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柔性生产线智能控制系统设计李有兵;林勇【摘要】柔性生产线采用模块化设计,具有构造简单、组装灵活、安全稳定的特性,能根据实际需求增减设备,广泛应用于生产的各个领域,能有效提升企业的成产力和竞争力.以一条由供料单元、加工单元、分拣单元、输送单元和分类仓储单元组成的柔性生产线,阐述柔性生产线智能控制系统设计的整个过程.该柔性生产线组装简单,系统布置合理,运行安全稳定,且可根据实际需要增减设备,具有很好的应用价值.【期刊名称】《机电工程技术》【年(卷),期】2018(047)012【总页数】5页(P102-105,208)【关键词】柔性生产线;模块化设计;智能控制系统;系统布置【作者】李有兵;林勇【作者单位】广州城建职业学院,广东广州 510925;广州城建职业学院,广东广州510925【正文语种】中文【中图分类】TP2780 引言随着《中国制造2025》国策的提出，装备制造业产业转型升级步伐的加快，人力资源成本的增加，劳动集约型的生产方式逐步被淘汰[1]。
目前，柔性生产线已经广泛应用于生产的各个领域，能有效提高工厂的生产效率及产品的质量、改善工作环境、降低能源的损耗、节约材料，降低企业生产成本，提高了企业的竞争力[2]。
1 柔性生产线总体结构设计柔性生产线控制系统采用模块组合式结构，主要包括供料单元、加工单元、分拣单元、仓储单元、输送单元5个单元，每个单元都可自成一个独立的控制系统，总体结构如图1所示。
该系统具备模块化和开放式的特性，可以根据实际需要添加其他应用模块，主要应用于机械制造、加工装配等方面。
2 柔性生产线工作流程设计图1 柔性生产线总体结构设计该柔性生产线将供料单元中的工件进行加工，经分拣后，工业机器人将工件自动分类存储的全自动化智能控制柔性生产线。
其工作过程为：供料单元的工件垂直叠放在料仓中，工件分为白芯金属工件、白芯塑料工件、黑色工件。
顶料气缸动作顶住工件后，推料气缸动作把工件从料仓底部推到出料台，出料台传感器检测到工件后，推料气缸动作缩回，供料仓中的工件在重力的作用下，整体下移一位，为下一次供料做好准备，同时输送单元的伺服电机经驱动器将抓取机械手装置精确定位出料台，抓取工件，精准定位送到加工单元，加工单元对待加工工件进行冲压加工，加工完毕，抓取机械手装置将工件放置分拣单元材料入口，经传感器确认工件到达后，变频器控制三相异步电动机带动传送带，通过传感器的检测将传送带上的工件按类进行分拣，分拣料槽传感器检测到工件后，工业机器人按类将工件进行仓储。
基于云边协同的智能数控车间自调控系统研究与实现在数字化浪潮中，制造业的转型升级成为必然趋势。
智能数控车间作为智能制造的核心组成部分，其自调控系统的研究和实现显得尤为重要。
本文旨在探讨基于云边协同的智能数控车间自调控系统的研究与实现路径，为制造业的智能化发展提供新的思路和方向。
首先，我们需要明确什么是“云边协同”。
在这个比喻中，“云”指的是云计算平台，它如同天空中的云彩，汇聚着海量的数据和强大的计算能力；而“边”则指的是边缘计算设备，它们如同地面上的树木，扎根于生产一线，实时感知和处理数据。
云边协同就是将云计算的强大能力和边缘计算的实时性相结合，形成一种高效的数据处理和应用模式。
在智能数控车间中，云边协同的应用可以带来显著的优势。
通过边缘计算设备对车间内的机床、机器人等设备进行实时监控和数据采集，再将数据上传至云端进行分析和处理，可以实现对生产过程的精准控制和优化调度。
这种模式就像给车间装上了一双“千里眼”和一对“顺风耳”，让管理者能够随时掌握生产动态，做出及时的决策。
然而，要实现这一目标并非易事。
我们需要面对诸多挑战和问题。
首先是数据的采集和传输问题。
在车间内，各种设备产生的数据量巨大且复杂，如何确保数据的完整性和准确性是一个难题。
同时，数据传输过程中的安全性和稳定性也需要得到保障。
其次是数据分析和处理的问题。
云端虽然拥有强大的计算能力，但面对海量的数据仍然显得力不从心。
如何提高数据处理的效率和准确性是另一个需要解决的问题。
针对这些问题，我们可以采取以下措施加以解决。
一是加强边缘计算设备的研发投入，提高其数据采集和处理的能力；二是优化数据传输网络，确保数据的安全和稳定传输；三是利用人工智能等先进技术对云端的数据处理进行智能化改造，提高处理效率和准确性。
除了上述技术层面的措施外，我们还需要从管理层面进行改革和创新。
