制藥工業智能化現狀及互聯網技術的應用

尚余雷

摘 要：為了提高制藥工業的智能化水平，在互聯網環境下，進行生產作業線、工序和制藥設備的智能控制優化設計，提出基于自適應均衡博弈的制藥工業智能化控制模型，分析制藥工業的智能化現狀以及互聯網的應用水平，在柔性工序體系結構下進行制藥工業智能化控制的約束參量分析，設計制藥作業線的優化調度方案，采用自適應均衡博弈方法進行制藥智能化設備和加工工序的優化配置，結合物聯網和物聯網技術進行制藥工業的智能化網絡控制，提高制藥工業的智能化和網絡化管理與控制水平，實現制藥工業智能化控制模型優化設計。仿真結果表明，采用該模型進行制藥工業智能化設計，提高了制藥的效率和設備利用率，優化了制藥工序。

關鍵詞：制藥工業;智能化控制;自適應均衡博弈;互聯網技術

引言：隨著制藥工業的不斷發展，制藥工業的智能化水平不斷提高，在網絡環境下，采用互聯網和物聯網聯合控制方法進行制藥工業的智能化設計，優化制藥工業的生產線，提高制藥工業的智能化水平，研究制藥工業的工序與設備的優化控制方法，在提高制藥工業的自動化水平方面具有重要意義[1]。

1制藥工業智能化現狀

當前，對制藥工業的智能化控制水平研究還處于起步較晚，相關的智能化水平控制技術還不夠成熟，對制藥工業和生產線的智能控制方法主要有基于柔性積分控制的智能化控制方法、基于模糊PI控制的制藥工業智能控制方法、基于自適應設備轉換控制的工業智能化控制方法等[2-3]，建立制藥工業中的生產控制的約束參量模型，根據制藥工序和工種進行生產線的自適應匹配，在最小化完工時間和最大化的設備利用效率約束下進行制藥工業的智能化控制，取得了較好的應用效果。其中，文獻[4]中提出基于蟻群約束進化的制藥工業智能化工序控制方法，選擇工藝路線進行工序重組，提高了制藥設備加工過程的集成智能性，但該方法在進行作業線調度過程中存在計算開銷過大的問題，導致對制藥生產線的實時調度能力不好;文獻[5-6]中提出基于工藝選擇與作業調度聯合控制的制藥工業智能化控制方法，采用工藝分解方法進行制藥作用的生產線自適應調度，結合工藝規劃方法提高制藥的智能化水平，但該方法進行制藥工業的智能化設計中存在環境使用能力不好和工序紊亂等問題。針對上述問題，本文進行生產作業線、工序和制藥設備的智能控制優化設計，提出基于自適應均衡博弈的制藥工業智能化控制模型，首先在柔性工序體系結構下進行制藥工業智能化控制的約束參量分析，設計加工作業線的優化調度方案，然后采用自適應均衡博弈方法進行制藥智能化設備和加工工序的優化配置，結合物聯網和物聯網技術進行制藥工業的智能化網絡控制，提高制藥工業的智能化和網絡化管理與控制水平，實現制藥工業智能化控制模型優化設計。最后進行實驗測試分析，展示了本文方法在提高制藥工業智能化水平中的優越性能。

2.互聯網技術下制藥工業智能化博弈控制優化

采用自適應均衡博弈方法進行制藥智能化設備和加工工序的優化配置，結合物聯網和物聯網技術進行制藥工業的智能化網絡控制[7-8]，得到制藥工業智能化控制的目標參數為：

上式中，B41，B42，B43，B44分別為加工設備集合和工序量化指標集合，計算不同設備上的加工時間和利用效率，計算過程為：

在最小化成本負載的代價約束下，為了提高制藥設備的利用率，采用互聯網技術進行網絡均衡控制，并用Si，jk和Ei，jk分別表示工序Oi，j的調節目標系數，由此得到柔性工序段內制藥工業均衡控制的博弈參量為：

根據柔性博弈，實現對制藥工業的智能化控制和工藝路線優化。

3.仿真實驗分析

通過仿真測試驗證本文方法在實現制藥工業的加工智能化調度和設備優化利用方面的性能，實驗中使用的制藥工業流水線為PHAR2016型作業流水線，令博弈均衡調度的最大迭代次數為Nmax=30，仿真時長為100s，作業線的最大利用率為Imax=100，制藥設備利用效率的反饋系數為0.23，根據上述仿真參量設定，得到制藥工業加工設備調度方案仿真結果如圖1所示。最大完工時間仿真結果如圖2所示。

上述仿真結果表明，采用本文方法進行制藥工業的智能化調度，提高了制藥作業線的智能化水平，降低了完工時間，提高了制藥生產效率和設備的利用效率，降低了生產成本，具有很好的應用價值。

結束語

本文研究了制藥工業的智能化調度控制方法，進行生產作業線、工序和制藥設備的智能控制優化設計，提出基于自適應均衡博弈的制藥工業智能化控制模型，分析制藥工業的智能化現狀以及互聯網的應用水平，在柔性工序體系結構下進行制藥工業智能化控制的約束參量分析，設計制藥作業線的優化調度方案，提高制藥工業的智能化和網絡化管理與控制水平，實現制藥工業智能化控制模型優化設計。研究得知，采用該模型進行制藥工業智能化設計，提高了制藥作業線的智能化水平，降低了完工時間，提高了制藥生產效率。

參考文獻

[1]楊照峰，王啟明，呂海蓮.基于任務延遲的云計算資源調度算法研究[J].計算機測量與控制，2014，22（2）：499-502.

[2]陳文慶，程雪穎.云計算環境下的資源調度和優化方法[J].激光雜志，2016，37（6）：115-118.