本發(fā)明涉及電子設(shè)備制造，尤其涉及基于模糊邏輯的電子設(shè)備安全接口生產(chǎn)工藝優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電子設(shè)備制造技術(shù)的不斷發(fā)展，電子設(shè)備的功能復(fù)雜性和集成度也在不斷提高，特別是在涉及安全接口的生產(chǎn)過程中，對(duì)工藝控制的要求越來越嚴(yán)格。這些安全接口不僅要確保電子設(shè)備在各種環(huán)境條件下的穩(wěn)定運(yùn)行，還需滿足高可靠性、高性能以及低能耗的要求。為了達(dá)到這些目標(biāo)，生產(chǎn)工藝的優(yōu)化顯得尤為重要。然而，在現(xiàn)有技術(shù)中，針對(duì)電子設(shè)備安全接口的生產(chǎn)工藝優(yōu)化方法依然存在諸多不足，無法完全滿足現(xiàn)代電子制造業(yè)對(duì)高效、高精度生產(chǎn)控制的需求。

2、在傳統(tǒng)的生產(chǎn)工藝中，通常采用固定規(guī)則或簡(jiǎn)單的基于經(jīng)驗(yàn)的調(diào)整方法來控制生產(chǎn)參數(shù)。這些方法雖然在某些情況下能夠發(fā)揮作用，但由于生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)涉及眾多變量，如溫度、壓力、材料流動(dòng)速率、設(shè)備負(fù)載等，這些變量之間的關(guān)系復(fù)雜且具有不確定性，導(dǎo)致傳統(tǒng)方法難以在動(dòng)態(tài)變化的生產(chǎn)環(huán)境中保持最佳的工藝控制狀態(tài)。此外，傳統(tǒng)方法在應(yīng)對(duì)生產(chǎn)需求變化、設(shè)備狀態(tài)波動(dòng)或外部環(huán)境擾動(dòng)時(shí)，往往缺乏靈活性和自適應(yīng)能力，容易導(dǎo)致生產(chǎn)效率低下、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定以及能源消耗過高等問題。

3、為了彌補(bǔ)這些不足，近年來，一些智能化的工藝控制方法逐漸應(yīng)用于電子設(shè)備制造領(lǐng)域，例如模糊邏輯控制、遺傳算法優(yōu)化、粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化等智能優(yōu)化算法。然而，這些方法通常只在單一層次或局部范圍內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化，缺乏對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程的全局考慮。比如，模糊邏輯雖然能夠處理不確定性和模糊性，但其規(guī)則庫(kù)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化往往依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境。遺傳算法、粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化等智能算法雖然具有較強(qiáng)的全局搜索能力，但在生產(chǎn)過程中，由于缺乏對(duì)多層次、多目標(biāo)的綜合考慮，難以實(shí)現(xiàn)從全局到細(xì)節(jié)的全面優(yōu)化。此外，現(xiàn)有技術(shù)中的數(shù)據(jù)處理方法多為靜態(tài)處理，無法動(dòng)態(tài)適應(yīng)生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)的波動(dòng)性和實(shí)時(shí)性，導(dǎo)致系統(tǒng)的響應(yīng)速度和控制精度受限。

4、在現(xiàn)有技術(shù)中，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控技術(shù)也存在一些局限性。盡管工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)的發(fā)展使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集成為可能，但這些數(shù)據(jù)通常未經(jīng)優(yōu)化處理，直接應(yīng)用于生產(chǎn)控制系統(tǒng)時(shí)，可能導(dǎo)致信息過載或數(shù)據(jù)噪聲影響系統(tǒng)決策。此外，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理大多采用固定的標(biāo)準(zhǔn)化公式，無法適應(yīng)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特性，這在生產(chǎn)環(huán)境快速變化時(shí)，容易導(dǎo)致控制參數(shù)的不適應(yīng)性，從而影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

