集团制造多主体外协订单任务制造资源配置

集团制造企业的外协订单任务制造资源配置过程具有多主体、多任务、多资源、多工序以及协同性的特点,增加了订单制造资源配置过程的复杂性和不确定性。针对这一问题,提出两阶段多主体外协订单任务制造资源配置方法;设计了基于成本—工期—收益的订单任务排序算法和基于PageRank的订单任务制造资源排序算法,并建立了多主体外协订单任务制造资源配置模型;运用遗传算法求解多目标下多主体外协订单任务制造资源配置模型的Pareto最优解。以某建材装备制造集团的外协订单任务制造资源配置为例,验证了所提理论方法的合理性和有效性。     

云制造环境下面向多任务协同的机床装备资源动态调度方法

针对云服务环境下支持多任务协同运行的机床装备资源易受紧急插单、系统故障、质量异常等不确定高频扰动影响,致使云制造服务难以高效、稳定运行的问题,提出一种面向多任务协同的机床装备资源动态调度方法。通过应用非线性工艺规划理论,建立了一个包括最小时间、成本、能耗、负载均衡度及最优服务质量和可靠性为约束目标的调度模型,并采用改进遗传变邻域算法对其求解。同时,基于生产随机扰动致使调度方案动态偏离的问题,提出一种基于事件驱动和周期性重调度的动态调度策略,以支持云制造服务的协同优化运行;最后通过仿真案例验证该模型及算法的可行性和适用性。     

无线传感网络测量的目标预测动态能量优化

能量约束是无线传感网络实际应用的关键问题之一。针对无线传感网络测量的能效性问题,提出目标预测动态能量优化方法,采用粒子滤波算法对测量目标状态进行预测,通过动态唤醒无线传感节点延长节点睡眠时间节省节点能量。根据无线传感网络节点分布计算能力,运用分布式遗传模拟退火算法优化目标测量过程,使网络能耗最小化。重点讨论机动目标跟踪应用,实现目标位置预测、节点睡眠状态规划和测量节点优化选择,提出节省通信能量的中转节点路由方案。机动目标跟踪的仿真试验表明,目标预测动态能量优化方法能降低节点能耗,并提高无线传感网络的能量有效性。     

基于过程挖掘与复杂网络集成的制造过程资源建模与关键加工节点识别

为了解决多任务复杂制造过程中的工作流变异导致的流程和资源的不确定性,进而导致制造资源模型出现实时变化,提出了基于过程挖掘与复杂网络集成的制造过程资源模型,得到了流程与资源信息集成的资源复杂网络模型与分析方法。首先,从制造过程中实时产生的事件日志出发,提出了一种基于统计α算法的过程挖掘算法,解决了制造过程工作流重构问题,可实时发掘实际制造过程中的工作流模型。接着,通过集成过程挖掘算法和复杂网络理论,构建了集流程信息与资源信息于一体的资源网络模型,提出了资源节点与流程节点的关联性分析方法,识别制造过程中的关键加工节点。最后,结合一个复杂的锥齿轮轴-轴承套组件装配过程实例,全面验证了所提出方法在制造过程工作流重构、资源网络模型建模、资源特性分析与关键加工节点的识别上的有效性。     

考虑学习曲线的精益生产制造系统双重资源配置方法

为了有效配置设备与人员资源以提高车间单元化生产的产能与效率,针对劳动力资源的消耗利用是一个复杂的认知过程,提出一种考虑学习曲线的基于精益指标的制造系统双重资源配置方法。以产品制造单元化生产方式为主线,将生产成本、生产时间和加工质量作为车间精益优化目标,考虑员工学习曲线对生产过程的动态作用,研究人机两类资源与员工学习能力的动态变化关系,获得优化配置的数学模型,并给出多目标优化模型的求解方法。以纺机企业锡林组件加工为例具体分析了其求解过程,结果表明,用所提出的模型与方法求解多目标约束下的资源配置问题是可行和有效的。     

基于测试性增长的指标动态评估方法

针对现有测试性指标评估方法未能考虑装备研制阶段不同层次结构测试性水平动态增长的特性,导致测试性评估置信度不高的问题,提出一种测试性增长条件下基于层次Bayes网络模型的测试性指标动态评估方法。根据装备结构特征建立测试性指标动态评估的层次Bayes网络模型,并以测试性指标作为网络传递参数;考虑延缓纠正的测试性增长试验策略,给定测试性阶段序化增长约束条件,针对不同层次节点各阶段增长试验数据,采用单边Fisher精确检验法对测试性增长趋势进行检验,并基于检验结果确定增长阶段数;提出利用最大熵模型和改进Gompertz模型的先验参数估计方法,结合Bayes定理以及研制阶段各层次节点先验信息确定节点先验分布;进一步基于层次Bayes网络融合推理算法确定顶层节点测试性指标的后验分布,实现对装备测试性指标的动态评估,并通过案例进行验证。结果表明,该方法相较于直接运用Beta分布,具备更为准确合理的指标评估结论。     

