EPS泡塑数字化车间的设计与应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第11-15页 |
| 1.3.1 数字化车间 | 第11-12页 |
| 1.3.2 故障诊断方法 | 第12-14页 |
| 1.3.3 生产调度方法 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 EPS生产流程及车间设计方案 | 第17-23页 |
| 2.1 EPS生产流程 | 第17-20页 |
| 2.2 EPS泡塑数字化车间设计方案 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于订单的EPS生产调度研究 | 第23-39页 |
| 3.1 调度问题描述 | 第23-24页 |
| 3.2 数学模型 | 第24-26页 |
| 3.3 基于粒子群遗传算法的调度模型求解 | 第26-36页 |
| 3.3.1 订单排序 | 第26-30页 |
| 3.3.2 粒子群遗传混合算法 | 第30-36页 |
| 3.4 调度仿真及结果分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 EPS生产线的故障诊断 | 第39-57页 |
| 4.1 生产线监控系统总体结构 | 第39页 |
| 4.2 故障树分析法与诊断专家系统的联系 | 第39-40页 |
| 4.3 故障类型分析及故障树建立 | 第40-48页 |
| 4.3.1 故障类型分析 | 第40-41页 |
| 4.3.2 生产线故障树 | 第41-44页 |
| 4.3.3 故障树分析 | 第44-48页 |
| 4.4 故障诊断系统建立 | 第48-53页 |
| 4.4.1 知识库 | 第48-52页 |
| 4.4.2 诊断推理机制 | 第52-53页 |
| 4.5 故障诊断系统实现 | 第53-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 EPS泡塑数字化车间应用案例 | 第57-75页 |
| 5.1 EPS智能生产线 | 第57-64页 |
| 5.1.1 生产线硬件结构 | 第57-59页 |
| 5.1.2 生产控制部分设计 | 第59-64页 |
| 5.2 AGV控制系统 | 第64-68页 |
| 5.2.1 AGV硬件结构 | 第64-65页 |
| 5.2.2 控制系统软件设计 | 第65-68页 |
| 5.3 中控室监控系统 | 第68-73页 |
| 5.4 生产调度管理系统 | 第73-74页 |
| 5.5 数字化车间应用效果 | 第74页 |
| 5.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 全文总结 | 第75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82页 |
