数据挖掘算法在作业车间调度问题中的应用

为了从与日俱增的车间生产数据中提取调度规则来指导生产调度任务,提出一种基于数据挖掘的调度算法。将最小化最大完工时间设置为性能指标,从作业车间的离线生产数据中建立合适的调度样本集;将建立的调度样本集按合适的比例分为训练集和测试集;用数据挖掘算法中的分类回归树(CART)从训练集中获取有效的调度知识,形成CART树状调度规则库;为了验证所得调度规则的有效性,将调度规则与遗传算法结合,设计了一种基于数据挖掘和调度规则的遗传算法作为调度算法来求解作业车间调度问题。通过对不同作业车间经典算例进行仿真与测试,验证了所提调度规则和调度算法的有效性与优越性。

一种改进的概率霍夫直线检测算法

针对概率霍夫直线检测算法检测速率不高、检测精度易受其他特征和连续间断线干扰的缺点,提出了一种改进的概率霍夫直线检测算法。改进后的算法将注意力集中在直线可能存在的若干个区间,提升了检测速率与精度,在直线检测全过程监控并剔除连续间断线,提升了算法的抗干扰能力。经过100组铝锭边缘线检测的实验验证,改进后算法相较原算法平均检测速率提升至1.77倍,查准率提升至1.45倍,且改进后算法在其他图片上的检测速率和检测效果相较原算法也有明显提升。

混合白鲸优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合白鲸优化算法(hybrid beluga whale optimization,HBWO)对其求解,旨在最小最大化完工时间。采用既定策略改进标准白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO),加快其收敛速度;基于机器选择和工序排序问题设计双层编码方案,解决FJSP离散化问题;采用主动编码及种群初始化策略,提高求解质量;基于工序的开始和结束时间确定关键路径和关键块,注重各工序时间维度;引入贪心思想至基于关键路径的混合变邻域搜索策略中,加大勘测搜索空间及减少无效搜索;此外,引入遗传算子防止算法陷入局部最优;通过35个标准算例的仿真实验与分析,证明了算法在求解FJSP问题中具有有效性。

基于改进Faster R-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

热轧带钢是钢铁行业的重要产品,其表面缺陷是影响产品质量的重要因素。针对传统缺陷检测算法存在的过程繁琐、精度不足和效率低下等问题,提出一种基于改进更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)的检测算法,实现对热轧带钢表面缺陷的高效、高精度检测。首先,采用特征相加的方法对底层细节特征和高层语义特征进行融合;然后,采用精准的感兴趣区域池化(precise region of interest pooling,Precise ROI Pooling)获取固定大小的特征向量,避免特征出现位置偏差;最后,利用均值偏移聚类算法对带钢数据集进行聚类,获得适用于热轧带钢表面缺陷检测的先验框尺寸。实验结果表明,所提算法在热轧带钢表面缺陷检测数据集上的平均精度均值达到了85.34%,检测速度为23.5帧/s,且鲁棒性良好,满足实际的工业检测需求。

能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术

全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段,其安全性越高,能源电池所能存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储,针对能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术展开研究。分析能源电池生产工艺的具体实施流程,并以此为基础,设计核心储能部件,再分别从能量转化效率、能源存储质量等多个方面,研究全流程数字化智能制造技术在能源电池中的应用情况。

考虑运输时间的混合流水车间绿色生产调度

针对运输时间对混合流水车间绿色生产调度的影响这一问题,以最大完工时间、生产能耗及生产成本为优化目标,提出一种改进的多目标麻雀搜索算法(Improved Multi-Objective Sparrow Search Algorithm,IMOSSA)进行求解,参考非支配排序将种群适应度值进行划分、引入正余弦策略提高解集质量、加入多项式变异算子和Levy飞行,提高解集的收敛速度和全局搜索能力,避免陷入局部最优。而后设计16种测试算例,将IMOSSA与其他多目标优化算法进行对比,验证了IMOSSA求解的优越性。最后,以某实际生产车间为例,将其生产调度划分为4种模式,证明算法求解的实用性。

自注意力机制模型在烟草业务系统运维中的应用

本文针对烟草业务系统日常运维中,对生产异常,特别是物料损耗异常发现难、追溯排查难的问题,设计并实现了一种基于双向长短期记忆模型(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)和自注意力机制的损耗异常分析模型。以烟丝损耗异常检查为例介绍该模型,以卷包系统的时序剔除数据为输入,判断原材料损耗是否存在异常。该分析模型可用于烟草业务系统日常监控运维,自动识别各生产阶段物料损耗异常,并通过注意力权重从空间和时间维度解释分析结果,为人工排查提供先验,辅助生产管理,提升运维系统的智能化。

