究的深入和推广,越来越多的企业投入到“制造服务化”的阵营中,以期通过提供产品服务获得新的利润源泉并提高市场竞争力。然而,由于产品的多样性,以及产品服务过程中的动态性、随机性、个性化特征,加之工业界和学术界尚缺乏普适的服务交付决策方法,目前产品服务交付仍面临着许多困难和挑战。因此,本文以农机装备为对象,以农机装备产品维护服务决策为研究视角,结合农机装备作业特征、维护服务内涵及现状,开展农机装备维护服务过程中的服务需求预测、资源配置与维护策略优化、协同服务资源调度以及协同主体间的利益分配等关键问题的系统研究。文章首先通过分析农机装备作业特征和其维护服务内涵,总结出解决现存问题所迫切需要的关键技术。然后围绕农机装备作业的时间集中性和规模集群性,以及维护过程中的需求预测精度差的现状,提出基于灰色神经网络的需求预测方法,进一步利用遗传算法优化灰色神经网络初始参数,提高了预测精度;针对农机装备维护服务过程中服务站层级的资源配置和维护策略待优化问题,提出了基于多智能体仿真的决策方法,并构建了同时考虑服务需求随机性、动态性以及装备地... 

【文章来源】：北京理工大学北京市 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

灰色网络训练误差图

灰色神经网络预测效果

对装备维护需求的合理预测，但是有两个月的预测误差较大。通过 MATLAB 计据输出获知，灰色神经网络训练 80 次后的预测平均绝对误差（MeanAbsoluteErroE）为 0.0993。.3 基于 GA 优化的灰色神经网络预测分析由于灰色神经网络的权值和阈值随机初始化，导致该网络容易陷入局部最优，并次训练预测结果误差较大。因此考虑将遗传算法与灰色神经网络结合，对灰色神络的初始权值和阈值进行寻优。上述灰色神经网络需要初始化的参数有1 2 3 4a , b , b , b ,b 5 个参数，遗传算法采用实码，且编码长度为 5。采用灰色神经网络训练误差作为遗传算法的适应度函数，平均绝对误差离差被绝对值化，不会出现正负相抵消的情况，能更好地反映预测差的实际情况，因此此处的训练误差采用平均绝对误差。依据经验，设置种群规 50，迭代次数为 100 次，采用 MATLAB 进行仿真，得到遗传算法的适应度值迭如图 3.7 所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于粗糙-灰色预测的装备维修资源需求预测模型[J]. 朱亚红,曹继平,吴聪伟.  兵器装备工程学报. 2016(10)
[2]基于多Agent的物流车辆调度系统构建及协作机理[J]. 孟聪,初良勇.  物流技术. 2016(08)
[3]基于不稳定时间序列分析的设备备件需求预测方法[J]. 罗薇,符卓,伏爱兰.  系统工程. 2016(06)
[4]装甲装备维修保障资源优化仿真研究[J]. 张会奇,陈春良,刘峻岩,刘帅,张咏清.  系统仿真学报. 2015(01)
[5]我国农业装备产业升级研究[J]. 吴海华,李树君,方宪法,杨炳南.  农业工程. 2014(05)
[6]产品服务系统设计方法研究的总结和探讨[J]. 耿秀丽,褚学宁.  现代制造工程. 2014(09)
[7]基于遗传算法的灰色神经网络的预测[J]. 张双.  统计与决策. 2014(17)
[8]混合不确定条件下基于信息公理的产品服务系统方案评价[J]. 陈东萍,褚学宁,冯涛,李玉鹏,左冠丽.  计算机集成制造系统. 2014(08)
[9]变电站在线监测系统的一体化建模与模型维护[J]. 王德文,阎春雨.  电力系统自动化. 2013(23)
[10]基于复杂网络的产品服务系统评价[J]. 李冀,莫蓉,孙惠斌.  计算机集成制造系统. 2013(09)

博士论文
[1]基于状态监测信息的设备在线健康预测及维护优化研究[D]. 刘勤明.上海交通大学 2014
[2]顾客需求驱动的产品服务系统方案设计技术研究[D]. 张在房.上海交通大学 2011

硕士论文
[1]需求—服务匹配视角下的技术型知识员工调度问题研究[D]. 刘艺文.西安电子科技大学 2014
[2]基于ZigBee的车路协同关键技术研究[D]. 罗亮红.华南理工大学 2010
[3]基于服务链理论的现场服务管理研究[D]. 牛玉君.西南交通大学 2007



本文编号：3270543