典型文献
基于数字孪生的车间调度扰动事件预测
文献摘要：
在复杂、多变的生产过程中,扰动事件的发生对车间调度的效率产生重大影响.结合数字孪生的车间调度新模式和大数据分析处理技术,对车间调度过程中机器故障和紧急订单主要扰动事件进行预测.建立基于数字孪生驱动的扰动事件数据采集框架模型,实现虚实车间的实时交互映射,分别构建机器故障数字孪生体和紧急订单孪生体,运用概率神经网络对机器故障进行预测,在此基础上提出车间调度扰动事件重调度决策策略.为进一步探究模型的应用效果,结合G公司的DCT250型号变速箱装配车间调度案例,对车间调度扰动事件预测模型进行验证,并提出结合数字孪生技术预测车间调度过程中扰动事件未来的研究方向.
文献关键词：
数字孪生;扰动事件;神经网络;机器故障;紧急订单
中图分类号：
作者姓名：
周尔民;程度钧;马畅;刘宁
作者机构：
华东交通大学 交通运输与物流学院,南昌 330013;华东交通大学 机电和车辆工程学院,南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]周尔民;程度钧;马畅;刘宁-.基于数字孪生的车间调度扰动事件预测)[J].制造业自动化,2022(09):77-82
A类：
DCT250
B类：
车间调度,扰动事件,事件预测,重大影响,数据分析处理,机器故障,紧急订单,件数,框架模型,实时交互,交互映射,数字孪生体,概率神经网络,出车,重调度,调度决策,决策策略,变速箱,装配车间,数字孪生技术,技术预测
AB值：
0.257369
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