柔性流水车间调度模型与混合引力算法

针对柔性流水车间调度问题,利用机器特定事件点来描述工件的机器选择,再以最小化最大完工为目标,考虑工艺约束和时间约束构建了柔性流水车间调度的混合整数线性规划模型,用GAMS/Cplex找到小规模问题的全局最优解。为快速求解大规模问题的近优解,提出了结合瓶颈启发式的引力搜索算法,利用瓶颈移动技术和John Son方法的解码机制,寻找最小化最大完工时间的最优调度方案。实验结果表明,所提出的模型及算法能高效地求解以最小化最大完工时间为目标的柔性流水车间调度问题。     

柔性流水车间设备利用率排产优化问题研究

针对具有工序约束信息的柔性流水车间的设备利用率优化问题,提出利用PSODE混合算法来解决该问题,全局优化过程采用群体优化算法,在局部优化过程中通过上下道关联工序约束信息来控制工件的分配,将并行工位总设备利用率作为适应度函数,构建了具有关联工序约束的柔性流水车间生产调度模型,确定生产工件的加工路径、加工顺序、开工时间和完工时间。通过多组方案数值计算结果对比分析,验证了PSODE算法解决柔性流水车间设备利用率优化问题的有效性。     

等待时间受限的HFSP及其拉格朗日松弛算法

等待时间受限的混合流水车间调度问题(HFSP)广泛存在于钢铁生产,玻璃加工和塑料等行业。目前,关于等待时间受限的HFSP的研究较少。首先建立了等待时间受限的混合流水车间调度问题模型,然后设计了基于工件分解策略的拉格朗日松弛算法来进行求解。该算法通过将机器容量约束松弛到目标函数中,将得到的松弛问题进而分解为一系列易于求解的工件级子问题来进行求解。最后对设计的算法进行仿真验证,测试结果表明所设计的拉格朗日松弛算法能够在较短的时间内产生较好的近优解。     

混合流水车间调度问题研究综述

混合流水车间在流水车间的基础上,在所有或部分阶段引入多台可选择的并行机器,提高了车间的生产能力和柔性,是车间调度领域的研究热点之一。按阶段数和机器特征对混合流水车间调度方法进行了综述,系统总结了实际工程背景下相关扩展问题的研究现状,并指出了当前研究中存在的问题和可能的解决途径。结合运筹学的发展趋势,对混合流水车间调度在新兴领域中的应用前景进行了探讨。最后,指出了未来若干可能的研究方向。     

含串行批处理机的三阶段混合流水车间调度问题

基于钢铁行业炼钢-连铸-热轧一体化生产作业,提炼出新的三阶段混合流水车间调度问题。其中第二阶段有多台串行批处理机而其他阶段为离散机,批加工时间等于同一批内所有工件在第二阶段的加工时间之和,且考虑了设备需要调整时间等实际生产特征。以最小化总加权完成时间为目标函数,对该问题建立数学模型,提出基于工件分解策略的拉格朗日松弛算法,引入拉格朗日乘子将机器能力约束和批加工约束松弛到目标函数中,进而将形成的松弛问题分解为较易求解的多个工件级子问题,利用动态规划算法求解子问题,设计启发式算法将松弛问题的解转换为原问题的可行解。仿真实验表明,所设计的算法能够在可接受的运行时间内得到较好的近优解。     

板式家具高速自动分拣系统出库及打包调度策略

为提升定制家具自动分拣系统出库及包装作业的整体效率,根据出库及包装作业的工作特点,将出库打包问题抽象为一类板件处理具有优先顺序约束及机器约束的三阶段柔性装配流水车间调度问题。在对各约束进行定义和数学描述的基础上,以最大出库完工时间、包装工位最大完工时间、板件平均等待时间三者加权和最小化为优化目标,建立了板件处理具有优先顺序约束和机器约束的三阶段柔性流水车间调度问题的数学模型;针对该模型,构造了一种启发式求解算法H~*。为验证算法的有效性,基于裂区试验设计的思想生成大量算例,并将启发式算法H~*与构造的9种组合规则算法、5种元启发式算法进行性能比较。结果表明,H~*算法可高效地获得高质量的解。     

运输能力有限混合流水车间调度的改进拉格朗日松弛算法

为改善在制品库存和能耗问题,研究了从钢铁实际生产环境提炼出的运输能力有限的动态混合流水车间调度问题.将运输机视为虚拟机器,可将原问题转换成与其等价的不考虑运输能力但在偶数阶段机器有不可用时间段的动态混合流水车间调度问题,其中机器不可用时间段取决于其运送的工件.对转换后的问题建立数学模型,提出基于阶段分解的拉格朗日松弛算法进行求解,该算法将优先级约束松弛到目标函数中,将拉格朗日松弛问题分解为多个阶段级子问题,进而设计了动态规划求解这些带任意权重和机器不可用时间段的并行同构机调度子问题.对不同问题规模的测试结果表明,所提算法能够在较短的运行时间内获得满意的近优解.     

