10、批量工厂物料运输与操作程序自动合成

批量工厂物料运输与操作程序自动合成

1 批量工厂的物料运输

1.1 操作步骤的生成

基于系统模型可以获取操作程序。需根据网络配置逐个组装部件模型来创建系统模型。例如,能轻松生成特定工厂的Petri网模型。其中,TX转换通过标准弧与PC(O)位置相连,以反映物料转移操作与打开相应阀门需求之间的联系。

给定路线和一组初始阀门状态,通过Petri网进行仿真,可合成特定的操作程序。以某示例为例,在所有阀门初始关闭的条件下,若要通过FR1 → FR3 → FR5路线转移物料,需将阀门V1和V4切换到打开位置。可通过在FR1和代表每个阀门关闭位置的位置引入令牌来设置Petri网模型的初始系统条件,再通过基于Petri网的仿真识别操作步骤。

然而,若在仿真运行中采用不同的初始阀门状态集,得到的操作程序可能不变,这显然不理想。为保证通过选定路线进行物料转移步骤的可行性和安全性,需要对相关阀门、泵和/或压缩机的操作施加额外的辅助控制规则,具体如下:
- 对于特定的物料转移动作,其上游片段周围的所有阀门和/或泵(用于促进当前物料转移的除外)应关闭/关闭。
- 应添加额外的正常输出弧,将代表给定操作的转换(即TX)连接到相应设备组件模型中的PC(C)位置,以实现阻止所有不在选定路径上的输入和输出的必要性。
- 应在设备组件模型中的PK位置和TV(C)转换之间放置额外的抑制弧,以保留执行给定操作所需的设备状态。

表1展示了示例工厂中两组初始阀门状态的操作步骤:
| 情况 | V1 | V2 | V3 | V4 | V5 | 初始位置 | 操作步骤 |
| — | — | — | — | — | — | — |

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF络:使用多种智能优化算法优化RBF神经络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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