4、中小企业基于代理的控制系统与工业 4.0 应用

中小企业基于代理的控制系统与工业 4.0 应用

1. 研究背景与目标

中小企业(SMEs)在采用工业 4.0 时面临着诸多挑战,需要一种新的协作、敏捷且响应迅速的控制架构。研究旨在开发一种新颖的基于代理的控制架构,并结合精益六西格玛(Lean Six Sigma)策略来评估和提升中小企业目标系统的性能,以弥合中小企业需求与工业 4.0 原则之间的差距。

2. 相关研究方法回顾
  • 模拟模型应用 :有研究者使用 Arena 软件创建模拟模型来预测系统未来性能、研究公司生产力发展等。例如,Jayant 等人用 Arena 软件确定资源利用率、周期时间等;Zahraee 等人通过分析 Arena 模拟结果确定影响公司生产的最优因素。
  • 验证与确认 :Maropoulos 和 Ceglarek 阐述了产品生命周期验证和确认的概念,通过分析模拟模型图形行为并与实际系统比较来验证技术;Sargent 总结了验证和确认过程,并建议可视化模型操作行为进行验证;Macal 详细解释了基于代理系统的验证和确认。
3. 基于代理的控制架构设计
3.1 代理抽象特性
  • 代理是能够自主和智能行为的计算系统。
  • 代理能够与其他代理进行交互。
3.2 主从机制的代理控制架构

为遵循上述代理抽象特性,选择了具有主从机制的基于代理的控制架构,该架构由物理资源层、物理资源控制层和管理层三个不同层次组成。
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内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-GRU的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)门控循环单元(GRU)相结合,实现对非线性、非平稳气象时间序列的高效建模精准预测。CEEMDAN用于将原始气象数据(如温度、风速等)自适应分解为多个本征模态函数(IMFs),有效提取多尺度特征并降低噪声干扰;随后,每个IMF分量分别输入独立的GRU网络进行时序建模,最后将各分量预测结果重构为最终输出。该方法显著提升了预测精度、鲁棒性泛化能力,同时兼顾计算效率和模型可解释性,适用于复杂气象环境下的智能预测任务。文中还概述了模型架构、关键技术挑战及解决方案,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。; 适合人群:具备一定信号处理或机器学习基础,从事气象预测、时间序列分析、人工智能应用研究的科研人员工程师,尤其是关注数据驱动型预测模型开发的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于中短期天气要素(如气温、降水、风速)的高精度预测;②解决传统气象模型在非线性、非平稳数据建模中的局限性;③探索CEEMDAN深度学习融合在多尺度时间序列预测中的实际效能;④为防灾减灾、智慧气象、能源调度等领域提供可靠预测技术支持。; 阅读建议:此资源侧重于方法原理系统架构设计,建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解过程GRU建模细节,并可通过调整超参数、优化融合策略进一步提升模型性能。
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