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CSPS基于事件驱动及需求驱动的优化控制方法研究

陈应军  
【摘要】:现实世界的一些生产加工企业中,存在一类由生产加工站作为加工主体的生产线,称为传送带给料加工站(Conveyor-Serviced Production Station,简称CSPS),它是一种在工业生产自动化基础上产生的,用于实现生产自动化的抽象模型。研究CSPS系统的最优控制问题,通过合理选择站点的前视(look-ahead)控制策略,实现系统的长远期望代价最优,生产流失率最少,提高产品的产量、降低能耗具有重要的现实意义。 CSPS系统的前视控制通常是根据系统缓冲库的空余量进行决策,但是系统通过卸载或加工一个工件会导致相同的缓冲库的空余量,因此,本文给出了自然事件的划分。另外,CSPS系统的缓冲库以某个阈值作为划分,可以对缓冲库的状态聚类,本文提出了状态聚类事件。论文介绍了CSPS系统基于自然事件驱动和基于状态聚类事件驱动的优化控制。在基于自然事件驱动的优化控制中,论文将CSPS系统的同一状态划分为不同的事件来处理,增加系统的学习精度,取得较好的优化效果;在基于状态聚类事件的优化控制中,论文将CSPS系统的状态映射为全满事件、半满事件、半空事件和全空事件,从而减少了事件空间,有效的提高了系统学习效率。最后,论文针对两种事件驱动的CSPS系统提出了基于事件优化的统一Q学习算法和在线策略迭代算法。 CSPS系统以往的研究虽然设置成品库,但视其为无穷大,这与现实系统有所差异,因此,本文提出基于需求驱动的CSPS系统的设计与优化控制问题。在基于需求驱动的CSPS系统中,我们视成品库的容量为有限,通过理论求解设计基于需求驱动的CSPS系统缓冲库和成品库的容量。本文最后结合模拟退火思想提出CSPS系统基于模拟退火下需求驱动的Q学习算法。


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