内生不确定性下基于边缘侧数据的集成控制方法

    公开(公告)号:CN113219922A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110510385.6

    申请日:2021-05-11

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 彭泽栋 冯毅萍

    Abstract: 本发明公开了一种内生不确定性下基于边缘侧数据的集成控制方法,包括:获取工业现场的生产数据和市场数据;生产数据包括生产历史数据和生产实时数据;根据生产历史数据中内生不确定性参数的概率分布确定预设场景,并生成对应的场景树,构建基于多阶段随机规划的企业级控制模型;对企业级控制模型进行求解,得到所有不确定性场景下的基准控制策略;根据基准控制策略执行具体的生产操作,基于L2范数进行工厂运行状态与预设场景的匹配;基于匹配的预设场景,对基准控制策略进行调整,优化生产操作计划;周期性监控市场数据变化,更新企业级控制模型及基准控制策略。本发明的方法可实现对工业现场控制策略质量的提升。

    故障不确定条件下的混合调度系统及方法

    公开(公告)号:CN111176230B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN201911328908.4

    申请日:2019-12-20

    Abstract: 本发明实施方式提供一种故障不确定条件下的混合调度系统及方法,属于生产调度技术领域,系统包括协调控制模块、修正式调度模块及重调度模块,协调控制模块包括:库存监测单元,被配置为实时获取各物料的当前实际生产量;库存分析单元,被配置为获取并依据各物料的当前实际生产量及各物料的当前预测生产量确定故障单元;规则选择单元,被配置为当故障单元的数量大于第一阈值时,调用重调度模块;当故障单元的数量小于第一阈值时,判断修正式调度的预计执行时间是否大于生产调度周期,若大于,调用重调度模块,否则,调用修正式调度模块。本发明有机的将修正式调度和重调度结合,具有抵抗不确定性效果好、计算能力要求低的优点。

    一种针对生产流水线的数字孪生体及其构建方法和应用

    公开(公告)号:CN110399642A

    公开(公告)日:2019-11-01

    申请号:CN201910546387.3

    申请日:2019-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种针对生产流水线的数字孪生体及其构建方法和应用,数字孪生体该包括:单元域,包括物理设备的静态模型和动态模型,为数据域提供数据载体,为行为域的实现提供模型基础;数据域,采集物理设备、产品的运行数据以及数字管理系统的指令数据,按照统一的数据结构对采集的数据进行格式转化并存储,支持行为域访问数据;行为域,定义生产流水线运行过程中各个行为的语义化描述,根据数据域采集的数据,驱动单元域的模型与物理世界同步运行。本发明的数字孪生体能够被快速部署到现实的生产环境当中,从不同的维度对生产进行监控、仿真、预测等操作。

    一种基于vine-copulas的工业生产模拟场景发生器及场景发生方法

    公开(公告)号:CN110471279A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910675825.6

    申请日:2019-07-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于vine-copulas的工业生产模拟场景发生器及场景发生方法。工业生产模拟场景发生器包含:场景数据采集模块、场景预处理模块、Vine-copulas创建模块、场景生成模块。场景发生方法从初始场景数据库模块采集已有的场景数据,经场景聚类模块、特征标准化模块和特征降维模块等预处理,通过模型拟合模块、优度检验模块和二元copula模型库模块采用vine copula方法构建场景发生模型,再利用场景采样模块和反映射模块产生所需要的场景。本发明提供的场景发生器可以作为生产模拟系统的一个组织模块,嵌入到仿真系统中,用于生产模拟系统的组态配置操作。本发明提供的方法生成的场景可以用于场景仿真,亦可为其他实验与研究提供可靠的原始数据,进行针对性研究。

    内生不确定性下基于边缘侧数据的集成控制方法

    公开(公告)号:CN113219922B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202110510385.6

    申请日:2021-05-11

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 彭泽栋 冯毅萍

    Abstract: 本发明公开了一种内生不确定性下基于边缘侧数据的集成控制方法,包括:获取工业现场的生产数据和市场数据;生产数据包括生产历史数据和生产实时数据;根据生产历史数据中内生不确定性参数的概率分布确定预设场景,并生成对应的场景树,构建基于多阶段随机规划的企业级控制模型;对企业级控制模型进行求解,得到所有不确定性场景下的基准控制策略;根据基准控制策略执行具体的生产操作,基于L2范数进行工厂运行状态与预设场景的匹配;基于匹配的预设场景,对基准控制策略进行调整,优化生产操作计划;周期性监控市场数据变化,更新企业级控制模型及基准控制策略。本发明的方法可实现对工业现场控制策略质量的提升。

    一种针对生产流水线的数字孪生体及其构建方法和应用

    公开(公告)号:CN110399642B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201910546387.3

    申请日:2019-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种针对生产流水线的数字孪生体及其构建方法和应用,数字孪生体该包括:单元域,包括物理设备的静态模型和动态模型,为数据域提供数据载体,为行为域的实现提供模型基础;数据域,采集物理设备、产品的运行数据以及数字管理系统的指令数据,按照统一的数据结构对采集的数据进行格式转化并存储,支持行为域访问数据;行为域,定义生产流水线运行过程中各个行为的语义化描述,根据数据域采集的数据,驱动单元域的模型与物理世界同步运行。本发明的数字孪生体能够被快速部署到现实的生产环境当中,从不同的维度对生产进行监控、仿真、预测等操作。

    故障不确定条件下的混合调度系统及方法

    公开(公告)号:CN111176230A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201911328908.4

    申请日:2019-12-20

    Abstract: 本发明实施方式提供一种故障不确定条件下的混合调度系统及方法,属于生产调度技术领域,系统包括协调控制模块、修正式调度模块及重调度模块,协调控制模块包括:库存监测单元,被配置为实时获取各物料的当前实际生产量;库存分析单元,被配置为获取并依据各物料的当前实际生产量及各物料的当前预测生产量确定故障单元;规则选择单元,被配置为当故障单元的数量大于第一阈值时,调用重调度模块;当故障单元的数量小于第一阈值时,判断修正式调度的预计执行时间是否大于生产调度周期,若大于,调用重调度模块,否则,调用修正式调度模块。本发明有机的将修正式调度和重调度结合,具有抵抗不确定性效果好、计算能力要求低的优点。

    一种基于vine-copulas的工业生产模拟场景发生器及场景发生方法

    公开(公告)号:CN110471279B

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN201910675825.6

    申请日:2019-07-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于vine‑copulas的工业生产模拟场景发生器及场景发生方法。工业生产模拟场景发生器包含:场景数据采集模块、场景预处理模块、Vine‑copulas创建模块、场景生成模块。场景发生方法从初始场景数据库模块采集已有的场景数据,经场景聚类模块、特征标准化模块和特征降维模块等预处理,通过模型拟合模块、优度检验模块和二元copula模型库模块采用vine copula方法构建场景发生模型,再利用场景采样模块和反映射模块产生所需要的场景。本发明提供的场景发生器可以作为生产模拟系统的一个组织模块,嵌入到仿真系统中,用于生产模拟系统的组态配置操作。本发明提供的方法生成的场景可以用于场景仿真,亦可为其他实验与研究提供可靠的原始数据,进行针对性研究。

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