改进NSGA-Ⅱ算法求解考虑运输约束的柔性作业车间节能调度问题

传统柔性作业车间调度通常忽略工件在机器间的运输时间和能耗,针对该问题建立了考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。首先,在柔性作业车间调度数学模型中设立最大完工时间、总延期、设备总负载、车间总能耗4个目标,并根据运输约束实现了调度模型矩阵编码、解码、交叉与变异,基于子代向最优解学习机制改进NSGA-Ⅱ算法迭代过程中易陷入局部最优解问题。最后,在考虑车间机器之间运输约束的前提下结合Kacem、Brandimarte算例对调度模型进行可行性分析,结果表明该模型与算法求解效率高,能有效解决车间运输约束导致的调度方案与实际加工偏差问题。     

具有前成组约束的两阶段柔性流水车间的启发式算法

以模具加工车间为背景,分析具有前成组约束的两阶段柔性流水车间的特点,在对前成组约束进行定义和数学描述的基础上,以最少化最大完工时间为目标,建立具有前成组约束的、工件批量到达的两阶段柔性流水车间调度问题的数学模型,并且在第一阶段由两个成组加工单元构成;接着针对这一模型,提出一种启发式求解算法H′;运用数学分析的手段,给出该算法优化结果的一个下界;设计大量的实例测试集,将启发式算法H′与其他三种改造后的经典启发式算法进行性能比较,不仅验证启发式算法H′的有效性,而且还发现随着任务规模的增大,启发式算法H′的优越性更加明显,这一结论对H′算法在模具加工车间调度上的应用具有重要意义。     

求解混合流水车间调度问题的变量相关EDA算法

针对混合流水车间调度问题和分布估计算法的特点,提出将变量按工序分组,通过组内概率约束、组间概率耦合的方式建立混合流水车间调度问题变量间概率关系的新方法。对分布估计算法中的紧致遗传算法的种群产生和概率更新机制进行了改进,以解决流水车间调度问题等复杂问题。通过仿真实验、与其他算法比较以及在大规模生产实际问题中的应用,验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

一种求解Flow-Shop调度问题的混合量子进化算法

针对Flow—Shop调度问题,在量子进化算法的基础上,提出了一种求解置换流水车间调度问题的混合量子进化算法（HQEA）,融合了量子进化算法和经典遗传算法的优点,并提出了一种新的针对置换流水车间调度问题的解码方法和一种新的量子门更新旋转角策略,最后针对一系列典型置换流水车间调度问题进行了对比仿真。研究结果表明,所提出的混合量子进化算法HQEA具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

一种用于S型压电直线电机的新型驱动电源

为满足S型压电直线电机多通道相位可控的驱动要求,设计并制作了一种新型驱动电源.基于直接数字式频率合成器技术和可编程片上系统,设计了S型压电直线电机所需的三路相位差120°的正弦信号发生装置.采用CD4051和LM358作为主要器件,设计了用于阶跃式电压调节的PGA电路.设计了线性功率放大电路,解决了叠层压电陶瓷快速放电问题.实验结果表明,所设计的驱动电源能可靠地用于该S型压电直线电机,电机运行良好,驱动信号稳定.     

