8、基于代理的生产调度与控制:新一代制造执行系统架构解析

基于代理的生产调度与控制:新一代制造执行系统架构解析

在当今工业领域,生产系统正朝着更加复杂和大规模的方向发展。为了适应市场需求的变化,生产系统需要具备更高的灵活性,能够动态调整产品、流程和资源的配置。本文将深入探讨一种结合了规划器的新一代制造执行系统(MES)架构,旨在实现生产的动态规划和调度,提高生产效率和适应性。

1. 工业生产系统与自动化金字塔

当前的工业生产系统从设计和控制角度来看变得极为复杂和庞大。生产系统的各个组件,如 6 轴机器人、传送带、工作站、铣削和 3D 打印设备等,需要以灵活的方式进行集成,以应对市场需求的变化。这些变化可能导致产品重新设计、生产系统频繁更新,因此生产和维护过程的效率对于工业利益相关者来说至关重要。

工业生产系统的运行通常由自动化系统实现,其具有分层的架构,常被称为自动化金字塔。自动化金字塔的不同层次承担着不同的功能:
- 底层 :由车间的传感器测量过程数据(输出),并设置控制参数(输入)。
- 第二层 :由可编程逻辑控制器(PLC)或具有等效功能的硬件进行实时控制。
- 第三层 :SCADA 系统(监控控制和数据采集)为人类操作员和上层软件系统提供对工业工厂的访问。其最显著的部分是人机界面(HMI),用于人类操作员访问运行时数据、设置操作和设定点,并可视化趋势、当前值及其限制,当值超出限制时触发警报。
- 第四层 :制造执行系统(MES)负责执行生产计划、分配制造资源,并向第五层报告仓库和产品流动情况。许多公司仍然依赖手动规划和执行生产,或者使用非常

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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