5、基于以上分析，現(xiàn)有技術(shù)在電子設(shè)備安全接口的生產(chǎn)工藝優(yōu)化方面主要存在以下幾個(gè)缺陷。首先，缺乏全局和局部相結(jié)合的多層次優(yōu)化策略，導(dǎo)致難以在復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。其次，現(xiàn)有智能優(yōu)化算法的應(yīng)用大多局限于單一目標(biāo)優(yōu)化，缺乏多目標(biāo)綜合優(yōu)化能力，無法兼顧生產(chǎn)速度、產(chǎn)品質(zhì)量和能耗之間的平衡。再次，數(shù)據(jù)處理技術(shù)在應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)波動(dòng)性和動(dòng)態(tài)特性時(shí)存在不足，傳統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)處理方法難以提供實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的生產(chǎn)控制支持。最后，現(xiàn)有的生產(chǎn)控制系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)設(shè)備差異性和生產(chǎn)任務(wù)多樣性時(shí)，缺乏個(gè)性化的優(yōu)化策略，無法根據(jù)具體設(shè)備的狀態(tài)或生產(chǎn)任務(wù)的要求進(jìn)行靈活調(diào)整。

6、因此，如何提供基于模糊邏輯的電子設(shè)備安全接口生產(chǎn)工藝優(yōu)化方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出基于模糊邏輯的電子設(shè)備安全接口生產(chǎn)工藝優(yōu)化方法，本發(fā)明通過引入多層次模糊規(guī)則庫(kù)、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法和蟻群算法等智能優(yōu)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了電子設(shè)備安全接口生產(chǎn)工藝的全局與局部?jī)?yōu)化。系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境的變化，精準(zhǔn)控制生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵參數(shù)。同時(shí)，本發(fā)明采用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)和個(gè)性化規(guī)則庫(kù)構(gòu)建，確保生產(chǎn)工藝在多目標(biāo)優(yōu)化條件下高效運(yùn)行，具備自適應(yīng)性強(qiáng)、精度高、能耗低、生產(chǎn)效率高的優(yōu)點(diǎn)。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的基于模糊邏輯的電子設(shè)備安全接口生產(chǎn)工藝優(yōu)化方法，包括如下步驟：

3、s1、設(shè)計(jì)并構(gòu)建多層次模糊規(guī)則庫(kù)，所述多層次模糊規(guī)則庫(kù)包括第一層次、第二層次和第三層次；

4、s2、所述第一層次采用遺傳算法生成并優(yōu)化初始模糊規(guī)則庫(kù)，輸入變量包括總產(chǎn)量需求、設(shè)備整體健康狀態(tài)、能源消耗速率和生產(chǎn)工期，輸出變量包括全局生產(chǎn)速度設(shè)定、設(shè)備利用率分配和能耗優(yōu)化策略，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)整體生產(chǎn)速度、能耗和產(chǎn)量平衡的全局控制；

5、s3、所述第二層次采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)模糊規(guī)則庫(kù)進(jìn)行優(yōu)化，輸入變量包括每條生產(chǎn)線的溫度、壓力、材料流動(dòng)速率和生產(chǎn)線負(fù)載，輸出變量包括生產(chǎn)線速度調(diào)整、溫度設(shè)定和壓力調(diào)節(jié)，用于優(yōu)化單一生產(chǎn)線的運(yùn)行參數(shù)，確保每條生產(chǎn)線在最佳狀態(tài)下運(yùn)行；

6、s4、所述第三層次采用蟻群算法優(yōu)化模糊規(guī)則庫(kù)中的具體工藝參數(shù)，輸入變量包括配料比例、設(shè)備的微調(diào)參數(shù)和工藝誤差，輸出變量包括配比優(yōu)化、設(shè)備微調(diào)指令和工藝參數(shù)校正，用于精確控制生產(chǎn)工藝參數(shù)，確保產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率進(jìn)一步提升；

7、s5、通過數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集，并將多維數(shù)據(jù)集傳輸至中央處理單元；

