Введение к работе
Актуальность исследования. Одно из направлений ускорения научно-технического прогресса в экономике связано с созданием гибких производственных систем (ГПС) различного назначения. В повышении качества управления заключаются основные резерва роста эффективности производства, и, в то же время, с внедрением ГПС резко усложняются задачи оперативного управления производством. В связи с этим встает актуальная и слокная проблема оптимизадші решений в моделях оперативного управления, что способствует уменьшению длительности производственного цикла, величины незавершеного производства, повышению ритмичности производства и загрузки оборудоваїшя, увеличению объема производства и его гибкости. Задачи оперативного управления в ГПС разделяются на полностью формализуемые и плохо формализуемые, что приводит к необходимости создашга интеллекишх систем, то есть компьютерных систем, позволяющих усилить интеллектуальную деятельность человека, в которых объединяются математические модели и элементы экспертных систем. Особое значение при этом приобретают системы управления для основного оборудования ГПС - гибких автоматических линий (ГАЛ), так как именно на этом уровне обеспечивается решение более общих оргаїшзациоішо-акопомических задач производства.
Цель работы зоклшаотся в разработке иятеллектной системы оперативного управления ГАЯ для улучшения технико-экономических показателей производства. Б соответствии с указанной .целью в работе: исследованы задачи научно-технического прогресса" в іальва-нопронзводствв; систематизированы задачи оперативної о управления ГПС гальванопроизводства; установлен рост технико-зкономпческих показателей гальванопроизводства при внедрении системы оперативного управления ГАЛ; построены экономико-математические модели оперативного управления ГАЛ; исследованы вопросы интеллектуализации системы оперативного управления; разработана структура интеллектной системы оперативного управления ГАЛ; разработан экспертный блок интеллектной система; разработаны принципиально новые алгоритмы оптимизационного блока; реализована дія гальванопроизводства в виде законченного программного продукта интеллектная система оперативного
управления ГАЯ.
Предметом исследования является система оперативного управления гибкими автоматическими лилиями.
Объектом исследования являются гибкие автоматические гальванические линии гальванонроизводства.
Теоретической основой исследования послушіли работы советских и зарубежных учених по проблемам управления, экономико-математическому моделированию процессов управления, искусственному интеллекту, ^'^тематическому программированию, теории нечетких множеств, программировании и вычислительной технике.
Научная новизна. В диссертационной работе предлагается оригинальная структура юітвллекткоп систвш, в огтмизационннй блок которой для іювдой модели включено несколько алгоритмов решения различными методами, а продукционные правила экспертного блока построены- о помощь» многочисленных вычислительных акспериментов, в хода которых исследована реакция различных алгоритмов оптимизационного блока на модификации входных параметров моделей. Такой подход позволяет получить знания о стратегии действия системы и оперативно генерировать рекомендации по решению производственных задач.
Разработаны привдигшалью новые катода решения задач построения расписаний транспортных роботов, леаащие на стнке теоріш расписаний и теоріш нечетких множеств. Следуя теории нечетких множеств, даншэ представляются размытыми числами с выпуклой функцией прииадлеіяости, определяющей качество обработки. Новые алгоритмы с использованием интервальных операций и операций над размытыми числами существенно сокращают время счета и адекватно отражают реальную производственную модель, учитывая при решении, в отличив от. известных методов, помимо производительности ЛИНИЙ и критерий качества обработки.
Предложен новый приближенный метод решения для задач выбора партий деталей при составлении смеяно-суточного задания, представляющих различные модификации аадата о рюкзаке с булевыми переменными большой размерности, для построения алгоритма предложена новая двухэтапная схема, комбинирующая укэ известные методы решения. На первом етапе используется техника е-приближенных решений для сокращения размерности задачи на основании априорно!
фиксации значений некоторых переменных. На втором этапе, используя метод динамического программирования, модифицируемый в Е-прибликэншй алгоритм динамического программирования, определяются оптимальные значения оставшихся переменных.. Такое построение алгоритма позволяет существенно сократить время решения с гарантированной верхней оценкой относительного отклонения получаемого решения от точного.
Практическая значимость исследования. Создана интеллектная система оперативного управления ГАЛ, которая обеспечивает увеличение объема производства и рациональное использование дорогостоящи рзсрсов, повышение экономической эффективности производства. Работа выполнялась в рамках договора о научно-техническом сотрудничестве -ЦЗЫИ АН СССР с Калужским филиалом МВТУ ил. Н.Э. Баумана и ПО "Ока". Результаты . работа внедрены на ряде приборостроительных предприятий.
Апробация работа. Основало положения работа докладывались и обсувдались на Восьмой научно-технической конференции НТО машиностроительной промышленности, НГО РЭС им.А.С.Попова и КФ МВТУ ил.Н.Э.Баумана (г.Калуга, 1384); на научно-техническом семинаре Министерства электронной промышленности "Опыт проектирования и создания автоматизированных производств" (г.Лешшград, 1934); на Девятом (г.Минск, 1986), Десятом (г.Нврва-Иыэсуу, 1988), Одиннадцатом (г.Кострома, 1390) псесоюзных симпозиумах "Системы программного обеспечения реиогаїя задач оптимального планирования''; па межвузовской научно-технической конференции "Прогрессивные технологии и конструкции, механизация и автоматизация. производственных процессов в машино- и приборостроении" (г.Калуга, 1987); на XIII-Й международной конференции "Mathematical Programming -Theory and Application" (г.Эйзенах, ГДР, 1987); на III Всесоюзной школе "Дискретная оптимизация и компьютеры" (г.Таштагол, 1987); на семинарах ЦЭШ АН СССР по математическому программированию под руководством Е.Г.Гольштейна (г.Москва, 1988) и по дискретной оптимизации под руководством А.А.аридмана (г.Москва, 1989); на Всесоюзной научно-технической конференции "Автоматизация исследования, проектирования и испытаний сложных технических систем" (г.Калуга, 1989); на 14-й конференции ірір "Syatema Modelling and Optimization" (г.Лейпциг, ГДР, 1989); на междуна-
родной летней школе "Hathematioal modelling and Boientlflo Computation" (г.Албена, НРБ* 1990).
Публикации. По результатам проведенных в работе исследований опубликовано 17 работ объемом 4,5 п.л..
Объем и структура работы. Работа состоит из введения, трех глаз, заключения, списка литерагувд и приложений. Объем оспобно-го текста составляет 166 страниц, содержит 40 рисунков, 9 таблиц. Список литературы содержит 102 наименования.