面向Job Shop调度的算法融合方法研究

提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。     

垂直循环式立体车库车位寻址方式的研究

近年来,随着轿车保有量的增加,存车难的问题越来越突出,对立体车库的需求也越来越大。垂直循环式立体车库以其结构相对简单,造价较低廉,得到广泛应用。垂直循环式立体车库工作原理如图1所示,轿车停放在托盘上,托盘由链条带动在车库支架上进行垂直循环,当托盘在最低位时,轿车可以进出。     

应用混合遗传蚁群算法求解柔性车间调度问题

将遗传算法和蚁群算法结合用于作业车间调度.该方法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力和蚁群算法并行分布式正反馈机制,同时避免了蚁群算法因初始信息素缺乏收敛速度慢及遗传算法因缺少反馈机制容易陷入局部最优的缺陷.仿真计算结果验证了该方法的有效性.     

基于遗传-蚁群算法的矩形排料研究

针对矩形件排料问题,将遗传算法与蚁群算法进行融合,提出新的遗传-蚁群算法,并提出了最佳融合时机,最后给出实例证实了遗传-蚁群算法在解决矩形排料问题上的有效性.     

基于混合遗传算法的柔性作业车间调度研究

为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出一种混合遗传算法(蚁群-遗传算法)。在分层法的基础上,首先采用蚁群算法解决工艺路线选择问题,再通过遗传算法解决传统的作业车间调度问题。在混合遗传算法求解过程中,不断地在前期优化中获取调度知识,用于指导后期的优化过程。通过标准案例测试,验证了混合遗传算法对于解决柔性作业车间调度问题的有效性。     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性.     

基于GA-ACO优化BP算法的齿轮箱初期故障诊断研究

为提升BP算法处理精度及收敛效率,通过GA-ACO方法对BP算法进行优化,并诊断不同结构齿轮箱运行故障信号。利用GA算法进行寻优计算,获得BP算法的最优权值与阈值;对信息素分布实施初始化,使优化解路径上形成更高浓度的信息素,促使ACO搜索过程获得更快收敛速率并提升结果精度。研究结果表明：模型实际和期望输出形成了相近的故障诊断结果,误差为0.000 185,满足目标控制标准;对BP算法实施GA-ACO优化处理后,可以对齿轮箱故障达到很高的诊断准确率。相比较ACO优化BP算法,经GA-ACO优化BP算法达到很小误差,CPU处理时间更短,可以同时实现故障诊断精度与收敛速率的提升。该研究对机械传动设备的早期故障排查以及运行稳定性优化,具有很好的实际指导价值。     

基于PLC控制的多层立体车库的研究与设计

停车设备已被国家列人特种设备,必须取得许可证的企业才能制造许可范围的停车设备及安装、改造、维修停车设备。多层升降横移式立体停车库是一种比较典型的机电一体化产品,集机械、电子、信息技术于一体。本文介绍作者参与设计和安装一个工程实例,介绍了基于可编程控制器（PLC）的车库控制系统,分析三层升降横移式立体车库的工作原理、结构特点。通过PLC控制,实现了多层立体车库的自动控制,使停车库实现真正的智能化,网络化。     

Sobel-Hough检测方法在机器视觉倒车辅助系统的应用研究

倒车辅助系统,又称泊车辅助系统或可视倒车雷达,能够给驾驶员倒车泊车操作带来很大的方便。对主流倒车辅助系统的研究后,引进机器视觉,为精确检测柱子类或台阶类障碍物提供了新方法。倒车操作时,使用CCD内核的视觉传感器获取车后的图像信息,将彩色图象进行中值滤波后转变为灰度图像,采用Sobel算子锐化突出柱子或台阶的边缘,再采用自适应阈值法分割成二值图象,接着用Hough变换方法检测出边缘线段,最后对障碍物边缘进行加粗加色标记。实验表明,采用Sobel-Hough算法能准确地将柱子和台阶边缘识别出来,并具有较强的抗干扰能力。     

基于DSP控制的液晶显示模块的应用

文章详细介绍了基于TMS320LF240控制的液晶显示模块MG12864在蓄电池充放电装置中的应用与研究,这种方案能实时显示充、放电电流或电压曲线。在当今提倡智能化的时代,该方案很有市场前景。同时通过软件编程解决了该方案的具体实现问题。     