8、s6、利用多維數(shù)據(jù)集構(gòu)建個(gè)性化的模糊規(guī)則庫(kù)，根據(jù)設(shè)備的個(gè)體差異性和任務(wù)分類自動(dòng)生成和優(yōu)化專屬規(guī)則庫(kù)，并在生產(chǎn)過程中根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整；

9、s7、將生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)和優(yōu)化結(jié)果通過可視化技術(shù)展示，生成實(shí)時(shí)的圖形化界面，并支持快速?zèng)Q策和問題排查。

10、可選的，所述s2具體包括：

11、s21、初始化種群，生成若干個(gè)候選規(guī)則集，所述候選規(guī)則集中的每個(gè)規(guī)則由輸入變量和輸出變量的組合構(gòu)成，其中輸入變量包括總產(chǎn)量需求dtotal、設(shè)備整體健康狀態(tài)hequipment、能源消耗速率erate和生產(chǎn)工期tproduction，輸出變量包括全局生產(chǎn)速度設(shè)定sglobal、設(shè)備利用率分配uutilization和能耗優(yōu)化策略cconsumption；

12、s22、對(duì)每個(gè)候選規(guī)則集進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估，通過適應(yīng)度函數(shù)f(x)計(jì)算每個(gè)規(guī)則集的適應(yīng)度值：

13、

14、其中，w1、w2、w3和w4表示預(yù)先設(shè)定的權(quán)重系數(shù)，f(x)表示規(guī)則集在平衡生產(chǎn)速度、能耗和產(chǎn)量方面的適應(yīng)度值，數(shù)值越大，表示該規(guī)則集的優(yōu)化效果越好；

15、s23、根據(jù)適應(yīng)度值進(jìn)行選擇操作，保留適應(yīng)度值較高的規(guī)則集，并進(jìn)行交叉操作，交叉操作通過交換兩個(gè)規(guī)則集中部分輸入變量和輸出變量的值來生成新的規(guī)則集；

16、s24、對(duì)經(jīng)過選擇和交叉操作后的規(guī)則集進(jìn)行變異操作，所述變異操作基于種群適應(yīng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整變異幅度：

17、

18、其中，xi,j表示變異后的第i個(gè)規(guī)則集的第j個(gè)變量，xi,j表示變異前的第i個(gè)規(guī)則集的第j個(gè)變量，δ(t)表示變異幅度系數(shù)，隨代數(shù)t動(dòng)態(tài)調(diào)整，rand(-1,1)表示在-1到1之間的隨機(jī)數(shù)，favg表示當(dāng)前種群的平均適應(yīng)度，fmax表示當(dāng)前種群中的最大適應(yīng)度；

19、用于控制變異強(qiáng)度，當(dāng)種群整體適應(yīng)度趨于穩(wěn)定時(shí)，變異強(qiáng)度將逐漸減弱，從而提高算法的收斂性和穩(wěn)定性；

20、s25、重復(fù)步驟s22-s24，直到種群中的規(guī)則集適應(yīng)度值收斂至預(yù)設(shè)閾值或達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)，最終獲得優(yōu)化后的模糊規(guī)則庫(kù)；

21、s26、將優(yōu)化后的模糊規(guī)則庫(kù)應(yīng)用于生產(chǎn)過程中，實(shí)時(shí)調(diào)整全局生產(chǎn)速度設(shè)定sglobal、設(shè)備利用率分配uutilization和能耗優(yōu)化策略cconsumption。

22、可選的，所述s3具體包括：

23、s31、初始化粒子群，設(shè)定粒子群的大小為n，并隨機(jī)生成每個(gè)粒子的初始位置xi和速度vi，其中i表示粒子的編號(hào)，初始位置xi表示每條生產(chǎn)線的溫度ti、壓力pi、材料流動(dòng)速率fi和生產(chǎn)線負(fù)載li的初始值，初始速度vi表示每條生產(chǎn)線的溫度ti、壓力pi、材料流動(dòng)速率fi和生產(chǎn)線負(fù)載li的初始變化率；

