摘要：为满足高端装备制造企业个性化、定制化、品种多、批量小的生产特性,设计了集成信息流和物流的智能生产物流系统。系统打造了精益化、信息化、敏捷化、拉动式的生产物流管控模式。系统融合了企业资源规划ERP、制造执行MES、仓储信息管理WMS等信息化系统,采用了自动化立体仓库、自动导引车AGV、无线射频RFID等先进设备与技术。该系统能使得高端装备制造企业生产物流运作效率大幅提升,在行业内具有良好的示范意义。

摘要：针对高端装备制造企业多品种、小批量、定制化的生产制造模式,设计了物流中心拣选系统及关键组成结构。系统集成了自动化立体仓库、仓储信息管理系统WMS和仓库监控系统WCS,并结合了当前最主流的"货到人"拣选技术。该系统能满足高端装备制造企业个性化物流需求,并有效提升物流中心拣选作业和整体运行效率。同时,该系统在高端装备制造行业内具有较好的示范效应和推广价值。

摘要：提出一种可有效提高常规预测控制方法控制性能与计算效率的数据驱动自适应非线性模型预测控制方法.首先,为了提高多输出非线性系统最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LS–SVR)建模的精度,考虑各维输出间的耦合关系,采用在目标函数中加入样本整体拟合误差项,实现多输出LS–SVR(multi-output LS–SVR,M–LS–SVR)预测建模,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次,针对动态过程建模的模型失配问题以及由于M–LS–SVR模型复杂导致传统智能算法求解预测控制律缓慢的问题,提出自适应非线性模型预测控制策略,包括两个非线性优化层:第1层采用梯度下降算法实时优化模型和实际过程输出的偏差,以自适应调节模型参数;第2层采用具有全局收敛性和超线性收敛速度序列二次规划(sequential quadratic programming, SQP)算法设计非线性预测控制器,以加速预测控制律的求解速度. Benchmark仿真实例及在高炉炼铁过程的数据试验表明:所提基于M–LS–SVR预测建模的自适应非线性模型预测控制具有较快的求解速度、较好的设定值跟踪和干扰抑制性能以及较强的鲁棒性.