【摘 要】
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针对老旧生产车间向信息化的提升,本文对离散型生产的管控系统进行研究,采用数字孪生技术对系统进行改进。构建了基于数字孪生生产管控系统物理层、信息层与系统层的架构,实现对车间内设备运行状态的即时监测和过程统计。车间孪生系统的物理层,以E18-D80NK漫反射式光电开关、直流继电器、欧姆龙中间继电器等作为信号采集模块,克服了生产现场设备老旧、种类多、数据信号形式繁杂的困难,提高了设备信息采集覆盖面;采用
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针对老旧生产车间向信息化的提升,本文对离散型生产的管控系统进行研究,采用数字孪生技术对系统进行改进。构建了基于数字孪生生产管控系统物理层、信息层与系统层的架构,实现对车间内设备运行状态的即时监测和过程统计。车间孪生系统的物理层,以E18-D80NK漫反射式光电开关、直流继电器、欧姆龙中间继电器等作为信号采集模块,克服了生产现场设备老旧、种类多、数据信号形式繁杂的困难,提高了设备信息采集覆盖面;采用STC89C52为主芯片,结合n RF24L01+模块组成一对多的星型拓扑结构,运用轮询的方法实现多发射机与单接收机的数据传输,并用USR-GPRS232-7S3模块,完成下位机对上位机的远程数据传输,降低了系统成本,解决了厂房布线不便的问题。运用Lab VIEW编制监控平台构建信息层,搭建TCP/IP通讯、数据处理与统计、显示、设备运行时长报表生成等模块,可视化操作降低人机交互难度。此外,为构建孪生车间的系统层,本文运用遗传算法,凭借其较强的鲁棒性和较快的全局搜索能力,对订单排产问题进行求解。该算法对工序与机器设备进行双层染色体编码,可提高初始种群的质量,并综合使用IPOX和MPX交叉算子进行交叉操作,改善了算法的全局搜索能力,克服了传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解的不足,提高了求解最小完工时间的运算性能。本文设计不同的信号采集方法和相应的电路系统;利用Lab VIEW软件,设计可视化界面,并进行后台数据统计分析;构建数学模型,采用遗传算法来实现自动排产;设计了成本低,个性化定制的“离散生产管控系统”。实现了对设备运行状态进行采集;数据可视化,对开机率、运行日志等管理信息的高效统计;并优化了生产车间的排产调度方法。
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