云制造模式下车间制造系统运行优化关键技术研究

来源 :合肥工业大学 | 被引量 : 5次 | 上传用户:tianshanfeiren
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随着我国“两化融合”战略的实施以及云计算、物联网等先进信息技术在制造行业领域的不断渗透,云制造应运而生。云制造的核心在于实现制造资源的协同与共享,为制造业的升级转型提供了新的推动力。然而,云制造的理论及相关技术在车间制造系统层面的应用还面临诸多问题,如制造资源云端化管理、协同化运作等。鉴于此,本学位论文以研究“云制造环境下车间制造系统运行模式”为突破口,聚焦制造资源语义描述与服务化封装、制造任务分解与规划、制造资源优化配置以及制造服务链实时监控等关键问题,展开与其相关的共性方法研究。首先,对先进制造模式的演变以及目前云制造相关领域的研究现状进行了综述,分析了云制造模式下车间制造系统运行管理面临的挑战;接着,分析了云制造环境下车间制造系统运行优化模式的特点和内涵,从理论研究和系统实现角度出发,提出一种面向云制造的车间制造系统运行模式,并对其关键技术进行探讨;然后,围绕着云制造模式下车间制造系统运行优化的核心问题进行了深入研究,具体包括:1)分析云制造环境下制造资源服务语义描述的需求,对OWL-S语义描述方法进行了论述,将制造资源本体和元资源建模方法引入云制造资源服务语义描述中,构建了云制造资源服务本体元模型;在云制造资源特性分析基础上,设计一种基于分类树的制造资源分类方法,结合云制造资源服务本体元模型建立云制造资源服务语义描述框架,消除资源描述语义二义性;提出一种支持实时信息发布的服务化封装方法,以支持服务状态信息的一致性与实时性。2)在明确云制造任务内涵以及制造任务约束结构相关定义的基础上,运用OWL-S对云制造任务进行形式化描述。结合云制造任务特性,对云制造任务分解流程进行分析并给出云制造任务分解原则,设计了基于层次任务网络的云制造任务递归分解算法,并给出了制造任务粒度分析方法、制造任务内聚性度量方法、制造任务相关性度量方法以及制造服务综合质量度量方法。3)针对动态环境下的云制造资源优化配置问题,从云制造任务执行过程出发,建立了云制造资源多目标动态优化配置模型,并给出资源动态配置策略;结合基于事件驱动和周期驱动的动态资源配置技术,将混沌机制、双阶段变异策略和种群扰动策略引入标准差分进化算法,提出一种面向多目标的制造资源动态优化配置求解算法,有效提高解算效率与解的质量。4)对云制造服务链内涵进行阐述并给出其形式化描述方法,在分析云制造服务链实时监控难点的基础上,提出一种基于实时信息驱动的云制造服务链监控体系架构及运行模式,并研究了多源异构信息感知与集成模型、服务运行指标通用模型及其组态配置、制造服务与服务运行指标映射模型以及层次生产系统运行指标体系等关键技术。5)结合本文所研究的面向云制造的车间制造系统运行模式、运作技术及支持系统的体系结构和功能框架,开发了一套面向云制造的车间制造运行管理原型系统并进行了系统应用和实施,验证了本文所提方法的可行性和有效性。
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