24、s32、定義適應(yīng)度函數(shù)f1(xi)，用于評(píng)估每個(gè)粒子的當(dāng)前位置xi所對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)線運(yùn)行狀態(tài)：

25、

26、其中，topt表示溫度的最優(yōu)目標(biāo)值，popt表示壓力的最優(yōu)目標(biāo)值，fopt表示材料流動(dòng)速率的最優(yōu)目標(biāo)值，lopt表示生產(chǎn)線負(fù)載的最優(yōu)目標(biāo)值，v1、v2、v3和v4表示權(quán)重系數(shù)；

27、s33、根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)值，對(duì)每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)位置ai(t)和全局最優(yōu)位置g(t)進(jìn)行更新，記錄當(dāng)前迭代中每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，并將適應(yīng)度值更優(yōu)的粒子位置更新為個(gè)體最優(yōu)位置ai(t)，同時(shí)將所有粒子中的最優(yōu)位置更新為全局最優(yōu)位置g(t)；

28、s34、更新粒子的位置和速度，粒子的速度vi(t+1)和位置xi(t+1)的更新公式為：

29、vi(t+1)＝ω·vi(t)+c1·r1·(ai(t)-xi(t))+c2·r2·(g(t)-xi(t))；

30、xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)；

31、其中，ω表示慣性權(quán)重，用于控制粒子當(dāng)前速度的影響，c1和c2表示學(xué)習(xí)因子，分別代表粒子自身經(jīng)驗(yàn)和群體經(jīng)驗(yàn)的影響，r1和r2表示在0到1之間的隨機(jī)數(shù)；

32、s35、在每次迭代中，動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重ω，并隨著迭代次數(shù)的增加，逐漸減小ω，同時(shí)對(duì)c1和c2進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，增強(qiáng)粒子群的協(xié)同優(yōu)化能力；

33、s36、迭代更新粒子群，通過多次迭代使得粒子群逐漸收斂，直到適應(yīng)度函數(shù)f1(xi)收斂至設(shè)定的閾值或達(dá)到最大迭代次數(shù)，最終找到使適應(yīng)度函數(shù)f1(xi)最小的粒子位置xi，作為優(yōu)化后的生產(chǎn)線運(yùn)行參數(shù)，包括最優(yōu)的生產(chǎn)線速度調(diào)整、溫度設(shè)定和壓力調(diào)節(jié)。

34、可選的，所述s4具體包括：

35、s41、初始化蟻群，設(shè)定蟻群的規(guī)模m和最大迭代次數(shù)cmax，隨機(jī)分布初始信息素濃度τij(0)，每只螞蟻代表一個(gè)工藝參數(shù)組合xj，包括配料比例rj、設(shè)備微調(diào)參數(shù)aj和工藝誤差ej，其中i表示螞蟻編號(hào)，j表示參數(shù)組合編號(hào)；

36、s42、定義多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)f2(xj)，用于評(píng)估每個(gè)參數(shù)組合xj對(duì)生產(chǎn)工藝的影響：

37、

38、其中，ropt表示配料比例的最優(yōu)目標(biāo)值，aopt表示設(shè)備微調(diào)參數(shù)的最優(yōu)目標(biāo)值，eopt表示工藝誤差的最優(yōu)目標(biāo)值，α1、β1和γ1表示權(quán)重系數(shù)；

39、s43、基于熵的自適應(yīng)選擇機(jī)制計(jì)算每只螞蟻在各路徑上的選擇概率pij(t)，選擇概率基于信息素濃度τij(t)、啟發(fā)因子ηij以及當(dāng)前路徑的不確定性hij(t)計(jì)算：