例如，建立完善的数据管理体系，规范数据的采集、传输和使用流程；加强跨部门、跨领域的合作与交流，形成合力推动智能数控车间的发展；注重人才培养和引进，为智能数控车间的发展提供有力的人才支持。
柔性生产系统的优化调度与控制柔性生产系统是一种灵活的生产模式，它可以根据市场需求进行生产规划和生产调度，生产过程可以有效地应对不同的生产情况。
柔性生产系统可以大大提高生产效率，降低生产成本，因此受到了越来越多企业的青睐。
在实际生产中，如何优化调度和控制柔性生产系统，是一个值得研究的问题。
本文将介绍柔性生产系统的优化调度与控制方面的一些研究进展。
一、柔性生产系统的优化调度柔性生产系统的优化调度是指在保证质量和效率的前提下，最大限度地利用设备和人力资源。
目前针对柔性生产系统的优化调度，主要有以下几种方法：1、基于遗传算法的调度方法遗传算法是一种模拟自然选择过程的算法，在柔性生产系统的优化调度中，遗传算法主要用于求解最优的任务分配方案和生产顺序。
研究表明，基于遗传算法的柔性生产系统调度方法可以较快地得到较优解。
2、多目标决策方法针对柔性生产系统的多目标决策问题（如最小化生产成本和最大化生产效率），多目标决策方法可以同时优化多个目标，得到生产系统的 Pareto 最优解集，以供决策者参考。
3、基于智能优化算法的调度方法智能优化算法是指模仿人类的一些智能行为（如演化、蚁群等）的算法，能够快速计算出某个问题的最优解。
基于智能优化算法的柔性生产系统调度方法，将生产任务和资源分配问题转化为一个数学模型，通过智能算法求解，可以得到最优的生产调度方案。
二、柔性生产系统的优化控制柔性生产系统的优化控制是指通过精细的控制算法实现生产过程的最优化。
柔性生产系统的优化控制，主要有以下几种方法：1、基于模型预测控制的方法基于模型预测控制的方法是指通过对柔性生产系统进行建模，并预测生产过程中可能出现的问题，从而及时对生产过程进行调整，保证生产效率和生产质量。
2、基于反馈控制的方法基于反馈控制的方法是指通过对生产过程中收集的数据进行实时监控和反馈，对生产过程进行调整，以达到最优控制效果。
这种方法适用于生产过程比较稳定的情况下，可以快速实现生产过程的优化控制。
基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题一、研究背景与意义随着全球制造业竞争的加剧，企业对生产效率和成本控制的要求越来越高。
柔性作业车间调度作为一种有效的生产管理手段，能够帮助企业实现生产资源的合理配置，提高生产效率，降低生产成本。
传统的柔性作业车间调度方法在面对复杂多变的生产环境时，往往难以满足企业的需求。
研究一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法具有重要的理论和实际意义。
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，通过构建神经网络模型来学习任务的状态转移概率和策略。
深度强化学习在许多领域取得了显著的成果，如游戏智能、机器人控制等。
将深度强化学习应用于柔性作业车间调度问题，可以充分发挥深度学习在处理非线性、高维、复杂问题方面的优势，提高调度算法的性能。
本研究旨在构建一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，以解决传统调度方法在面对复杂多变的生产环境时所面临的挑战。
通过对现有相关研究成果的分析和归纳，本文提出了一种适用于柔性作业车间调度问题的深度强化学习框架。
该框架包括状态表示、动作选择和价值评估三个主要部分，能够有效地处理非线性、高维、复杂的生产环境数据。
本研究还将探讨如何将深度强化学习方法与其他先进的优化算法相结合，以进一步提高调度算法的性能。
通过对实际生产数据的采集和分析，验证所提出的方法在解决实际柔性作业车间调度问题中的有效性。
本研究具有较强的理论和实际意义，对于推动柔性作业车间调度方法的发展，提高企业生产效率和降低生产成本具有重要价值。
1.1 柔性作业车间调度问题的定义和特点柔性作业车间调度问题是指在给定的生产过程中，如何在有限的时间和资源内，对多个作业任务进行有效的安排和调度，以满足生产目标和客户需求的问题。
柔性作业车间调度问题的主要特点是：任务数量多：柔性作业车间通常需要处理多个作业任务，这些任务可能涉及不同的产品类型、工艺流程或生产线。
任务之间存在相互依赖关系：在实际生产过程中，一个作业任务的完成往往依赖于其他作业任务的完成。