基于混合差分进化算法的并行机批处理调度问题研究

考虑到实际生产中产品多、批量小的特点,建立了一种带工艺约束的并行机批处理调度优化模型。为解决调度中的分批问题,提出了一种新的基于产品需求量的批量划分方案及批量染色体编码方式,采用两级差分进化算法来解决批量划分和批次调度问题;针对标准差分进化算法收敛速度慢、易出现早熟现象等问题,引入动态随机搜索和随机变异的局部搜索策略,以增强标准差分进化算法的局部搜索能力。测试算例及调度实例的仿真结果表明,该算法能有效地提高算法收敛速度,平衡其全局搜索和局部探索能力。     

订单型企业多目标生产计划的制定及其调度

针对制定订单式小批量生产计划问题,提出了一种使用动态随机投入产出函数来制定多目标生产计划的方法。针对生产调度问题,提出了联合使用最长加工时间优先(LPT)与遗传算法(GA)的混合遗传算法(HGA)来求解混合流水线的调度,并给出了一种新的编码方法,选择了相应的交叉和变异方法。研究结果表明,该计划制造方法能较好地满足订单型企业的随机性要求,而且生产计划编制效率高。该编码方法在保证染色体合法性的同时也保证了算法本身的随机性。某轧辊厂的实际案例分析结果也验证了所提出的订单型企业多目标生产计划的制定及其调度方法的可行性。     

基于汽车电子网络的CAN总线简化型混合调度算法

现有的控制器局域网（CAN）总线调度算法性能不能很好地满足汽车电子网络化发展的需要,针对这一问题,首先分析了现有CAN总线网络节点消息优先级调度算法的优缺点,然后针对CAN总线网络在汽车电子控制网络系统中的特点,在混合调度（MTS）算法的基础上提出了一种简化型混合调度（EMTS）算法。仿真实验结果表明,该简化算法能达到原算法的性能,在节点消息截止期相近的情况下,其调度性能比MTS算法有所提高。     

基于SVDD的分类新方法

为了实现对大规模数据集的分类,提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的新算法。把两类的支持向量机（SVM）问题转化为软间隔的SVDD问题,然后用核集迭代的方法得到了近似最优解。实验结果表明,提出的算法与传统的SVM方法预测精度相当,但是训练时间和测试时间更短,产生的支持向量数也更少,适用于大规模数据的分类。     

一种新型的基于PSoC3的高精度位移测量仪

为降低基于线性可调差动变压器(LVDT)的高精度位移测量仪的生产成本,并减小其产品体积,使产品更具市场竞争力,在分析其工作原理基础上,结合PSoC3"相比于传统单片机,更具系统单片化"的特点,提出了以CY8C3866AXI为核心的新型位移测量系统设计方案。该方案通过运用PSoC3内部的数字模块(DMA和LCD)与模拟模块(AD、DA、PGA等),自行设计了由整流电路、滤波电路和减法电路组成的信号调制电路,完全替代了目前市场上常用的AD698信号调制芯片和ARM控制器的产品组合结构,实现了位移高精度测量,测量精度可达到0.2μm。研究结果表明,该方案具有集成度高、线性度好、成本低廉等优点。     

CSU1200在高精度手掌秤中的应用

手掌秤体积小、秤量小、低电压供电，因此对其内部电路设计提出了较苛刻的要求，通常只能采用一种称为片上系统（SOC）芯片，将应用系统中绝大多数功能集成在一片芯片中的集成电路，CSU1200就是一种集成了增益放大器（PGA）、∑-△模数转换器（ADC）、单片机（MCU）、LCD驱动器、基准电压源、低压检测电路、按键检测电路、蜂呜器电路等片上系统，本文简要介绍了CSU1200的特点并给出了一个实际的应用了CSU1200的手掌秤电路。     

支持向量机在锅炉汽包水位预测中的应用研究

汽包水位预测的准确性对于锅炉火力发电和供暖设备的安全运行,起着重要的作用。针对汽包水位时滞、非线性特性,在统计学习理论(SLT)和结构风险最小化(ERM)准则基础上,建立了基于支持向量机(SVM)理论的汽包水位预测模型。采用本单位供暖锅炉的实际汽包水位数据,按照不同的汽包水位日属性和历史汽包水位数据进行了样本选择,并将该预测结果同实际汽包水位进行了比较;根据供暖规模不同,分别建立了工作日和双休日预测模型。实验结果表明,所提出的预测方法具有较高的精度。     

空域相关滤波在下肢表面肌电信号中的应用

针对消噪过程中信号细节难以保留的问题,采用了一种基于小波变换的空域相关消噪方法。通过运用信号小波分解后与噪声的小波系数随尺度变化规律不同的特性,实现了信号与噪声的分离,同时给出了表面肌电信号噪声能量阈值的估计算法。实验结果表明,该消噪处理方法不仅能有效地去除肌电信号中的噪声,而且可以较好地保留肌电信号的边缘特征,为下肢表面肌电信号特征的提取创造了良好的条件。