基于人机交互的热轧动态调度

针对热轧动态调度问题,在深入分析其生产过程中扰动因素基础上,提出了各种扰动事件的处理策略,给出了基于人机交互的处理流程.在此基础上开发了基于人机交互的热轧动态调度系统,该系统主要包舍扰动识别模块、在线调整模块、模型优化模块、调整板坯顺序模块和系统管理模块.源于钢厂实际生产数据的仿真结果表明,该人机交互平台能够快速有效地处理各种扰动事件,获得与原调度尽量一致的新调度方案,保证了热轧生产过程的连续与稳定.     

电梯群的可调整鲁棒优化调度

为解决电梯群控调度(GES)中乘客交通流不确定问题, 提出基于可调整鲁棒优化的电梯群控调度方法. 基于对电梯交通流的不确定特性分析, 建立了电梯群控调度的不确定优化模型. 利用可调整鲁棒优化方法将电梯群控调度的不确定模型转化为其可调整鲁棒对等式. 在此基础上, 证明了在不确定集为椭球集直积时, 电梯群控调度模型的可调整鲁棒对等式(ARC)是可计算的. 仿真验证表明, 与其他的调度方法相比, 该方法具有较好的调度性能, 提高了调度对不同乘客交通流模式的适应性.     

基于反馈控制的嵌入式实时系统调度算法设计

针对嵌入式实时系统在系统负载模型不确定的情况下系统的实时任务错过率过高以及调度稳定性差的问题,提出了一个基于反馈控制的调度模型.该模型主要由改进的多级队列调度器和3个控制器(准入控制器、执行等级控制器、比例积分微分(PID)控制器)组成.任务的错过率偏差反馈到PID控制器,产生相应的调整量并作用于其他两个控制器,对实时任务的执行等级进行调整, 经过调整的任务被调度器调度执行.在对模型中每个部件进行了一些结构调整和改进设计之后,将该调度模型应用于嵌入式可配置操作系统(eCos)中.实验结果表明,该模型降低了任务的时限错过率,同时解决了系统频频超载的问题.     

实时CORBA系统调度模型的分析和比较

实时CORBA系统需要解决如何将有限的计算资源和通信资源分配给实时任务,从而保证端到端执行时间的可预测性需求的问题.为了更好地定量分析可预测性,需要为以固定优先级方式调度的、周期性任务的硬实时CORBA系统建模.文中分析了TAO系统和NraD/URI系统的调度模型以及分别由Bettati ＆ Sun提出和由东南大学提出的端到端调度模型的模型描述和调度方式.在调度模型的描述能力、计算能力、适用范围和存在的联系等方面对上述调度模型进行了分析和比较.     

实时CORA系统调度模型的分析和比较

分析了TAO系统和NraD/URI系统的调度模型以及分别由Bettati&Sun和东南大学提出的端到端调度模型的模型描述和调度方式.在调度模型的描述能力、计算能力、适用范围和存在的联系等方面对上述调度模型进行了分析和比较.     

间歇过程生产调度建模的研究

生产调度是为实现某一目的而对共同使用的资源进行时间上的分配.调度中存在大量的模糊因素,将模糊的思想运用到调度领域可以帮助决策者进行有效决策.本文提出一种基于模糊规划的间歇过程生产调度建模方法及其模糊优化的新算法.应用模糊集合论的方法,在已有模糊规划模型的基础上,针对间歇生产过程,分析调度中存在的模糊信息以及出现的形式和方式,将确定型生产调度模型的约束条件和目标方程中的参数模糊化,采用非精确的量化形式,以隶属函数来表示,建立基于模糊参数的生产调度模糊线性规划模型MIFCLP.通过对一个调度问题实例进行了仿真,仿真结果证明,采用模糊模型更容易得到可行解,采用模糊线性规划解决间歇生产调度问题是一种有效方法.     

Clos交换结构中采用贯序匹配的高效调度算法

使用Clos结构的多阶段互联是构建大规模分布式交换系统重要的解决方案,而如何在Clos拓扑上进行高效的调度成为业界和学术界一直感兴趣的问题.现有的调度算法CRRD存在两个不足而制约了其调度效率,首先是它采用接力式的匹配算法,导致匹配成功率以串行方式降低,其次是调度按照多对一的方式匹配,容易浪费调度机会.本文提出的贯序匹配算法SM-ACN在这两个方面进行了改进.SMACN采用直通式匹配,整个匹配过程一次完成,同时采取多对多的接受方式,最大程度利用了调度机会.数值模拟显示SMACN在各种流量场景下都比传统的CRRD有较高的吞吐率.     

