82、多用途多批次工厂的多智能体控制器与调度器集成

多用途多批次工厂的多智能体控制器与调度器集成

1. 引言

在当今的化工生产领域,批次工厂被广泛用于制造各类化学品,尤其是那些小批量生产、生产流程或需求模式易变的产品。随着产品生命周期不断缩短,缩短批次工厂的改造时间变得至关重要,因此,易于修改的方法在化工行业的重要性日益凸显。

批次过程在ANSI/ISA S88.01标准中的正式定义是:“在有限时间内,使用一个或多个设备单元,对一定量的输入物料进行一系列有序的工艺活动,从而生产出有限数量物料的过程”。批次工厂根据物理结构进行分类,常见的有单路径结构、多路径结构和网络结构。批次工厂包含多种设备,如原料罐、反应器、产品罐和管道仪表等。批次处理的核心是对设备资源的管理,通过特定的配方将原料转化为成品。配方规定了生产所需的物料、控制顺序和设备等要求。为了生产最终产品,特定体积的输入物料会在各个罐中分别进行处理,处理后再转移到下一个罐进行进一步加工。批次工厂具备多用途和多批次的操作模式,但物料在设备间的移动管理十分复杂,尤其是在网络结构自由度较高的情况下。

为了优化复杂工厂结构中共享资源的使用,在批次管理系统中构建集成的控制、调度和监控系统已成为普遍做法。然而,当前的制造执行系统(MES)在工厂改造时需要耗费大量的成本和时间。为了支持物料移动、设备控制和资源分配,可在控制软件系统中实施智能控制机制。为实现这一目标,有人提出了适用于网络结构的多用途多批次控制系统的理想模型。本文则提出了一种用于控制器、调度器和操作监督的集成批次管理系统的方法。

2. 控制器与调度器的集成

工厂车间与管理层之间的信息共享和可视化有助于复杂工厂的运营。在众多尝试中,MES专注于企业资源规划(ERP)与工厂车间之间的连接系

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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