W pracy omówiono koncepcję wieloagentowego systemu sterowania wytwarzaniem AIM. Przedstawiono zastosowane standardy komunikacyjne oraz platformę testową. Zaprezentowano możliwości wykorzystania wirtualnych procesów, realizowanych współbieżnie z ich rzeczywistymi odpowiednikami, do wspomagania podejmowania decyzji na etapach akceptacji nowego zlecenia produkcyjnego oraz operatywnego sterowania produkcją. Modele tych działań zilustrowano diagramami w języku UML.
EN
The paper presents a concept of the AIM multiagent manufacturing control system. Applied communication standards and test bed for system application are described. Moreover, the paper introduces two virtual control processes that operate simultanously with their real counterparts. These processes are used for supporting decision making in automated manufacturing system. The first one is applied for accepting or rejecting new manufacturing orders while the second one is used for decision optimisation at the operational level of the control system. UML models for both cases are presented.
W referacie przedstawiono metodę automatycznego generowania baz reguł opartego o genetyczne wnioskowanie rozmyte w zastosowaniu do sterowania pracą zrobotyzowanych systemów wytwarzania. W pracy skoncentrowano się na kodowaniu chromosomu. Spotykane w praktyce metody kodowania chromosomu obarczone są wadami, które powodują konieczność rozbudowy schematu blokowego algorytmu genetycznego, bądź wiążą się ze znaczną pracochłonnością. Zaproponowano metodę, będącą kompilacją spotykanych metod, pozwalającą na zachowanie ich zalet, jednocześnie niwelując wpływ wad. Dzięki temu możliwe jest sprawne wykorzystanie genetycznego wnioskowania rozmytego do automatycznej budowy baz reguł wnioskowania rozmytego.
EN
In this paper inverse the way of building rules of base in the method of genetic fuzzy logic which is employed to control robotized manufacturing systems.The work concentrates on the analisys of chromosome coding methods. The methods of chromosome coding, used in practice, are not ideal, because they are necessary to enlarge the block diagram of the genetic algorithm or it is simply laborious. The presented method, which is a compilation of frequently used methods, allows to keep their advantages and, simultaneously, to eliminate the influence of flaws. Therefore, it is possible to efficiently use the genetic fuzzy logic for the automatic building of rules of base used in fuzzy logic.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.