40、

41、其中，α(t)表示信息素濃度的權(quán)重系數(shù)，β(t)表示啟發(fā)因子的權(quán)重系數(shù)，γ(t)表示信息熵的權(quán)重因子，k表示可供螞蟻選擇的其他路徑索引，allowed表示當(dāng)前螞蟻尚未選擇的路徑集合，t表示迭代次數(shù)，τij(t)表示路徑ij上的當(dāng)前信息素濃度，ηij表示啟發(fā)因子，hij(t)表示路徑ij上的信息熵，用于描述路徑選擇的不確定性：

42、

43、其中，l表示索引變量，pil(t)表示螞蟻選擇路徑il的概率；

44、s44、每只螞蟻根據(jù)選擇概率pij(t)選擇路徑，確定一個(gè)工藝參數(shù)組合xj，通過多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)f2(xj)評(píng)估效果，記錄每只螞蟻找到的最佳工藝參數(shù)組合；

45、s45、更新信息素濃度，采用自適應(yīng)的信息素?fù)]發(fā)機(jī)制和動(dòng)態(tài)增量更新各路徑上的信息素濃度τij(t+1)：

46、τij(t+1)＝(1-ρ(t))·τij(t)+δτij(t)；

47、其中，ρ(t)表示信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，δτij(t)表示路徑ij上的信息素增量，τij(t)表示路徑ij上的信息素；

48、

49、其中，∈表示穩(wěn)定性系數(shù)，σ(xj)表示當(dāng)前參數(shù)組合的波動(dòng)性；

50、s46、重復(fù)步驟s43-s45，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)cmax或適應(yīng)度函數(shù)收斂，最終確定最優(yōu)的工藝參數(shù)組合包括最優(yōu)的配料比例設(shè)備微調(diào)參數(shù)和工藝誤差控制并將優(yōu)化結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)過程，確保產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的進(jìn)一步提升。

51、可選的，所述s5具體包括：

52、s51、布置傳感器網(wǎng)絡(luò)，在生產(chǎn)線的關(guān)鍵位置安裝多種傳感器，包括溫度傳感器、壓力傳感器、速度傳感器、流量傳感器和振動(dòng)傳感器，實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)過程中的溫度、壓力、速度、流量和設(shè)備振動(dòng)多維數(shù)據(jù)；

53、s52、定義傳感器采集的多維數(shù)據(jù)的符號(hào)表示，tc(t)表示溫度數(shù)據(jù)流，pc(t)表示壓力數(shù)據(jù)流，vc(t)表示速度數(shù)據(jù)流，fc(t)表示流量數(shù)據(jù)流，sc(t)表示設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)流，其中t表示時(shí)間索引；

54、s53、對(duì)實(shí)時(shí)采集到的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)去噪、缺失值填補(bǔ)和異常值檢測(cè)，利用低通濾波器對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，得到濾波后的溫度數(shù)據(jù)流tf(t)、濾波后的壓力數(shù)據(jù)流pf(t)、濾波后的速度數(shù)據(jù)流vf(t)、濾波后的流量數(shù)據(jù)流ff(t)和濾波后的設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)流sf(t)；

55、s54、采用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)對(duì)預(yù)處理后的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

56、

57、其中，x(t)表示任意一個(gè)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)流，μx(t-τ,t)表示數(shù)據(jù)流在時(shí)間窗口[t-τ,t]內(nèi)的動(dòng)態(tài)均值，τ表示時(shí)間窗口的大小，σx(t-τ,t)表示時(shí)間窗口[t-τ,t]內(nèi)的數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn)差，σδx(t)表示數(shù)據(jù)流x(t)在時(shí)間點(diǎn)t的波動(dòng)性，λ3表示調(diào)整波動(dòng)性影響的權(quán)重系數(shù)；

58、得到歸一化后的溫度數(shù)據(jù)流tdyn_norm(t)、歸一化后的壓力數(shù)據(jù)流pdyn_norm(t)、歸一化后的速度數(shù)據(jù)流vdyn_norm(t)、歸一化后的流量數(shù)據(jù)流fdyn_norm(t)和歸一化后的設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)流sdyn_norm(t)；

