控制与决策

作者：黄龙珠,贾之阳,王遵君,田秀璇

单位：北京理工大学 自动化学院,北京 100081;北京理工大学 复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,北京 100081,,北京理工大学 自动化学院,北京 100081;北京理工大学 复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,北京 100081,,北京理工大学 自动化学院,北京 100081;北京理工大学 复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,北京 100081,,北京理工大学 自动化学院,北京 100081;北京理工大学 复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,北京 100081,

关键词：分布式调度;智能制造;退化机器;性能评估;暂态分析;预测性维护

基金：国家自然科学基金项目(62103042)；国家重点研发计划项目(2021YFB1714800)；北京市自然科学基金项目(4214076).

在近些年的制造环境中,由于市场对多品种、小批量定制产品需求的增加,生产制造更加深入地向着柔性方向发展.如何利用现有资源,提高生产效率,实时地对系统性能进行评估与预测,并对基于小批量生产的实时调度进行优化改进,在分布式柔性生产系统中具有重要的研究意义.因此,基于退化机器模型的多批次串行生产线的性能进行分析,并对分布式生产系统进行任务调度及预测性维护.具体地说,对于具有退化机器模型及有限容量缓冲区的生产系统,首先采用马尔科夫分析方法建立数学模型;随后,提出精确方法来计算此生产系统模型实时的性能指标,并针对该模型下的调度问题,设计最优完成时间指标优化算法;此外,提出基于退化机器模型的预测性维护策略以减少完成时间;最后,通过数值实验验证该算法的可行性和有效性.

来源：2023年第9期

《控制与决策》期刊编辑部

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