基于能量收集无线网络的智能工厂柔性作业车间调度

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智能制造为我国由制造大国向制造强国的转变提供了新的契机,是未来制造业的发展趋势。构建生产单元互联互通、管理决策智能化的智能工厂,是实现生产服务智能化、高效化和个性化,提高制造型企业经济利益和社会效益的有效途径。智能制造系统的设计需要综合考虑信息物理系统的健壮程度和调度决策系统的高效性能,工业通信网络的信息传输质量会直接影响系统的决策结果,增加了企业的制造成本。本文建立了通用的智能工厂管控系统模型架构,将射频(Radio Frequency,RF)能量收集合作中继引入到面向多生产区域数据采集的工业无线传感器网络(Industrial Wireless Sensor Networks,IWSNs)中。通过设计高效的功率分配算法,在保证网络可靠性的基础上提高网络的实时传输速率,进一步研究了考虑IWSNs可靠性的柔性生产调度问题,降低了制造企业的生产成本。研究成果对于智能工厂生产管控系统中算法组件的设计具有理论意义和实际应用价值,主要的研究内容介绍如下:首先,研究了通用型智能工厂管控系统模型架构设计,提出一种包括面向定制化工业用户服务的业务管理模型、面向生产任务与定制化服务的微服务模型和面向工业现场制造资源的多代理模型在内的“微服务-多代理”模型架构,进而,论证了该调度模型架构的通信需求,提出了一种有效的工业通信网络模型,为IWSNs性能优化和生产调度算法设计提供模型基础和理论依据。其次,建立了面向工业数据采集的合作中继IWSNs模型,提出了一个综合考虑干扰RF信号能量收集、IWSNs网络丢包率的最大化网络总传输速率的优化问题,采用逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)方法将原非凸优化问题转化为凸优化问题,进而,设计了一种分布式RF能量采集中继的功率分配迭代算法,获得了最优中继功率分配策略。仿真结果表明,该算法能够快速准确地收敛到最优解。最后,设计了一种考虑IWSNs可靠性的柔性作业车间调度算法来实现智能工厂自适应生产调度。针对传统柔性车间作业调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)缺乏对工业无线网络可靠性建模分析的缺点,建立了考虑各生产代理所在IWSNs链路误码率的FJSP模型。同时,根据实际生产情况对生产变量进行模糊化,通过双层编码建立工序加工序列和机器加工序列之间的联系。进而,设计高效的解决方案获得了模糊FJSP的最优解。仿真结果表明,最优的生产调度策略能够有效降低智能工厂生产成本。
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