当前社会需求逐渐向多元化,个性化转变,制造单元成为当前多品种小批量类型企业的主要生产模式。深入探讨了该类型企业的制造单元划分问题,构建了以最小化AGV小车搬运次数为目标的制造单元划分数学规划模型。基于此,采用一种改进的布谷鸟算法求解数学规划模型,该算法在标准布谷鸟算法基础上采用动态发现概率以提高全局搜索能力;其次,初始化过程通过规则筛选机制约束解的有效性,保证解码过程的可行性。最后,结合某汽车零配件加工车间生产实例,验证了改进布谷鸟算法的有效性;标准测试案例集验证了改进布谷鸟算法的高效性与稳定性。同时,对比传统流水线生产模式,优化后的制造单元具有更好的柔性和效率。

针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基于零件编号、装配方向、装配工具的3层编码方案;设计基于最小装配成本的初始化策略与随机初始化策略相结合的混合种群初始化策略,提高种群质量;改进种群进化和搜索方式,将种群分为3个子群,并分别采用自适应步长飞行、标准步长飞行和交叉、变异的方式进行种群更新,提高算法的收敛速度和求解精度。最后通过实例应用及与其他算法的比较,验证了所提出的改进布谷鸟算法在求解装配序列规划问题上的有效性和优越性。

研究电机断条故障信号检测，有利于设备的安全高效运行。为了准确检测电机断条故障，提出了一种基于改进布谷鸟优化搜索路径方法和差量分析的故障检测算法。改进布谷鸟算法克服了转子断条故障易发生误判且检测效率低下的问题。差量分析能够消除基波分量等对故障谐波的干扰，简化频谱分析。结合两者的优点，将健康信号与故障信号相位差最小准则作为改进布谷鸟搜索算法的约束条件．估算出基波参数及相应表达式并将其进行消除。模拟和实测数据的处理结果表明，所提方法有助于断条故障的准确检测。与传统分析检测方法相比，断条故障检测识别性能得到提高。