【摘 要】
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随着我国经济实力的增强和科技水平的不断进步,我国印刷产业转向智能化方向。与此同时对能源的需求越来越高,环境问题也越来越突出,因此实现能耗管控刻不容缓。本文以印刷加工车间为研究对象,在MES系统的实施背景和目的基础上,对发展现状、工业生产中能耗数据的预测算法与车间调度的技术进行研究,以下是主要研究内容。（1）针对印刷车间的能耗变化无序性的特点,建立了一种MEA-BP神经网络的能耗预测方法。利用MEA
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随着我国经济实力的增强和科技水平的不断进步,我国印刷产业转向智能化方向。与此同时对能源的需求越来越高,环境问题也越来越突出,因此实现能耗管控刻不容缓。本文以印刷加工车间为研究对象,在MES系统的实施背景和目的基础上,对发展现状、工业生产中能耗数据的预测算法与车间调度的技术进行研究,以下是主要研究内容。（1）针对印刷车间的能耗变化无序性的特点,建立了一种MEA-BP神经网络的能耗预测方法。利用MEA算法“趋同”和“异化”有机结合,解空间内多个子群体共同寻找最优值个体,逐步优化BP神经网络的权值和阈值,保证了权值和阈值的全局代表性。仿真实验结果表明MEA-BP神经网络的预测准确率明显提高。（2）针对印刷车间能耗组成,研究印刷车间生产资料和调度的约束,提出了生产和能耗两个指标的调度方法,建立了最大加工时间与加工能耗最小为的多目标优化调度模型。为了有效地选择制品的加工顺序以及加工设备,选用了经典混合蛙跳算法,具体研究算法基本原理,结合算法的优缺点进行改进。使用LHS方法均匀化初始种群,采用VNS算法改进局部更新策略,通过仿真实验,验证了改进的混合蛙跳算法对解决问题具有实际指导意义。（3）针对MES系统在节能方面的应用需求,完成了系统的硬件架构和技术架构设计,并梳理各维度生产数据的逻辑关系,构建设计数据库及数据表。详细设计了三大功能模块,开发了印刷车间节能MES系统。最后通过功能和性能两个方面对系统进行测试,确定系统运行良好。
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