某一转炉或精炼炉故障下炼钢-连铸生产重调度方法及应用

炼钢-连铸生产中会出现某一台转炉或精炼炉故障, 目前已有的重调度方法没有考虑多重精炼或只进行了仿真研究, 难以有效应用到具有多重精炼的钢厂, 而采用人工调整方式则容易导致炉次等待时间过长或断浇. 为此,通过引入炉次生产状态参数, 建立0-1 混合整数规划重调度模型, 提出由“未加工”炉次的设备指派、“未加工”炉次的开工时间优化和浇铸时间调整3 部分组成的重调度方法. 将该方法应用于某钢铁厂炼钢-连铸生产调度过程的实际工程应用验证了所提出方法的有效性.

     

汽车同步装配线生产计划与调度集成优化汽车同步装配线生产计划与调度集成优化

为克服传统的"自顶向下"方式下生产计划与调度不协调的缺陷,针对汽车同步装配线,构造了生产计划与调度集成优化混合整数规划模型,并采用拉格朗日松弛法将其分解为批量计划及调度等子问题.将调度子问题转化为与时间相关的旅行商问题,并采用dynasearch算法求解.对于拉格朗日对偶问题,采用均衡方向策略法求解.仿真实验结果验证了模型及算法的有效性.     

管道流量泄漏在线监控的非合作博弈调度模型及算法实现

分析管道流量泄漏在线监控的特点,对视频压缩算法和监控网络进行数学抽象,提出流媒体监控系统中调度策略的非合作博弈模型.该模型能够反映各种流媒体监控系统的动态运行特征与相互竞争关系,根据调度方式与监控系统的特点设计子系统的效用函数,论证了非合作博弈模型中Nash均衡点的存在性和唯一性.给出调度优化问题的描述和基于遗传算法的解算方法,仿真表明该模型能够有效地反映子系统间的资源竞争,可以求得优化的带宽分配方案.     

炼钢-连铸中作业时间冲突的协调优化方法

炼钢-连铸生产过程中可能因时间扰动导致调度过程出现时间冲突,动态调度后会使得连铸过程出现断浇,从而需要进行拉速与调度的协调优化。针对这2个问题,以断浇时间最小,冗余等待时间最小,连铸机拉速调整时间最小和拉速调整尽量平缓为目标,以生产工艺要求为约束建立数学模型。将模型分为2个部分求解:上层动态调度和连铸机拉速调整。调度部分通过求解简单的线性规划问题可得,拉速优化部分利用极大值原理求得精确解,从实验结果看出该协调优化方法的有效性和优越性。     

面向炼钢—连铸调度过程的两阶段优化模型与算法

以某钢厂多台转炉及多台精炼炉对多台连铸机的复杂生产线为研究对象,针对其调度过程涉及多设备、多目标、多约束等调度要素,且离散和连续变量混杂,采用常规建模方法难以满足现场对调度的精度及排产速度的需求问题,提出一种新型的两阶段优化建模方法.首先,证明了炉次从炼钢到连铸总等待时间最小的调度目标与该炉次在转炉开始作业时间最大是等价的事实,并以离散型的设备变量为决策变量,以转炉开始作业时间最大为动态规划最优指标,建立设备指派多阶段动态规划基本方程和设备指派优化模型;然后,以炉次在设备开始作业时间的连续型变量为决策变量,并将准时开浇的非线性调度指标转化成与之等价的线性优化目标,以在同一台连铸机上浇铸的炉次之间断浇的时间间隔最小、钢包在设备之间的冗余等待时间最小、提前与滞后理想开浇时间的时间间隔最小为目标,建立线性规划冲突解消模型.工业实验表明所提出两阶段优化建模方法在求解速度与求解精度均满足现场要求.     

