61、小批量系列的通用可扩展生产计划与控制系统

小批量系列的通用可扩展生产计划与控制系统

1. 引言

如今,大多数公司都面临着有效且高效运营的迫切需求。由于许多业务参数的可预测性降低,全球市场变得更加动态,传统的生产和物流系统设计与运营方式已难以应对新挑战。这些挑战主要源于供应链全球化、产品周期缩短、大规模定制以及交付速度提升。

以汽车行业为例,目前大众市场车辆通常采用连续流制造系统生产,由高效的生产线和装配线组合而成。车辆遵循既定的生产步骤顺序直至组装完成。集中式生产计划与控制方法虽能确保生产流程顺畅,但需要在 IT 基础设施和生产设备上进行大量投资,且更适合需求确定的市场,而这种市场并非普遍存在。

汽车行业的新趋势,如电动汽车的推出和工业 4.0 技术的应用,给现有生产系统带来了挑战。这些挑战包括销售市场的波动性导致对灵活性的需求增加、不可预见的技术发展、更短的生产周期以及产品个性化程度的提高。

工业 4.0 的愿景为解决这些挑战提供了思路,即通过智能工厂的概念。智能工厂具有可扩展性,通过分散控制策略(如多智能体系统用于物料流和程序规划)以及物联网和网络物理系统等技术实现高度灵活的运营。在智能工厂的范畴内,需要探索分散式程序规划方法以及网络物理系统在装配任务中的应用。SMART FACE 项目开发了一种半集中式生产计划方法,本文旨在探讨这一概念的潜力、优势和待解决的问题。

2. 基于网络物理系统的工业 4.0

“工业 4.0”这一术语近年来被广泛讨论,但定义不一。不过,所有相关研究都认同通过连接现实世界和数字世界来提升生产和增值系统。工业 4.0 实现了公司内部和公司之间所有流程、控制和管理层面的垂直和水平整合,相关技术使货物制造和服务提供能够实现高效、分散和

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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