同轨双车运行模式下的堆垛机调度策略

大型立体仓库普遍存在巷道纵深过长的问题,为提高其存储效率,多采用两端式同轨双车运行模式。为解决该运行模式下双堆垛机碰撞及存储效率问题,对存储任务的分配方式和堆垛机的调度路径进行了研究。以两台堆垛机完成存储任务的运行时间为评价标准,在存储任务分配给两台堆垛机时,提出防碰撞原则,避免发生碰撞,在此基础上建立基于单一任务、复合任务并存的双堆垛机调度模型。运用改进的化学反应优化(ICRO)算法对双堆垛机的调度路径进行优化,通过在迭代过程中增加调整存储任务分配结果的步骤,获取同轨双车运行模式下双堆垛机调度模型的最优解,实现其存储效率的最优。仿真验证表明,该研究可以有效避免双堆垛机的碰撞,提高大型立体仓库的存储效率。     

两端式同轨双车运行模式的货位分配策略EI北大核心CSCD

针对大型工业立体仓库因巷道纵深过长普遍存在存储效率低的问题,提出两端式同轨双车的运行模式,并以存储效率优先原则、结构稳定性原则为评价标准,建立了适用于同轨双车运行模式的货位分配模型。设计了3种多目标生物地理学优化算法,构建了集成多目标生物地理学优化算法获取符合货位分配模型的最优解集,实现了该模式下的货位优化。运用MATLAB进行仿真,结果表明集成多目标生物地理优化算法比3种多目标生物地理学优化算法及标准遗传算法均具有更好的收敛性和搜索效率,可以有效解决两端式同轨双车运行模式下任意规模的立体仓库货位分配问题,且性能稳定,对提高大型工业立体仓库的存储效率及其结构稳定性具有一定的理论指导和应用价值。     

阜宁阿特斯下沉UPF从STNA设备接入实例

阜宁阿特斯5G工业互联网项目,采用UPF下沉的方式降低信号延时,增强数据的安全性,但接入方式需要调整为本地B设备向下接入.本文以A设备与UPF的上行网关路由器互联,通过二层VPLS(Virtual Private Lan Service)和Eth-Trunk透传,实现B设备与网关三层交换机的互通,同时根据业务需求新增相应的VPN实例,做相应的静态路由和BFD设置,实现了下沉UPF的接入.     

两端式自动化立体仓库布局堆垛机调度

针对两端式自动化立体仓库出/入库任务序列的分配方式和堆垛机的调度路径展开了研究。以堆垛机执行出/入库任务的时间为存储效率的评价标准,考虑货物出/入库台的分配问题,建立了单一命令与复合命令两种作业方式并存的堆垛机调度模型。运用涡流搜索算法优化堆垛机的调度路径,获得了堆垛机调度模型的最优解,实现了存储效率的最优化。仿真验证表明,该方法可以有效分配货物的出/入库台,优化堆垛机调度路径,提高仓库的存储效率。     

彩色LCD绿色驱动芯片的原理与应用

Hi—FAS驱动技术应用于液晶平面显示驱动芯片,具备低功耗、低成本的优势。绿色驱动芯片除了运用Hi—FAS的驱动方式外,更进行了电源系统的改良,且具备了低温调节功耗的功能,并减少外部组件的需求,将比一般的Hi-FAS驱动芯片更省电省成本。在显示效果上具备了多段式温度补偿、串扰现象补偿、FRC演算法改良等方案,提供更优良的显示品质。     

集成多目标遗传算法在货位分配中的应用

根据效率优先原则、稳定性原则建立适合同端式出/入库立体仓库的多目标货位分配模型。基于向量评估、非支配排序、小生境Pareto等理论方法设计了三种多目标遗传算法(MGA)。根据集成学习理论,将若干多目标遗传算法集成,构建集成多目标遗传算法(EMGA),使优化算法适应搜索过程的任意阶段。以某铝厂实际工况进行仿真验证,结果表明,集成多目标遗传算法受问题规模影响小,收敛速度快,较单独其他多目标遗传算法性能更优越,是适用于立体仓库调度研究的高效算法。     

云制造环境下的知识服务组合优化策略

针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过分析服务组合优化过程,采用服务质量感知的服务组合策略建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间进行预处理,减小了搜索空间,实现了知识服务资源的快速精准定位与匹配,提高了知识服务组合的效率和成功率;针对标准涡流搜索算法易陷入局部最小的问题,引入多涡流中心搜索及涡流中心自适应更新策略,提出一种改进的多中心涡流搜索算法对服务组合问题进行全局优化。仿真实验表明,聚类分析及关联规则挖掘策略与多中心涡流搜索算法结合,能极大地缩短寻优时间并获得更优解,从而更有效地解决知识服务组合优化问题。     

陀螺电机轴承健康评估隐马尔可夫模型适应性设计

陀螺电机的轴承一般采用小体积、高精度的角接触球轴承，其健康状况无法通过外观检查、计量等方法检测，故障具有隐蔽性、潜伏性，当故障发生时，将直接影响陀螺的精度及寿命，故需提前对潜在故障进行识别。基于电机定子电流评估的基本原理，选取若干定子电流特征参数用于故障诊断；基于隐马尔可夫模型(HMM)的基本原理，对其进行适应性设计，根据特征参数的特点，提出局部、全局线性归一化方案，并设计适用于多特征参数的模型参数求解算法、轴承健康评估算法。实例验证表明，通过对HMM的适应性设计，健康轴承、故障轴承对应HMM的模型参数正确收敛，健康评估模型成功建立；使用该模型对已知健康、故障的6块电机轴承进行健康评估，可迅速、准确获得评估结果，准确率为100%。