基于神经内分泌调节机制的智能制造系统协调与控制技术研究

摘要

随着市场全球化和信息技术的发展，现代制造业所面临的挑战愈发艰巨，以用户驱动和动态多变为主要特征的市场竞争导致现代制造系统的运行环境也愈发复杂，充满了各种随机性和不确定性。为了应对这些不确定性因素，使得制造系统能够及时准确的协调响应，现代制造系统的规模正变的越来越大，其控制结构也愈发复杂。传统的制造系统组织模式和控制结构已经无法适应充满不确定性的动态制造环境，也无法满足企业对于快速响应市场变化的基本需求。因此，如何在制造系统内部建立一套快速、高效的具有自适应、自组织特征的现代制造系统协调控制模型，以便及时响应市场需求，是对当前制造企业的一个严峻挑战。本文在充分吸收了近十余年智能制造系统控制模型及其协调机制等领域的最新研究成果的基础上，受生物体神经内分泌调控机制的启发，提出了类生物化制造系统模型，并对其中的智能车间调度算法、制造资源与生产任务动态优化组织、在制品库存动态优化控制等方面进行了深入探讨，其中主要研究工作如下：
　　1、构建了制造系统的类生物化协调控制模型，并对其控制结构进行了深入研究。首先，通过将现代制造系统中的相关控制特性与生物系统进行类比，发现两者之间具有很多的相似性，定义了类生物化制造系统的基本控制单元—类生物化智能自治基元，分析了生物控制特性在其中的应用。其次，从宏观上分析了类生物制造系统的总体协调控制结构，构建了其协调控制模型。最后，对类生物化制造系统进行了定义和规范化的描述。
　　2、研究了类生物化制造系统中的车间调度问题。首先，对于车间调度进行了研究，分析了现有各种智能调度算法的优缺点。其次，针对当前粒子群智能优化算法在求解车间调度问题中存在的容易早熟、局部搜索能力差、收敛准则和参数选择困难等不足和缺陷，借鉴生物内分泌调节原理，提出了一种受激素调节机制启发的改进型自适应粒子群优化算法，设计了激素调节因子，使得粒子群中的个体可以在保持较好的多样性的同时，克服早熟和收敛慢等现象，使车间调度问题可以求得更好的近优解，仿真结果证明了所提出方法的有效性和可行性。
　　3、对生物内分泌系统中基于激素反应扩散的隐式协调机制在类生物化制造系统控制中的应用进行了深入研究。在对生物内分泌系统中基于激素反应扩散原理的隐式协调机制全面分析的基础上，提出了现代智能制造系统的任务-资源隐式协调算法模型，构建了制造系统中相关激素量的计算函数。同时，针对传统的协调机制中存在的问题，进一步设计了基于激素的制造系统动态协调方法，并给出了具体的实现步骤。最后，通过具体的案例分析，验证了本方法的有效性和可行性，并分析了其中的优越性。
　　4、将基于生物内分泌调节机制的多重反馈控制结构应用到生产物流控制系统中。首先，以工段间的零件在制品为研究对象，综合已有的文献资料，建立了在制品库存控制模型。其次，结合生物内分泌的多重反馈和超短反馈的控制结构，对已有的在制品库存模型进行优化，详细分析了在制品控制模型中的各个关键参数的设定过程，建立了动态生产环境下的在制品库存控制模型。最后，以汽车发动机某零件的生产过程为例，进行了仿真验证，实验结果表明受生物控制结构启发的多重反馈结构的控制效果明显优于常用的PID控制器，并具有很强的鲁棒性。
　　5、为了验证本文提出的基于生物内分泌机制的协调控制理论和方法在制造系统中的可行性，本文搭建了实物仿真平台系统。首先，分析了智能制造系统的实际运行环境，搭建了类生物化制造系统硬件仿真运行平台，并对该平台所需要的相关技术进行了研究。其次，针对不同层次的控制基元之间的数据通讯问题进行了研究，模拟设计了类体液调节的通信规则，并开发完成了相应的基元端控制程序。最后，通过对具体的任务进行仿真实验，检验了类生化制造系统的自适应性和鲁棒性等特点。

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注释表

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景

1.2 制造系统控制系统研究综述

1.3制造系统协调机制研究综述

1.4 论文研究意义及研究内容

1.5 本章小结

第二章 类生物化制造系统协调模型及其形式化规范

2.1 引言

2.2 智能制造系统研究综述

2.3 类生物化制造系统的生物学背景

2.4 类生物化制造系统协调模型

2.5类生物化制造系统协调模型的形式化规范

2.6 本章小结

第三章 基于内分泌调节机制的改进型粒子群车间调度算法研究

3.1 引言

3.2 车间调度问题

3.3 内分泌系统中激素调节规律

3.4 基于内分泌调节机制的IAPSO在Job-Shop调度问题中的应用研究

3.5 基于内分泌调节机制的IAPSO在PFSP调度问题中的应用研究

3.6 本章小结

第四章 基于激素反应扩散原理的制造系统动态协调机制

4.1引 言

4.2 内分泌系统中激素反应扩散原理

4.3 制造系统中生产任务与资源协调优化模型

4.4 基于激素反应扩散机制的“任务－资源”动态协调算法

4.5 应用分析

4.6 本章小结

第五章 基于神经内分泌多重反馈机制的WIP库存优化控制

5.1 引言

5.2 制造系统在制品库存控制模型

5.3基于神经内分泌调节原理的智能控制器设计

5.4 基于多重反馈机制的WIP库存优化控制模型

5.5 应用实例

5.6 本章小结

第六章 原型系统仿真平台设计与开发

6.1 引言

6.2 原型系统硬件平台开发

6.3 原型系统软件系统开发

6.4 原型系统运行实例

6.5 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 全文总结

7.2 工作展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文