加工时间可控的炼钢调度问题两阶段模型及优化算法

炼钢-精炼-连铸是钢铁产品的关键生产工序,其有效的调度对生产过程中减少热能消耗、提高生产效率具有重要意义.根据生产过程中工序加工时间可控性和主要工艺约束提出了分散搜索(scattcr scarch,SS)算法和数学规划相结合的两阶段求解算法.第1阶段应用SS算法基于各阶段正常的加工时间,确定炼钢-精炼生产阶段各设备的加工炉次集和各炉次的加工顺序.第2阶段将SS求得的解转化为时间约束网络图,建立了以炉次等待设备时间和设备等待炉次时间及最大完成时间最小为调度目标,工序加工时间可控的混合整数规划模型,应用CPLEX求解模型确定各炉次的加工时间和开始时间.基于国内某钢铁企业炼钢-精炼-连铸生产过程的实绩生成了14个不同规模的测试案例,对钢厂生产实绩效果与本文两阶段求解算法的优化效果进行了对比,分析了不同等待时间权重对两阶段算法性能的影响,并与采用遗传局域搜索(gcnctic local search,GLS)算法与数学规划相结合的求解算法的优化效果进行了比较.实验结果表明本文给出的模型和两阶段求解算法对加工时间可控的炼钢-精炼-连铸调度问题的优化效果很好.     

不确定环境下的航空发动机装配线适应性调度方法

航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节,其工序多,流程复杂,生产过程中扰动频发,如装配时间波动、不合格返工等.针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题,提出一种基于门控循环神经网络(GRU)的适应性调度方法.该调度方法包含扰动识别和调度规则调整两个部分:扰动识别模块以滑动时间窗口为周期,利用GRU神经网络进行渐近型扰动的识别;调度规则调整模块以扰动识别的结果为触发,通过构建基于GRU神经网络的调度规则决策模型,输出适配当前生产状态的新的调度规则,用以指导生成更新的调度方案.最后,以某航空发动机装配线为研究案例,对所提出适应性调度方法进行验证分析.对比实验结果表明,所提出方法能够有效提升装配线的设备利用率、日均生产率等性能.     

Synchronized Scheduling Method in Manufacturing Steel Sheets

An efficient two-stage algorithm has been developed to solve a large-scale multiobjective scheduling problem in steel sheets production. The heuristic algorithm is a blend of operator's know-how and a mathematical solution. The two-stage procedure consists of a rough and detailed scheduling step based on order groping. It enables us to do synchronized scheduling for a multistage manufacturing process as well as to reduce the number of combinations. In addition, the dynamic programming supports efficient calculation. The scheduling system contributes to better-designed schedules and drastic reduction of scheduling time.     

加热炉作业计划优化方法的研究与应用

加热炉的作业效率直接影响企业的最终效益.由于加热炉的复杂性,其作业计划仍然处于手动操作状态.针对加热炉这样一个复杂工业过程,提出一个优化作业计划与调度的编排方法,用于加热炉在正常和异常生产的优化排产.利用最短时间和最早缴期算法进行加热炉正常作业排序.采用蚁群算法搜索异常情况下的最优解,通过跟踪形成作业计划闭环控制,从而实现加热炉作业优化的实时控制.该方法在某钢铁公司进行了实际应用,效果良好.     

Dual scheduling and quantised control for networked control systems with communication constraints

A novel integrated design scheme of average dwell time scheduling strategy, dynamic bandwidth allocation policy and quantised control for a collection of networked control systems (NCSs) with time delay and communication constraints is proposed in this paper. A scheduling policy is presented to accommodate the limitation of communication capacity which depends on the convergence rate of closed-loop system and divergence rate of open-loop plant. Linear programming technique is adopted to dynamically allocate bit rate for each node and the strategy is used to make trade-offs between the network utilisation and the control performance which provides an effective way of optimising the quality of control (QoC) and the quality of service (QoS) for NCSs. Mid-tread uniform quantisers update the quantisation rules according to the assignment of the bit rate and convert the quantised state into a kind of input saturation with bounded disturbances. Taking into account the effect of dual scheduling strategy and quantisation, the NCSs are modelled as discrete-time switched systems with bounded disturbances. Furthermore, a scheduling and quantised feedback control co-design procedure is proposed for the simultaneous stabilisation of the collection of networked subsystems. Finally, a simulation example is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

知识化制造环境下航空发动机装配线调度及自重构

航空发动机装配工序数量多、工序间装配约束复杂. 当产品需求变化时, 人工调整存在响应速度慢、装配效率低等问题. 以最小化产品完工成本、工序提前期惩罚成本及班组重构成本加权和为目标, 建立了航空发动机装配线调度和装配班组自重构优化模型. 提出一种新的基于工序局部最优排序的分解算法, 将调度问题分解为单个装配组上工序顺序优化问题. 设计了一种工序后向插入搜索策略. 最后提出装配线调度及自重构集成优化算法. 通过数值试验,验证了模型与算法的有效性.