基于DSP的FFT算法实现

快速傅立叶变换(FFT)是将信号从时域变换到频域的一种方法,广泛运用于各种信号分析领域。文中介绍了FFT算法的原理,构建了基于TMS320F2812的硬件平台,阐述了FFT算法的硬件与软件实现。利用TMS320F2812内部的ADC模块与事件管理器的定时器实现信号的实时采集,不需要使用专门的A/D转换芯片。软件上以128点FFT运算为例,在CCS环境下利用C语言编程实现了FFT算法,程序充分利用蝶式权的周期性及FFT运算中第一级蝶式权值固定为1的特点,使得运算量与复杂度大大减小。运行结果表明TMS320F2812能够快速高效地完成FFT运算。     

立体车库无线数据采集系统的设计

在立体车库系统中,为解决布线复杂、车板移动过程中拖动线缆容易断裂而造成信号无法进行通信的问题,本文提出了一种基于DSP和nRF905模块的立体车库无线数据采集系统.本文首先介绍了该系统整体设计框架,随之介绍了系统硬件设计和系统软件设计两大部分.其中硬件部分重点介绍利用Nordic公司的nRF905模块的数据采集与无线收发单元和利用TI公司的TMS320F2812 DSP芯片无线收发与中央处理单元这两部分的设计方法;而软件部分主要介绍了无线发送系统程序设计和无线接收系统的程序设计.理论表明,该立体车库无线数据采集系统可以快速地实现对车板移动信息的采集,满足设计的实际需要.     

图像小波零树算法在高速DSP上的实现

嵌入式小波零树算法是一种简单有效的图像编码算法,其比特流中的比特是按重要性排序的,允许精确达到一个目标比率或目标失真.通过充分利用高速DSP的指令代码并行处理及软件流水等功能,在高速DSP芯片TMS320C6201上实现图像小波零树算法,运算时间大为减小,图像视频压缩得到更加高效、实时的执行,有利于便携式数字图像压缩器件的设计.     

堆垛式立体车库存取车策略及路径优化问题的分析研究

介绍自动化立体车库中堆垛机的结构及工作原理,在基于PLC的控制方式中研究堆垛机运行策略及路径的优化问题,并针对实际中遇到的存(取)车高峰期和一般时段建立相应的数学模型,运用概率与数理统计理论及运筹学原理对该模型进行求解,得出了系统在安排存取车策略上的优化方式,同时针对存(取)车高峰期提出了以减少社会总等候时间为优化目标的堆垛机行走路径的合理顺序安排,经实验仿真表明该算法是有效可行的.     

智能化立体车库存取车优化控制策略的研究

文章通过对智能化立体车库的研究,阐述了中国目前发展立体车库的重要性,介绍了目前应用较广的几种立体车库。主要比较分析了两种典型的立体车库的存取车优化控制策略,即选取不同的目标函数一时间和能耗,建立他们的存取车优化控制策略并对其仿真结果进行分析,进而说明目前对存取车优化控制策略的研究现状及其在立体车库中的重要性。最后简要介绍了目前大多数立体车库所采取的控制系统——可编程逻辑控制器（PLC）在立体车库中的应用,并指出数字信号处理器（DSP）在立体车库的应用终将取代PLC的趋势。     

基于滚动优化的智能环形叠放立体车库系统设计研究

目前市场上的立体车库种类繁多,然而绝大多数都存在:空间利用率低、管理混乱、系统运行不稳定等问题。设计了一款新型的智能环形叠放立体车库,该立体车库系统主要包括车辆运载模块、车辆识别模块和WIFI智能管控模块。车辆识别和智能管控模块使用数字化、可视化的界面,极大的方便了车库系统的管理、提高了系统运行效率。车辆运载模块使用三个控制精度高的步进电机,相比于传统的开环控制或是PID控制,设计的MPC控制器实现了滚动时域内的优化,使得电机控制更精确、系统运行更稳定。实物模型测试结果,表明该立体车库系统可以高效地存/取车辆、并且能够很好地适应复杂负载,同时有效地提高了资源利用率。     

基于模拟退火粒子群算法的钎焊炉调度优化

针对工业热处理生产中的钎焊炉调度问题,考虑到钎焊炉的能耗和生产效率,以工件加工时间最小化为目标,建立了钎焊炉调度问题的数学模型.结合粒子群算法快速收敛和模拟退火算法能从局部极值区域跳出等的优点,设计了求解模型的模拟退火粒子群算法.数值仿真实验证明了所提模型及算法的可行性和有效性.