基于动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法研究

针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化,使得δ采样点的分布更加接近目标的真实状态,以提高目标跟踪精度。同时,构建了一个随目标移动而动态生成的树形结构作为算法的执行平台。仿真结果表明,采用动态生成树作为算法执行平台提高了节点资源的利用率,降低了网络能耗,采用粒子群优化后的不敏卡尔曼滤波提高了目标跟踪精度,减少了算法运行时间。     

随机生产环境下的模具制造单元资源配置

通过分析模具的生产需求情况,提出了一种模具聚类指标,应用聚类算法构造了几类典型的模具范例.通过资源静态与动态配置手段,提出了一种制造单元资源配置优化策略.针对模具生产的特点,以最小化期望工期费用为优化目标,提出了一种基于资源选择决策模型的改进型蚁群能力平衡算法,并通过生产实例,说明了该方法的可靠性和有效性.     

基于通用即插即用的网络化制造系统研究

针对当前基于服务器/客户机制造系统网络技术中存在的协同性差、缺少动态配置支持等问题,提出了一种基于新一代网络中间件通用即插即用的智能化制造网络系统实现方法.在分析现代制造网络系统的构造特点与基本需求的基础上,建立了面向制造自动化的网络系统模型,并以通用即插即用技术为核心设计了系统网络构架.利用通用即插即用内部通信接口.建立设备管理标准与网络通信协议,并通过其服务调用机制,实现制造网络系统的智能化管理.结合嵌入式系统技术,开发了实时数据采集节点、监控中心节点与数据中心节点,为系统提供有力的实时数据支持.工业现场实验证明,该系统能够实现制造网络各控制节点的自主识别和无缝链接等自适应功能.     

云制造环境下基于离散Markov跳变系统的机床装备资源动态优选方法

针对云制造环境下加工任务执行过程中机床装备资源易受紧急插单、加工质量异常、设备运行故障等高频随机扰动影响,致使产品加工服务质量(QoS)不能满足客户个性化需求的问题,提出一种基于离散Markov跳变系统的机床装备资源动态优化选择方法.首先,结合云制造服务运行特点,构建了云制造环境下面向加工任务执行过程的服务质量动态演化...     

敏捷制造中的使能信息服务研究

在剧烈变化的世界市场条件下,制造企业需要改变制策略来把握和创造机遇。敏捷制造为２１世纪制造企业战略,就是针对当前世界市场动态多变的特性提出的,并得到了广泛的关注。     

基于应用服务提供商模式网络化制造的安全技术研究

介绍了一种面向机械制造行业的应用服务提供商网络化制造平台，从该平台出发，建立了企业客户端的基于角色多重认证的权限控制策略，详细阐述了应用服务提供商应用服务中心在物理安全、应用服务安全与网络传输安全3方面的要求与措施。最后，提出一种适合应用服务提供商模式网络化制造的安全框架，对促进我国网络化制造的发展有着一定的推动作用。     

[设备健康管理]基于CPS方法与脆弱性评估的制造系统健康状态智能诊断

现有的制造系统健康管理技术很少应用信息物理系统(CPS)，也很少有学者从脆弱性的角度探究制造系统的“病因”。根据制造系统的结构特征和健康管理技术原理，提出在其关键设备上嵌入基于CPS与脆弱性分析的健康管理模块，以实现系统健康状态与影响因素的在线动态分析。重点研究基于脆弱性的系统健康状态判断方法、基于数据驱动的制造系统性能异常判断和亚健康状态下设备异常因素的识别。基于嵌入式CPS的制造系统设备健康状态诊断与分析可以根据设备服役过程中的脆弱性状况判断设备的健康状态，基于数据驱动的设备异常因素判断方法可以监测设备服役过程中的性能参数变化情况，及时判断造成设备异常的关键因素。通过柔性制造系统仿真实验，证明了所提方法可实时判断系统的健康状态，有效识别导致设备亚健康状态的性能参数。     

企业制造系统敏捷化技术与可重配置制造的研究

对企业制造系统实施单元化改造 ,符合敏捷制造生产模式下企业的组织建设思想。采用可重配置的设备和单元控制系统 ,可以使制造单元具有敏捷性。提出采用模块化的设备和开放式数控系统 ,实现单元设备的可重配置的策略 ,给出了一种具有可重配置能力的单元控制系统体系结构。分析了可重配置制造这种新的生产制造模式的特点 ,指出了其关键使用技术。     