基于NSGA-III算法求解柔性作业车间调度问题

针对多目标柔性作业车间调度问题,提出一种改进NSGA-Ⅲ算法,以完工时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷为目标建立调度模型。首先,为提高种群的多样性,提出一种基于惩罚的边界相交距离定义关联操作中种群个体与参考向量之间的距离;其次,为提高环境选择的计算效率,利用基于惩罚的边界相交距离消除机制来保护个体,降低了个体保护策略的计算成本;最后,为避免种群陷入局部最优,在遗传算子中采用一种改进的变异策略。运用两个评价指标与NSGA-Ⅲ算法进行比较,其收敛性与多样性均由于NSGA-Ⅲ算法。同时在4个Kacem算例上进行测试得出改进NSGA-Ⅲ算法解的质量较高,最后通过实际的生产实例证明改进的NSGA-Ⅲ算法优于或等同于现存在的方法,也证明了该方法在解决多目标柔性作业车间调度难题上的可操作性。

烤烟数字化收购流水线研制

针对现阶段市面上烟叶收购线存在的收购效率低、数字化程度低等问题,设计了一款烟叶数字化收购系统,对整个收购装置的结构及数字化系统进行了重新设计。通过提高收购系统的智能化程度和各系统模块结构上的合理配合交互,提高烟叶收购的效率及准确率。烤烟数字化收购流水线研制完成后,在烟叶收购站进行试验并投入试运行,对烤烟定级检测模块的准确性进行验证,准确率保持在97.54%,满足实际生产需求;日收购烟叶可达20 t,与传统人工相比,该数字化收购流水线单条线减工可达70%,极大地减少了用工成本。

塑料瓶盖瑕疵分拣产线的设计与开发

该文探讨塑料瓶盖瑕疵分拣产线的研发过程,分析产线的机械结构与电气系统的设计方案。在机械结构方面,设计上料机构和理料机构。在电气系统方面,该产线采用先进的控制技术和智能化设备。该文的研究不仅为塑料瓶盖瑕疵分拣产线的设计提供理论支持和实践经验,还为其他类似产线的研发提供参考。

通过式脚踏封口装置的自动化升级改造

企业在塑封重型工件包装袋工艺流程中,存在着人工消耗量大、次品率高、返工率高等问题,为此对其采用的通过式脚踏封口装置进行了自动化升级改造。不仅提供了具体的软、硬件设计方案,而且还利用SolidWorks Electrical软件进行了本装置虚拟电气装配。此改造方案在保证实现塑封过程全自动化、次品率为零的同时,将整个改造设备费用控制在1000元以内,为小型企业在节约成本的同时也节省了劳动力。

基于改进樽海鞘群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构建了以最小化总能耗、最小化生产成本及最小化惩罚值为优化目标的数学模型,并设计改进的多目标樽海鞘群算法(IMSSA)进行求解。改进算法主要由樽海鞘领导者和樽海鞘追随者两部分构成,其中,领导者位置更新结合正余弦算法来实现,追随者位置更新基于线性微分递减的惯性权重方法来完成。此外,引入食物源存储库用于保留非支配解。最后通过对比实验证明了所提策略及改进算法的有效性。

基于数字孪生的拖拉机混流装配智能排产仿真评价

车间排产对提高车间的效率至关重要,智能排产可以极大提高加工的自动化和智能化水平。但传统生产过程中大多采用固定的工时数据进行产线作业时间估算,而拖拉机混流装配以工人作业为主,工人作业时间不固定甚至存在较大差异。为满足智能排产要求,提出通过数字孪生车间对生产计划进行仿真评价以增强与实际车间的交互与反馈。搭建与现场拖拉机装配线一致的数字孪生三维模型场景及人机交互界面,根据MES系统中的过点信息实现装配线模型实时驱动,建立了一个拓展性强、可灵活复用的数字孪生系统。分析了生产计划评价指标,提出通过生产计划管理系统与孪生装配线的交互反馈,实现对基于数字孪生装配线的生产计划仿真运行及评价。通过数字孪生装配线采集到的实际工时仿真运行生产计划,可以得到优化后的生产计划。将低产、正常和高产月份各5 d内的实际生产计划与本系统生成的计划进行对比,结果表明本系统仿真评价后得到的生产计划更优越。

