【技术实现步骤摘要】
一种基于人工免疫的智能制造系统
本专利技术涉及生产管理
，更具体的说是涉及一种基于人工免疫的智能制造系统。
技术介绍
目前，随着经济的快速发展，产品的更新换代不断加快，促使对制造系统的要求越来越高，而现有的制造系统在使用过程中快速调整的能力差，故障诊断的能力低，长期稳定性差，且存在数据波动，很难满足实时生产制造的要求。物联网技术的发展带动了生产制造行业的转型，运用信息技术对制造系统工作状态进行监管，降低了人为干预引起的误差，进而确保生产系统的稳定运行。在复杂多变的生产环境下，生产扰动因素的存在是车间进行动态调度的根本原因，生产扰动因素种类和来源繁多，其中包括订单变化、物料资源变动、工艺变动、制造资源的变化等，只有系统分析各种扰动因素来源并对其进行处理，才能使车间的调度和排产与实际生产相吻合。并且，现有的故障诊断方法存在着对样本需求多、响应速度慢且不能实时监测故障的缺点，不能满足现有生产制造技术的需求。因此，如何提供一种实时状态监控并自适应调整的智能制造系统是本领域技术人员亟需解决的问题。...
【技术保护点】
1.一种基于人工免疫的智能制造系统，其特征在于，包括,系统设备总控模块(1)、分别与所述系统设备总控模块(1)连接的自适应调节模块(2)、生产管理模块(3)、数据采集模块(4)、数据处理模块(5)、学习训练模块(6)、状态监控模块(7)、系统控制模块(8)和控制执行模块(9)；/n所述系统设备总控模块(1)运用软件容器技术构成分布式控制节点DCN，通过DCN进行监控和管理，接收系统的命令并输出任务指令；所述系统设备总控模块(1)中的软件栈进行实时自动升级；/n所述自适应调节模块(2)生成自适应控制方案，所述自适应调节模块包括决策器、显示器、数据库、计算器，所述决策器用于选择...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工免疫的智能制造系统，其特征在于，包括,系统设备总控模块(1)、分别与所述系统设备总控模块(1)连接的自适应调节模块(2)、生产管理模块(3)、数据采集模块(4)、数据处理模块(5)、学习训练模块(6)、状态监控模块(7)、系统控制模块(8)和控制执行模块(9)；
所述系统设备总控模块(1)运用软件容器技术构成分布式控制节点DCN，通过DCN进行监控和管理，接收系统的命令并输出任务指令；所述系统设备总控模块(1)中的软件栈进行实时自动升级；
所述自适应调节模块(2)生成自适应控制方案，所述自适应调节模块包括决策器、显示器、数据库、计算器，所述决策器用于选择最优调度方法，所述计算器用来数据计算，所述数据库存贮系统信息、调度算法、调度规则，所述显示器显示结果，所述通信接口完成信息传递并与所述系统设备总控制器(1)进行通信；
所述生产管理模块(3)负责安排生产计划，调度生产流程；
所述数据采集模块(4)实时采集设备当前生产状态信息；
所述数据处理模块(5)整合并处理所述生产管理器(3)和所述数据采集器(4)的数据信息，并进行归一化处理，得到状态数据；
所述学习训练模块(6)使用人工免疫算法，将所述状态数据作为原始抗原，对原始抗原进行学习训练，得到抗体；所述学习训练包括免疫学习与记忆，所述学习训练模块包括决策器、计算器、抗原抗体库、策略算法库和通信装置，所述决策器接收任务信息并决定单元行为，所述计算器主要执行相关的指令，所述抗原抗体库保存抗原数据和抗体方案，所述策略算法库存有常用策略算法，所述通信接口完成信息传递并与所述系统设备总控制器(1)进行通信；
所述状态监控模块(7)使用人工免疫算法进行免疫状态评估和免疫应答判断；所述状态监控包括决策器、状态数据库、计算器、显示器和通信装置，所述决策器对所述状态数据进行监控，设定操作阈值和报警阈值，所述计算器进行数据计算，所述状态数据库存贮监控数据，所述显示器显示计算结果，所述通信接口完成信息传递并与所述系统设备总控制器(1)进行通信；
所述系统控制模块(8)将自适应调节模块(2)生成的调整方案转换为控制信号，所述系统控制模块包括决策器、控制器、传感器、显示器、通信装置，所述决策器用于分析系统控制方案，所述控制器用于产生控制信号，所述显示器用...
【专利技术属性】
技术研发人员：康与云，冯桂芳，王百洋，霍东岳，
申请(专利权)人：临沂大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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