柔性制造系统生产调度中的运筹学模型及方法

在讨论柔性制造系统概念的基础上,提出了按三维体系结构描述FMS生产调度问题的概念;建立了柔性制造系统生产调度问题的四层结构模型;系统地分析了运筹学模型及方法在柔性制造系统运行管理的静态调度及动态调度各个问题中的应用现状,指出了存在的困难;最后简略地分析了人工智能技术和人工神经元网络方法在FMS生产调度中应用的新趋势。     

FMS生产计划调度系统的研究

详细研究了ＦＭＳ制造单元生产计划调度系统的功能需求，提出了由单元生产作业计划、静态作业调度和实时动态作业调度三个调度层次组成的递阶单元控制器生产计划调度系统。还较详细地论述了各控制层的主要目的、要求和计划调度的具体内容。     

面向FMS的集成化仿真环境

研究了一个面向柔性制造系统(FMS)的集成化仿真软件环境.该软件的主要特点是:图形建模方式、仿真结果动画输出及仿真过程的多任务并发结构.介绍了该软件的总体结构和主要算法,如多任务之间的通信机制和各进程之间的协调机制等.仿真环境基于SGI公司的4D/20工作站,UNIX SYSTEM V操作系统,使用C语言。     

基于神经网络的FMS动态调度决策

提出用ＢＰ神经网络建立ＦＭＳ动态调度模块．以ＦＭＳ的生产状态和多优化目标作为神经网络的输入,多优化目标条件下的动态调度策略作为网络的输出．给出了系统的设计方法与实例,并通过仿真验证了神经网络所作出的动态调度策略是较优的．     

多模块的FMS智能调度系统研究

提出同时采有多种智能方法进行ＦＭＳ的调度,建立了一个由人工智能启发式算法、专家系统和神经网络组成的多模块ＦＭＳ智能调度模型;用能观测性和能控性的判别方法对调度系统进行控制,给出了调度系统的组成和部分模块运行的示例．     

基于Petri网结构分析的死锁避免控制研究

该文基于Ｐｅｔｒｉ网的结构特性,针对柔性制造系统中共享多种资源的串行过程提出了一种死锁避免方法。通过在原Ｐｅｔｒｉ网的基础上增加局部控制库所以保证无陷井的极小死锁带有标识,将扩展网限制到安全标识,从而避免了全局死锁的发生。     

FMS—AGV传输系统自学习调度方法

针对ＦＭＳ－ＡＧＶ传输系统调度的不确定性因素,对ＡＧＶ在线运行状态参数实时记录并学习,运用动态规划算法和模糊数学的方法,提出了模糊动态规划（ＦＤＰ）算法．给出了适于计算的迭代算式,结合人工智能（ＡＩ）编制了ＡＧＶ传输系统调度软件包．本算法利用在线记录的ＡＧＶ运行数据进行模糊处理和学习,有效地调节用于描述ＦＤＰ算法的模糊模型参数．这种自学习ＦＤＰ算法在ＡＧＶ的路径规划中有较好的适应性．对于一个新的ＦＭＳ－ＡＧＶ系统,经几次规划自学习之后,该算法就能很好地用于系统的实时调度中．     

FMS任务可靠性指标的定义及预计

本文在ＦＭＳ任务可靠性框图模型基础上,提出致命故障间的任务时间、恢复功能用的任务时间和任务可用度等ＦＭＳ任务可靠性指标的定义及度量方法。它们已经应用于北京和长春ＦＭＳ试验中心,为合理评估这两个中心的可靠性、给出系统可靠性指标提供了理论依据,并有助于提高两个中心的可靠性水平。     

动态柔性生产调度中的分布式协同决策

针对任务分配问题的求解，描述了基于多自主体分布式协同决策的车间层动态柔性生产调度，给出了整个调度系统及其组成单元的结构，并对任务分配过程中所运用的基于协议网模型的谈判和一种使用决策矩阵的多准则决策方法进行了讨论。