59、s55、將動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)流按時(shí)間索引t構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集d(t)：

60、d(t)＝{tdyn_norm(t),pdyn_norm(t),vdyn_norm(t),fdyn_norm(t),sdyn_norm(t)}；

61、s56、通過工業(yè)以太網(wǎng)或無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的高速傳輸，將構(gòu)建好的多維數(shù)據(jù)集d(t)實(shí)時(shí)傳輸至中央處理單元。

62、可選的，所述s6具體包括：

63、s61、從實(shí)時(shí)傳輸至中央處理單元的多維數(shù)據(jù)集d(t)中提取關(guān)鍵特征，根據(jù)每臺(tái)設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、當(dāng)前狀態(tài)以及任務(wù)要求，確定個(gè)性化模糊規(guī)則庫(kù)的輸入變量集合為溫度數(shù)據(jù)流tdyn_norm(t)、壓力數(shù)據(jù)流pdyn_norm(t)、速度數(shù)據(jù)流vdyn_norm(t)、流量數(shù)據(jù)流fdyn_norm(t)和設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)流sdyn_norm(t)；

64、s62、定義個(gè)性化模糊規(guī)則庫(kù)的輸出變量集合，輸出變量包括生產(chǎn)速度設(shè)定soutput(t)、設(shè)備利用率調(diào)整uoutput(t)、能耗優(yōu)化策略coutput(t)、工藝參數(shù)微調(diào)aoutput(t)和生產(chǎn)質(zhì)量目標(biāo)qoutput(t)；

65、s63、構(gòu)建動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的模糊隸屬度函數(shù)，將輸入變量映射到模糊集合中，每個(gè)輸入變量xdyn_norm(t)通過動(dòng)態(tài)隸屬度函數(shù)μai映射到模糊集合ai中：

66、

67、其中，ci(t)表示模糊集合ai的動(dòng)態(tài)中心值，bi(t)表示模糊集合的動(dòng)態(tài)寬度參數(shù)，σx(t)表示輸入變量的波動(dòng)性，λ4表示權(quán)重系數(shù)，m(t)表示動(dòng)態(tài)隸屬度函數(shù)的形狀控制參數(shù)；

68、s64、根據(jù)輸入變量的隸屬度和輸出變量的初始規(guī)則集合，生成初始模糊規(guī)則庫(kù)；

69、s65、利用多目標(biāo)遺傳算法對(duì)初始模糊規(guī)則庫(kù)進(jìn)行優(yōu)化，針對(duì)多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，通過復(fù)雜適應(yīng)度函數(shù)fmulti_obj(r)對(duì)模糊規(guī)則庫(kù)進(jìn)行評(píng)估和進(jìn)化：

70、

71、其中，r表示模糊規(guī)則，t表示評(píng)估時(shí)間周期，ω1(t)表示時(shí)間t上生產(chǎn)速度的動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，ω2(t)表示時(shí)間t上設(shè)備利用率的動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，ω3(t)表示時(shí)間t能源優(yōu)化的動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，ω4(t)表示示時(shí)間t上生產(chǎn)質(zhì)量目標(biāo)的動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，starget(t)表示時(shí)間t上的生產(chǎn)速度設(shè)定目標(biāo)值，utarget(t)表示時(shí)間t上的設(shè)備利用率調(diào)整目標(biāo)值，ctarget(t)表示時(shí)間t上的能耗優(yōu)化策略目標(biāo)值，qtarget(t)表示時(shí)間t上的生產(chǎn)質(zhì)量目標(biāo)值；

72、s66、據(jù)多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化后的模糊規(guī)則庫(kù)，實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)，以適應(yīng)設(shè)備的個(gè)體差異性和任務(wù)需求，確保每臺(tái)設(shè)備和每個(gè)任務(wù)在最優(yōu)狀態(tài)下運(yùn)行，從而提高生產(chǎn)效率、降低能耗并提升產(chǎn)品質(zhì)量。

