發(fā)布時間：2018-01-13 22:32

  本文關鍵詞：差異工件的單機批處理在線優(yōu)化控制方法　出處：《合肥工業(yè)大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 批處理 差異工件 單機 在線優(yōu)化

【摘要】：在現(xiàn)代化大規(guī)模生產環(huán)境下,批量化工件處理可以有效地提高生產效率,從而滿足現(xiàn)代化生產需求。因此,研究批處理的優(yōu)化控制問題,具有重要的理論和現(xiàn)實意義。該問題也是生產優(yōu)化領域的一個重要研究方向。本文將預測控制機制引入批處理問題中,提出一種傳送帶給料分批加工模型。在該模型中,加工主體是具有批量化工件處理能力的設備,且系統(tǒng)能夠沿著工件到達的方向向前觀察一段距離,即前視距離,并能通過傳感器獲知前視距離內的工件信息。本文在考慮工件尺寸和加工時間存在差異的情形下,重點研究單機模型的在線優(yōu)化控制問題。首先,以前視距離為控制變量,無窮時段內的工件處理率最大為優(yōu)化目標,建立了系統(tǒng)的優(yōu)化模型。該模型包含兩個決策優(yōu)化過程,即工件分批決策和行動選擇決策。針對工件分批決策,本文根據(jù)系統(tǒng)的運行模式,提出一種以批處理機加工周期內加工能力浪費比最小為準則的工件分批規(guī)則；對于行動選擇決策,考慮到系統(tǒng)的復雜性,文中引入模型無關的Q學習優(yōu)化方法,以求解最優(yōu)前視控制策略。另外,本文還考慮了需求驅動的生產模式,提出一種基于需求驅動的傳送帶給料分批加工模型,研究了其在線優(yōu)化控制問題。首先,以無窮時段內的利潤損失率最小為優(yōu)化目標,建立了系統(tǒng)的實時動態(tài)分批優(yōu)化模型。然后,給出了一種基于Q學習的在線優(yōu)化控制方法。同時,本文進行了相應的仿真分析,結果驗證了所構建模型的合理性以及在線優(yōu)化控制方法的有效性。仿真實驗中還分析了不同分批規(guī)則以及一些物理參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響,為系統(tǒng)的設計和優(yōu)化控制提供了參考。
[Abstract]:In the modern large-scale production environment, batch processing can effectively improve the production efficiency and meet the needs of modern production. Therefore, the optimization control problem of batch processing is studied. It has important theoretical and practical significance. This problem is also an important research direction in the field of production optimization. In this paper, predictive control mechanism is introduced into batch processing. In this model, the processing agent is the equipment with the ability of batch processing, and the system can observe a distance along the direction of the work piece. In this paper, considering the difference of workpiece size and processing time, we focus on the on-line optimization control of single machine model. In this paper, the system optimization model is established, in which the distance is regarded as the control variable and the maximum processing rate of the workpiece in infinite period is considered as the optimization objective. The model consists of two decision-making and optimization processes. In this paper, according to the operation mode of the system, a rule of job batching is proposed, which is based on the minimum ratio of processing capacity waste in the machining cycle of batch processing. Considering the complexity of the system, a model-independent Q-learning optimization method is introduced to solve the optimal forward view control strategy. In addition, the demand-driven production mode is also considered in this paper. This paper presents a demand-driven feeding batch model for conveyors, and studies its on-line optimal control problem. Firstly, the minimum profit loss rate in an infinite period of time is taken as the optimization objective. The real-time dynamic batch optimization model of the system is established. Then, an on-line optimization control method based on Q-learning is presented. At the same time, the corresponding simulation analysis is carried out. The results verify the rationality of the proposed model and the effectiveness of the on-line optimization control method. The effects of different batch rules and some physical parameters on the performance of the system are also analyzed in the simulation experiment. It provides a reference for the design and optimization control of the system.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TB497

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本文編號：1420864