Research on selection strategy of machining equipment in cloud manufacturing

Cloud manufacturing (CM) is a new type of networked manufacturing model, which is proposed in 2010. Optimization technology is one of the key techniques for CM operation, which are used for the efficient integration of manufacturing resources. In all kinds of manufacturing resources, the machining equipment is one of the most important resources. Using optimization techniques to achieve optimal selection of machining equipment is rarely studied in the CM. In order to handle the optimization selection of machining equipment in CM, comparing with the existing resources optimal configuration, an optimal selection strategy is introduced for the machining equipment in CM. In the selection strategy, first, a multiple objective and binary integer programming model is proposed to describe the optimal selection of machining equipment in CM. Second, after analyzing the mathematical model and the real-world problem of the machining equipment selection in CM, the priority method is adopted to convert the multiple-objective problem into a single-objective problem. Third, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm based on a novel encoding scheme and fitness function is presented to solve the single-objective mathematical model. Finally, the simulation experiments verify the effectiveness of the IPSO algorithm and show that the selection strategy is more objective and effective to help the client select the machining equipment in the CM than current resources optimization model. This research provides a theoretical support for the development of CM.     

虚拟制造组织分布式资源服务定位问题研究

介绍了虚拟制造组织的概念、组织形式，并在分析其对于制造资源服务的特别需求的基础上，研究了其中的分布式资源服务定位问题，着重研究制造资源服务的定义和描述，服务和查询定位和匹配过滤等问题，围绕面向虚拟制造组织的制造资源服务虚拟网络研究开发的需要，提出基于CORBA的分布式资源服务信息环境；并针对不同范围内的服务需求，提出不同的服务定位方式。     

任务负载竞争下制造资源配置的非合作博弈方法

在制造资源配置过程中,针对不同生产设备为了追求任务负载而存在的自由竞争关系,引入博弈论描述设备之间在任务负载上的相互制约关系。提出基于非合作博弈的制造资源优化配置方法,把生产设备映射为非合作博弈制造资源优化配置模型的局中人,建立局中人的策略及其收益函数。利用模糊聚类分析的方法对博弈局中人进行聚类,进行Nash均衡的求解。通过实例与遗传算法、禁忌搜索、粒子群算法进行比较,结果表明基于非合作博弈的制造资源优化配置方法获得的任务负载策略能够保证生产设备总体具有更高的利用率,由此,验证了算法的有效性和正确性。      

基于Web的快速模具远程制造服务系统

数字化和网络化已成为当前制造业最为显著的生产特征。为了改变快速模具的传统制造模式为基于Internet的异地协同开发制造模式,解决逆向工程(RE)、快速成形(RP)、快速模具(RT)设备低利用率与企业得不到快速成形与制造(RP&M)技术服务的矛盾,缩短模具的生产制造周期,迎合新产品快速开发的需求。研究和开发了基于Web的快速模具远程制造服务系统。首先介绍了基于RE/计算机辅助设计(CAD)/RP快速模具开发制造系统的工作流程及其组成;然后阐述了远程制造服务系统的功能设计和关键技术的实现;最后构建了服务系统运行的Web平台。该系统旨在集成已有的RE、CAD、计算机辅助分析(CAE)、RP技术及以此为基础的快速模具制造技术,并以万维网(WWW)为支撑,以RP&M服务中心和各生产力促进中心为服务载体,以为远程用户、服务中心、协同制造企业提供方便快捷的技术信息平台、电子商务平台、制造服务平台为服务宗旨。     

[数据驱动的智能服务]数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用

随着传感器、数据采集装置和其他具备感知能力的模块在复杂产品服务运行阶段的应用，复杂产品运维系统的数字化和智能化程度越来越高，具有实时、多源、异构、海量等特性的数据成为提高复杂产品系统可靠和低成本运行的决策依据，数字孪生技术提供了一种有效途径。介绍了数据驱动的复杂产品智能服务研究进展；分析了数据驱动的智能服务基本特征与框架模型；提出了数据驱动的复杂产品智能服务方法，主要包括面向服务的复杂产品建模与仿真方法、数据驱动的服务需求获取与精准分析预测方法、基于数字孪生的设备故障识别与动态性能预测方法、数据驱动的装备视情维修与备件库存联合多目标决策优化方法、基于数字孪生的复杂产品辅助维修技术、多要素协同的复杂装备能效精准分析预测方法、基于数据挖掘的复杂产品运行优化控制方法等；给出了智能服务系统的应用案例。所提出的框架和方法可为现代制造服务的智能化转型升级提供参考。