自动化流水线实训系统各工作站设计研究

为了培养出更多高素质的自动化流水线操作人才,文中设计一款包含多个工作站的自动化流水线实训系统。该系统中主要包括供料检测、搬运、冲压加工、搬运分拣、传送分拣、搬运安装、装配安装、分类仓储等8个工作站,实际应用过程中,根据实训内容选择对应的工作站即可。通过该自动化流水线实训系统的应用,可显著提升自动化流水线操作学生的培养效果,提高学生实践操作能力。

考虑双资源约束的柔性机械加工车间逆调度问题研究

为提高机械加工车间在动态生产环境下的效率和稳定性,建立了考虑机器与工人约束的柔性机械加工车间逆调度问题模型。该模型以最小化完工时间、机器能耗和逆偏差指数为目标,通过调整工件排产、工人作业以及机加工工艺参数对原始调度方案进行优化。针对问题特征,提出了一种差分进化算法。在算法中,设计了混合双层编码方式以降低搜索难度;提出了两种基于调度规则的初始化方式以提高种群质量;为加强和平衡全局与局部搜索,设计了自适应遗传操作以及基于精英选择的局部搜索策略;改进了哈明距离,并提出了一种拥挤度算子以反映种群真实多样性。在实验中构建了33组测试算例,并将所提算法与其他7种算法进行对比,验证了所提算法性能。最后,分析了某液压缸生产车间在两种不同动态环境下的真实逆调度案例,结果表明,所提算法能够在较小程度改变原始调度的情况下缩短4.2%的完工时间、降低20.2%的机器能耗。

烟草物流中心数字化车间监控系统研究

针对烟草物流自动化车间生产过程监控不足导致车间生产效率不高、管控难度大的问题,研究了一种面向生产过程的可视化监控方法,该方法从实体设备、车间作业流程等多方面构建具有多层级映射规则的数字孪生车间功能模型,在此基础上,建立孪生数据映射逻辑模型,搭建基于S7协议的实时数据采集传输架构,驱动孪生模型同步运行,设计并开发了数字化车间监控系统。最后通过实例验证,表明此系统能够有效集成、融合车间生产数据,实现对车间作业全流程的有效监控。

基于计算机软件的燃料电池混合储能系统分析

燃料电池自身特征导致其越来越多出现在混合储能系统中,为了实现能源调配控制,进一步降低能源成本,提高应用范围,本文分析研究了计算机软件下的燃料电池混合储能系统,包括燃料电池混合储能技术的整体脉络,以及其核心技术架构包括燃料电池功率系统和控制系统两大部分。研究结果表明,有效的能量控制系统可以提高储能调配合理性,降低应用成本,而燃料电池混合储能系统也具有较好的应用发展前景。

基于NX MCD的曲轴自动生产线数字孪生系统设计

阐述基于NX MCD的曲轴自动生产线数字孪生系统设计,通过数字化建模、虚拟仿真和优化算法,实现对生产线的实时监测、预测和优化,实现曲轴生产线的数字化转型。

基于强化学习的自动化物料运输系统调度策略

为提高自动化物料运输系统生产运输效率,根据晶圆厂的混合式布局建立轨道的图网络模型,提出一种基于强化学习的动态调度策略。将调度过程划分为运输任务指派与运输路径规划两个阶段。任务指派使用基于实时交通信息的匈牙利算法求解。将运输路径规划问题表述为路径决策问题,使用基于离线策略的Q-Learning算法与玻尔兹曼探索策略构建的强化模型来求解路径决策问题。实验结果表明,所提方法可以有效提高自动化物料运输系统运输效率。

供应链数字孪生系统构建研究

数字孪生技术能够实现对现实世界的虚拟映射,将数字孪生技术运用到供应链系统中能够实现对供应链全流程的高效监管。因此,基于数字孪生及供应链管理相关理论,本文在利用OWL DL语言对供应链数字孪生模型进行规范化表达的基础上,提出了供应链数字孪生系统架构,并对系统架构不同层次所需要的技术及数据获取逻辑进行了详细描述。最后,结合实际案例对数字孪生技术在供应链系统中的应用进行了具体阐述。通过将数字孪生技术与供应链管理相结合,提出了数字孪生技术应用的具体解决方案,为数字孪生技术在供应链管理领域的运用提供了理论支撑。