5G技术赋能的智能离散制造车间主动调度模式

分析了当前离散制造车间调度模式的不足和面临的挑战，在此基础上，提出一种5G技术赋能的智能离散制造车间主动调度模式，将生产过程的传统被动调度模式转化为“互联-预测-调控”的主动调度模式。针对实际生产中交货期变化、机器故障等异常工况，通过5G技术构建云-边-端协同的车间多源异构数据互联互通体系，打通各层级之间的通信壁垒，实现全生产要素的数据实时感知与互联以及生产指令的上传下达；基于感知数据，采用深度学习等人工智能技术实现车间运行状态与异常事件的精准预测；根据预测结果主动调控生产计划，优化资源配置，构建了云-边-端协同的主动调度机制，实现调度“规则+算法”的混合联动，降低异常事件对生产过程的影响，实现复杂动态制造环境下的车间性能优化。     

粒子群优化算法

系统地介绍了粒子群优化算法，归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展，最后，对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望，指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。