论文部分内容阅读
随着信息技术和网络技术的发展,智能制造成为未来制造业的发展方向,这对车间制造过程反应速度的敏捷性、管理决策的高效准确性等方面提出了智能化要求。自协作管理模式是智能车间管理的一种尝试,目的在于提高系统的动态反应能力,包括对异常信息的处理,数据采集则是其基础,为自协作管理模式提供了有效的信息感知手段。因此,本文以提高对制造过程的动态响应与自我协调决策能力为目标,对车间物联下的制造过程感知与自协作管理方式展开研究。首先,根据制造过程感知需求,设计智能车间信息感知系统架构,实现制造过程现场数据的实时采集与传输。其次,将感知系统采集的数据通过XML语言描述包装为原始事件,原始事件通过关联匹配后形成关键事件,然后将XML数据转换为关系型数据进行存储。在实时数据采集与事件感知基础上,本文提出交互式、预警式和命令式三种自协作管理方式处理事件,并针对三种不同的管理模式分别运用不同实例进行了验证分析。基于改进自适应遗传算法的主动式实时调度实例中,采用交互式自协作管理方式优化工件的加工路径,实现制造过程在异常扰动下的实时优化调整;基于声发射信号的刀具磨损状态监控实例中,应用预警式自协作管理方式使管理系统对刀具异常及时响应;在车间资源管理实例中,应用命令式自协作管理方式生成物料清单,对库存不足的物料进行采购。不同的自协作管理方式相互配合,在一定程度上提高了制造车间的信息化和智能化。采用J2EE技术开发了C/S和B/S混合架构的制造过程感知与自协作管理系统,实现了车间数据实时采集、关键事件的获取与感知和车间制造过程的自协作管理。