智慧制造环境下感知数据驱动的加工作业主动调度方法研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

随着云计算、物联网、大数据、信息物理融合系统、企业2.0、工业4.0等的提出,信息技术与先进制造技术深度融合,孕育出基于社会信息物理系统的智慧制造,形成一种面向服务、基于知识运用的人机物协同制造模式。在智慧制造环境下,物联网覆盖整个生产车间,部署于车间的各种传感器(如RFID、加速度计等)实时监测整个生产过程,并通过网络将数据传送到处理中心。由于各种不确定因素,导致生产过程容易发生异常事件,造成生产过程的信息复杂且不易控制。需要对各种传感器数据实时处理,挖掘出生产现场的异常事件,并预测将要发生的异常状况,进而基于实时与预测的异常事件,实现生产车间设备主动调度,避免由于异常事件而给生产系统造成的危害。为此,本论文研究基于机械加工的工件异常事件监测和刀具剩余寿命预测的主动调度,包括如下主要内容:(1)新型智慧制造模式分析与总结智慧装备的特征,探讨网络融合与社会信息物理系统视角下的智慧制造模式,研究实现智慧制造的社会环境与关键共性技术问题。(2)基于RFID的工件异常事件监测构建智慧制造车间的感知环境,定义各类RFID事件模型,包括标签事件、简单事件和复杂事件等;给出复杂事件处理系统的框架,提出综合的RFID数据清洗方法,实现面向实时的工件异常事件监测,最后实验验证数据清洗方法和异常事件监测的有效性。(3)基于无线加速度计的刀具状态监测给出刀具状态监测系统的框架,并搭建刀具状态监测的实验装置;应用小波变换去除振动信号噪声,用不同的方法提取信号在时域、频域和时频域的特征,并依据皮尔森相关系数选择关键特征;建立神经模糊网络(Neuro-Fuzzy Networks,NFN)预测模型,编写刀具磨损与剩余寿命预测的人机接口程序,并与反向传播神经网络、径向基函数网络相比较,验证NFN预测效果。(4)基于深度学习的刀具状态监测比较5种深度学习模型的结构与训练方法,提出基于深度卷积神经网络的刀具状态监测方法;并且搭建卷积神经网络学习平台,比较卷积神经网络不同模型的执行效果,同时与传统神经网络的预测性能进行对比,验证所建立的模型有效性。(5)智慧车间加工作业的主动调度给出调度模型的分类,构建智慧车间加工作业的感知环境;提出一种主动调度方案,具体研究包括加工作业调度数学模型、主动调度框架、策略和多目标双层编码双级进化双重解码遗传算法(MD3GA);搭建智慧车间加工作业的原型平台,实现加工机器与AGV的集成调度,用实验加以验证所提出的主动调度方法。

论文目录

智慧制造环境下感知数据驱动的加工作业主动调度方法研究

图 1-1 论文组织结构


摘要
ABSTRACT

第一章 绪论

· 研究背景
· 国内外研究现状分析与总结
· 智慧制造相关的研究现状
· RFID在生产监测中的应用
· 基于传感器的刀具状态监测
· 深度学习
· 动态调度与主动调度
· 研究现状分析与总结
· 论文的研究内容与结构
· 本章小结

第二章 智慧制造模式

· 智慧装备
· 智慧制造体系架构
· 基于网络融合的智慧制造
· 基于社会信息物理系统的智慧制造
· 智慧制造的实现
· 实现智慧制造的社会环境
· 智慧制造的关键共性技术
· 本章小结

第三章 基于RFID的工件异常事件监测

· 智慧制造车间感知环境构建
· RFID事件模型
· RFID复杂事件处理技术
· 复杂事件处理系统
· RFID数据清洗
· 面向实时的工件异常事件监测
· 实验与分析
· 综合数据清洗实验与分析
· 工件异常事件监测仿真实验
· 工件异常事件监测物理实验
· 本章小结

第四章 基于无线加速度计的刀具状态监测

· 刀具状态监测框架
· 实验装置与数据采集
· 信号预处理
· 小波变换
· 小波去噪
· 特征提取
· 时域特征提取
· 频域特征提取
· 时频域特征提取
· 特征选择
· 建立预测模型
· 神经模糊网络架构
· 神经模糊网络学习算法
· 刀具磨损监测与剩余寿命预测
· 基于神经模糊网络的刀具磨损监测与剩余寿命预测
· 刀具磨损和剩余使用寿命的人机接口
· 不同预测模型比较
· 本章小结

第五章 基于深度学习的刀具状态监测

· 深度学习模型
· 堆栈式自动编码器
· 深度置信网络
· 深度递归神经网络
· 深度增强学习
· 卷积神经网络
· 模型比较
· 基于卷积神经网络的刀具磨损监测方法
· 刀具磨损监测的卷积神经网络模型
· 刀具磨损监测流程
· 实验与分析
· 深度学习平台与数据库
· 卷积神经网络不同模型比较
· 卷积神经网络与传统神经网络比较
· 本章小结

第六章 智慧车间加工作业的主动调度

· 调度模型分类
· 智慧车间加工作业感知环境构建
· 主动调度方案
· 加工作业的调度数学模型
· 主动调度框架
· 主动调度策略
· 主动调度算法
· 实验结果与分析
· 加工作业原型平台
· 系统验证参数设定
· 加工机器与AGV的集成调度
· 主动调度结果与分析
· 本章小结
总结与展望
1 本文的主要研究结论
2 后续研究展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
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