【摘 要】
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流程工业是我国国民经济的支柱产业,其优化、管理和控制的研究依赖于仿真技术。随着近年来大数据、云计算、物联网为代表的智能制造技术兴起,企业生产呈现服务化、柔性化、绿色化趋向,生产不确定性的增大给企业生产仿真带来更为复杂的场景。场景仿真作为一种以场景来描述资源不确定性的随机性仿真,受到国内外众多制造企业、仿真研究者和仿真工具制造商的关注。但目前的场景仿真形式无法满足智能制造时代复杂多变场景配置需求和快
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流程工业是我国国民经济的支柱产业,其优化、管理和控制的研究依赖于仿真技术。随着近年来大数据、云计算、物联网为代表的智能制造技术兴起,企业生产呈现服务化、柔性化、绿色化趋向,生产不确定性的增大给企业生产仿真带来更为复杂的场景。场景仿真作为一种以场景来描述资源不确定性的随机性仿真,受到国内外众多制造企业、仿真研究者和仿真工具制造商的关注。但目前的场景仿真形式无法满足智能制造时代复杂多变场景配置需求和快速决策需要,且场景数据需求仍阻碍场景仿真被进一步充分应用。本文从智能制造时代场景仿真需求出发提出场景仿真的新范式和支撑场景仿真的场景数据发生方法,并基于此进行生产调度场景仿真实现。主要工作和创新点如下:（1）针对智能制造生产模式下工业企业对场景仿真的新需求,本文提出一种面向智能制造的场景仿真范式。与传统场景仿真范式相比,新的场景仿真范式加入场景发生方法对场景仿真的支撑作用,形成可持续的场景数据发生和决策支持。（2）提出一种静态场景样本生成方法。基于场景仿真配置静态参数发生需求和流程工业领域场景复杂耦合的特点,提出一种基于稀疏自编码器和Vine Copulas的静态场景生成方法,能够有效生成符合变量分布性与相关性的静态场景样本。（3）针对流程工业领域场景仿真的时间序列样本发生需求,提出一种基于Wasserstein生成对抗网络的动态场景生成方法,设计了结合卷积神经网络的发生模型,通过批梯度下降和梯度惩罚项解决了网络训练梯度消失的问题,并基于监督学习思想,解决了多场景发生问题。（4）聚焦于流程工业生产调度工作流仿真,将场景发生器作为一个模块,应用于流程工业生产调度工作流仿真系统中,将静态数据和动态数据发生应用于仿真系统的功能实现,体现了场景发生方法的应用价值。
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