| 【中文题名】 | 流程工业的不确定性生产调度研究 |
| 【英文题名】 | Production Scheduling in Process Industry under Uncertainty |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-10 |
| 【中关键词】 | 生产调度,化工批处理,不确定性,模糊,遗传算法,粒子群算法 |
| 【英关键词】 | Production scheduling,chemical batch process,Uncertainty,Fuzzy,Genetic algorithm,Particle swarm optimization, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 流程工业生产调度是CIPS的关键环节，是连接生产经营管理和生产过程控制的纽带。而实际生产过程中存在着大量的不确定因素，往往会导致计划、调度与控制优化脱节，不能有效协调和均衡生产。本文在国家自然科学基金项目(60374056)“基于自治与协作机制的不确定生产过程动态调度方法及其应用”的资助下，针对两类不确定因素——操作时间不确定和交货期不确定，对流程工业中的化工批处理过程调度进行了研究，在模糊理论基础上，分别建立起了基于操作时间不确定、交货期不确定和两种不确定性并存的化工批处理过程模糊调度模型，利用模糊数学中的三角模糊数来表示操作时间的不确定性，用梯形模糊数来表示交货期的不确定性。
在基于操作时间不确定的模糊调度模型中，以多产品批处理过程的总完成时间最小为目标函数，同时充分考虑了五种中间存储策略的影响，并将实际生产中最常见的一种存储策略——混合中间存储策略(MIS)的思想融入调度模型中。
随着准时制(JIT)生产的日益突出，人们对生产过程中的提前和拖期情况提出了更高的要求。本文在这样的背景下，建立了模糊交货期下的多产品批处理过程调度模型，以平均客户满意度最大为目标函数，研究了准时... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-7 |
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ABSTRACT |
7-11 |
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第一章 流程工业调度问题概述 |
11-23 |
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1.1 引言 |
11 |
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1.2 流程工业 CIPS |
11-13 |
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1.2.1 流程工业 CIPS的发展背景 |
11-12 |
|
1.2.2 流程工业 CIPS体系结构 |
12-13 |
|
1.3 流程工业生产调度 |
13-16 |
|
1.3.1 流程工业生产调度的特点 |
13-14 |
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1.3.2 流程工业生产调度的分类 |
14 |
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1.3.3 流程工业生产调度的方法 |
14-16 |
|
1.4 化工批处理过程生产调度 |
16-18 |
|
1.4.1 化工批处理过程描述 |
16-17 |
|
1.4.2 多产品批处理过程生产调度 |
17-18 |
|
1.4.3 多目的间歇过程生产调度 |
18 |
|
1.5 考虑不确定性的生产调度 |
18-21 |
|
1.5.1 生产系统的不确定性 |
18-19 |
|
1.5.2 不确定因素的处理方法 |
19-20 |
|
1.5.3 考虑不确定性的模糊调度 |
20-21 |
|
1.5.4 化工批处理过程的不确定性短期调度 |
21 |
|
1.6 论文的主要内容和任务 |
21-23 |
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第二章 模糊操作时间下的多产品批处理过程生产调度 |
23-46 |
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2.1 引言 |
23 |
|
2.2 中间存储策略对多产品批处理过程调度的影响 |
23-26 |
|
2.3 模糊操作时间下的多产品批处理过程调度模型 |
26-35 |
|
2.3.1 问题的描述 |
26-27 |
|
2.3.2 数学模型的建立 |
27-30 |
|
2.3.3 模型的转化 |
30-35 |
|
2.4 基于遗传算法的调度方法 |
35-42 |
|
2.4.1 算法概述 |
35-36 |
|
2.4.2 算法设计 |
36-37 |
|
2.4.3 仿真计算及分析 |
37-42 |
|
2.5 基于粒子群算法的调度方法 |
42-45 |
|
2.5.1 算法概述 |
42 |
|
2.5.2 基本PSO算法 |
42-43 |
|
2.5.3 混合PSO算法 |
43 |
|
2.5.4 算法设计及流程 |
43-44 |
|
2.5.5 仿真计算及分析 |
44-45 |
|
2.6 本章小结 |
45-46 |
|
第三章 带有模糊交货期的多产品批处理过程生产调度 |
46-56 |
|
3.1 引言 |
46 |
|
3.2 交货期满意度的描述 |
46-49 |
|
3.2.1 拖期完工满意度 |
46-48 |
|
3.2.2 提前完工和拖期完工满意度 |
48-49 |
|
3.3 模糊交货期下的多产品批处理过程调度模型 |
49-51 |
|
3.3.1 问题描述 |
49-50 |
|
3.3.2 模型建立 |
50-51 |
|
3.4 基于遗传算法的调度方法 |
51-52 |
|
3.5 基于粒子群算法的调度方法 |
52 |
|
3.6 仿真计算与分析 |
52-55 |
|
3.7 本章小结 |
55-56 |
|
第四章 模糊操作时间和模糊交货期下的多产品批处理过程生产调度 |
56-66 |
|
4.1 引言 |
56 |
|
4.2 模糊操作时间和模糊交货期下多产品批处理过程生产调度的特点 |
56-57 |
|
4.3 模糊操作时间和模糊交货期下的多产品批处理过程生产调度模型 |
57-61 |
|
4.3.1 问题描述 |
57 |
|
4.3.2 模型建立 |
57-60 |
|
4.3.3 模型的转化 |
60-61 |
|
4.4 仿真计算与分析 |
61-65 |
|
4.5 本章小结 |
65-66 |
|
第五章 智能生产计划和调度系统 |
66-72 |
|
5.1 引言 |
66 |
|
5.2 系统总体设计 |
66-67 |
|
5.2.1 系统总体框架 |
66-67 |
|
5.2.2 系统开发环境 |
67 |
|
5.3 系统功能模块 |
67-69 |
|
5.3.1 生产计划模块 |
67-68 |
|
5.3.2 调度管理模块 |
68 |
|
5.3.3 不确定信息处理模块 |
68 |
|
5.3.4 智能计划与调度算法库 |
68-69 |
|
5.4 化工企业调度子系统功能及界面 |
69-71 |
|
5.4.1 信息录入 |
69-70 |
|
5.4.2 优化算法 |
70-71 |
|
5.4.3 优化结果 |
71 |
|
5.5 本章小结 |
71-72 |
|
第六章 总结与展望 |
72-74 |
|
6.1 工作总结 |
72-73 |
|
6.2 展望 |
73-74 |
|
参考文献 |
74-79 |
|
致谢 |
79-80 |
|
作者读研期间参与的科研项目与发表的论文 |
80 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388174 |
