中厚板双机架串行生产线参数摄动的周期估计

为了解决一类中厚板双机架串行生产线参数摄动条件下周期值估计的问题,在建立该系统极大代数意义下的状态空间模型的基础上,采用一种系统参数摄动时周期值的估计方法,对实际系统的周期值进行了估计.研究结果表明,该方法与实际计算的周期值相比,计算量小,能够有效地估计出带有参数摄动的串行生产线的周期值的上界,并对串行生产线的轧制工艺提出了改进方法,防止串行生产线因参数摄动而发生阻塞,提高了串行生产线的安全性.     

面向对象数据库多粒度锁的双队列调度算法

引入了双队列调度策略（ＤＱＳ）的思想,建立了多粒度锁的双队列调度模型,设计出该模型的调度算法．通过模拟实验对单队列调度算法和双队列调度算法进行性能评价,从模拟结果中定量分析出在锁请求的到达率较大时,双队列调度算法比单队列调度算法要优越．研究了切换周期、等待队列最大长度、锁请求服务率与调度性能之间的关系．     

面向对象数据库多粒度锁的双队列调度算法

引入了双队列调度策略（ＤＱＳ）的思想,建立了多粒度锁的双队列调度模型,设计出该模型的调度算法,通过模拟实验对单队列调度算法和双队列调度算法进行性能评价,从模拟结果中定量分析出在锁请求的到达率较大时,双队列调度算法从单队列调度算法要优越。研究了切换周期,等待队列最大长度,锁请求服务率与调度性能之间的关系。     

Flow-Shop系统的鲁棒性研究

使用极大代数模块网络法，研究了Flow—shop离散事件动态系统在没有缓冲器下的无阻塞鲁棒性及员优鲁棒控制，提出了系统鲁棒性的Kharitonov—like判据，证明了最优鲁棒控制是一类线性状态反馈；还讨论了鲁棒控制系统的周期稳定性和鲁棒极点对摄动参数的敏感性．     

等价关系代数查询优化方法的研究

管理信息系统中，数据库应用系统的查询性能对系统的应用和推广具有重要的影响．本文通过一个实例，详细介绍了基于关系代数等价变换规则的关系代数查询优化原理及实现过程，最后就此方法的代价评估模型进行了讨论．     

结构不确定性线性系统的鲁棒控制器设计

本文利用最近由频域推导的μ方法,按照时域与频域的对应关系,建立μ的状态空间对应模型,从而直接在状态空间对结构不确定性进行性能与鲁棒性研究,给出不确定系统满足一定范围摄动的稳定鲁棒充要条件,并通过引入假想不确定性建立此系统的性能鲁棒条件,利用μ方法与H_∞控制结合,发展由状态及输出反馈的鲁棒控制设计方法,控制律由代数Riccati 方程解得.     

基于仿真的调度规则组合决策研究

针对车间调度规则组合的多目标优化问题,提出了一种基于仿真的评估决策模型. 通过仿真获得不同调度规则组合下的方案集合,在利用层次分析法获得性能指标权重的基础上,采用灰关联理论计算各结果方案对于单项指标的关联系数,实现了基于灰色关联度的方案评估,并导出了最优的调度规则组合. 调度规则组合决策体现了用户对系统性能指标的要求,解决了传统依靠经验进行调度规则选取的问题,优化了制造系统的运行.     

基于H∞混合灵敏度控制的EPS操纵稳定性研究

针对电动助力转向系统存在的传感器噪声、路面干扰、参数摄动等不确定性,以及转向系统的多控制目标要求,设计了一种基于H_∞混合灵敏度控制方法的EPS系统电流控制器.建立了能够体现装配EPS系统汽车助力特性和整车操纵稳定性能的综合模型,从而使评价EPS汽车综合操纵性能的指标更加全面和符合实际.仿真与分析结果表明,所设计的控制器不仅能够保证满意的路感、良好的操纵稳定性能,而且可以有效抑制传感器噪声和路面干扰的影响,从而提高了系统的性能鲁棒性和稳定鲁棒性.     

基于马尔可夫决策过程的MES系统动态调度方法

针对以事件为驱动的网络化制造环境下生产系统的特征,扩展马尔可夫决策过程,根据生产制造的特点进行动态生产调度方法的研究.以面向用户标准为基础,用制造系统响应时间来评价调度算法在不同规则下具有的性能特点;根据分析结果分别确定各种调度规则在预期时间内能够达到生产优化调度或满意调度的可能程度.将调度规则与实际生产相结合,设计网络化制造环境下动态调度指令单管理系统,实现制造管理的信息化.本系统可以按照用户需求实时反映生产制造信息;根据企业情况确定调度规则,生成调度决策方案,最大程度保证企业利益.     

基于神经网络和知识库的物料配送动态调度

为有效地解决汽车混流装配线中多载量小车物料配送的动态调度问题,提出基于知识库和神经网络的调度方法.首先,对汽车装配线物料配送的动态调度问题进行描述,建立以装配线产量和多载量小车的物料搬运距离作为衡量指标的目标函数.然后通过Plant Simulation软件生成针对汽车混流装配线的仿真数据并对神经网络模型进行离线训练,在实时阶段利用神经网络模型和知识库实现多载量小车最优调度规则的选取.实验结果表明:所提出的调度规则选取方法选择的调度规则大多为最优调度规则,以较低的调度规则计算复杂性确保了调度的实时性能,能够很好地应对动态环境的变化,从而有效提升了多载量小车的动态调度水平.