73、本發(fā)明的有益效果是：

74、首先，通過設(shè)計(jì)并構(gòu)建多層次模糊規(guī)則庫(kù)，我們實(shí)現(xiàn)了從全局到局部、從宏觀到微觀的全面優(yōu)化控制。多層次的結(jié)構(gòu)使得系統(tǒng)能夠分別處理全局生產(chǎn)速度設(shè)定、單一生產(chǎn)線參數(shù)優(yōu)化以及具體工藝參數(shù)的精細(xì)化控制，從而確保了在不同層次上都能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)控制。這種分級(jí)優(yōu)化的方法不僅能夠在復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境中保持系統(tǒng)的整體協(xié)調(diào)性，還能夠針對(duì)生產(chǎn)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)控，從而有效應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化和不確定性的挑戰(zhàn)。

75、其次，本發(fā)明引入了遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法和蟻群算法三種智能優(yōu)化算法，通過結(jié)合這些算法的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了規(guī)則庫(kù)的高效生成和動(dòng)態(tài)優(yōu)化。遺傳算法負(fù)責(zé)全局優(yōu)化初始規(guī)則庫(kù)，確保系統(tǒng)在初始階段具備強(qiáng)大的適應(yīng)性和進(jìn)化能力；粒子群優(yōu)化算法用于實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)線參數(shù)，保證每條生產(chǎn)線都在最佳狀態(tài)下運(yùn)行；蟻群算法則進(jìn)一步優(yōu)化具體工藝參數(shù)，確保生產(chǎn)過程中的微觀控制達(dá)到最佳水平。通過這種智能優(yōu)化算法的有機(jī)結(jié)合，本發(fā)明不僅提升了系統(tǒng)的全局搜索能力和收斂速度，還增強(qiáng)了規(guī)則庫(kù)的適應(yīng)性和靈活性，使得系統(tǒng)能夠在多目標(biāo)優(yōu)化的情況下高效運(yùn)行。

76、此外，本發(fā)明通過引入自適應(yīng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，克服了傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)處理方法的局限性。自適應(yīng)動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的波動(dòng)性和時(shí)間變化特性進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，確保數(shù)據(jù)處理結(jié)果的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。這種數(shù)據(jù)處理方法不僅提高了系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)變化的響應(yīng)速度，還增強(qiáng)了控制決策的精度，從而有效提升了生產(chǎn)工藝的穩(wěn)定性和一致性。

77、更為重要的是，本發(fā)明提出了個(gè)性化模糊規(guī)則庫(kù)的構(gòu)建方法，能夠根據(jù)每臺(tái)設(shè)備的個(gè)體差異性和具體生產(chǎn)任務(wù)的要求，自動(dòng)生成和優(yōu)化專屬規(guī)則庫(kù)。通過這一創(chuàng)新設(shè)計(jì)，系統(tǒng)可以為不同設(shè)備和任務(wù)量身定制最優(yōu)的控制策略，確保在各種條件下都能實(shí)現(xiàn)最佳生產(chǎn)效果。這種個(gè)性化的優(yōu)化方法極大地增強(qiáng)了系統(tǒng)的適應(yīng)性和靈活性，使得生產(chǎn)過程能夠更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境，同時(shí)滿足多樣化的產(chǎn)品需求。

78、最后，本發(fā)明通過可視化技術(shù)，將生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)和優(yōu)化結(jié)果以圖形化界面呈現(xiàn)，支持快速?zèng)Q策和問題排查。這種實(shí)時(shí)可視化功能不僅提升了系統(tǒng)的操作性和用戶體驗(yàn)，還為生產(chǎn)管理人員提供了更直觀、更便捷的生產(chǎn)監(jiān)控和調(diào)整手段，進(jìn)一步確保了生產(chǎn)過程的高效性和可控性。