混杂系统理论及在数字化工厂中的应用研究

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1、摘要针对已有的很多装配建模方法着眼于零部件的几何形状及其特征描述,指出注重对象动态特征描述的虚拟制造问题的重要性。从虚拟装配对象的混杂动态特征视角提出了一种新的混杂系统建模方法,可同时有效降低装配零部件过多给模型造成的复杂性。在此基础上应用最小干预安全控制器(MILC)对装配过程中不可避免要进入的不合法结构实施控制,使可能存在的装配路径得到最小的干涉和约束,给其他控制器设计提供最大的柔性。以某汽车底盘总装中两个装配对象为例给出了建模和控制器设计的实例验证。针对装配环节具有很强的智能性和高度的复杂性,提出了自动化装配中集成装配计

2、划和调度的一类智能混杂系统研究框架。给出了智能决策接口以及和智能技术的互连,分析了基于模糊神经网络和粗糙集的智能解决策略,使一类混杂系统具有智能决策的能力。在数字化工厂方面,介绍了数字化工厂的概念、产生背景和关键技术,综述了研究的必要性和重要性以及和虚拟制造、和企业相关CIMS的关系,对已有的成果进行了分析和评述,同时指出了目前存在的困难和一些亟待解决的问题;从供应链视角揭示了数字化工厂产生的深刻市场机理,提出了网络环境下制造企业双渠道市场供应链一种新的建模和仿真方法;从研究数字化工厂的功能模块出发,提出了数字化工厂在客户侧的

3、应用赋予了客户关系管理(CRM)新的内涵,通过世界数字化工厂主流软件分析了企业相关的竞争策略。基于混杂系统MATLAB/SimulinkJ,Stateflow仿真平台和世界数字化工厂主流软件eM.Power中的物流仿真软件eM.Plant,分别对生产线的实验和原型系统进行仿真方法研究。对多批次无限和有限缓冲容量串行生产线进行实验仿真分析比较,包括稳定性分析。针对已有数字化工厂软件中某些性能分析和优化方法方面存在的不足,提出了采用相关混杂系统方法对软件的改进设计策略。运用eM.Plant对一发动机缸盖生产线进行原型系统开发。最后

4、对全文的研究内容进行了总结,并对进一步研究工作的思路和方法进行了分析和展望。关键词:混杂系统,数字化工厂,建模与仿真,最优控制,极大值原理,混杂自动机IIAbstractABSTRACTHybridsystemsareaclassofcomplexdynamicsystemscomposedofcontinuousvariablesanddiscreteeventsthataremixedandinteractwitheachother.Theyevolveanddevelopagainstasolidandprofoundb

5、ackgroundoftheoryandpractice,andaregenerallyregardedasofgreatsignificancetoproductionprocess,automaticschedulingandrobotcontrol,etc.Hybridsystemsaretheinevitableoutcomeofman’sdeepeningcognitionoftheobjectiverealityandthedevelopmentofmanydisciplinessuchascontroltheor

6、y,computerscienceandmathematics.Thereuponhasemergedaseriesofbrand—newandchallengingsubjectsofstudy.Thedissertationfocusesontwoaspectsofhybridsystems:theoryandapplication.ThetheoreticalconcelTlismainlyabouttheoptimalcontrolproblemsofswitchedsystems,andtheappliedaspec

7、tcentersontheapplicationsofhybridsystemsintheproduction-centereddigitalfactory.Severalnewapproachesandstrategiesareproposed.Thedetailedresearchworkandthemainachievementsinthisdissertationareasfollows.舡farashybridsystemtheoryresearchisconcerned.thedefinitionofhybrids

8、ystemsisfirstlyintroducedandthenthecurrentresearchonmodeling,analysis,control,optimization,andapplicationsofhybridsystemsissummarized.Inth

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