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本发明涉及智能制造生产调度技术领域，尤其涉及基于Petri网和神经网络的柔性制造系统的无死锁调度方法。本发明包括以下步骤：基于可视化不含关键资源的柔性制造系统内部工件的加工工序以及各工件之间的机器占用情况，建立Petri网模型；通过遗传算法全局寻优，获得一组较优的调度序列，以此作为前向神经网络的数据集；建立最小化最大完工时间作为系统调度的目标函数；基于神经网络的二分搜索法，减小Petri网的可达树规模，通过神经网络对每代子结点拟合预计完工时间，约束可达树向较优的路径扩展；不断扩展可达树规模进行路径寻优，并输出满足目标函数最小的路径作为柔性制造系统的调度路径。

一种基于柔性制造系统的产品工序追踪方法，包括以下步骤：首先，将工序进行分组形成工序组；然后，根据工序组创建工序编码集合；其次，根据实际生产记录产品经过的生产工序；再次，根据产品生产工序编码集合表解析产品经过的工序；最后，获得产品经过的所有的生产工序。本发明应用基于柔性制造系统的产品工序追踪方法，不仅提高了产品工序追踪的效率，而且保证了产品工序追踪的准确性。

生产车间线库一体化柔性制造系统及电热管制造方法，属于柔性制造技术领域。其基于线库一体化柔性制造系统软件系统、AGV控制系统、立库控制系统及企业资源管理系统；包括一组生产线、在制品穿梭车仓储系统及AGV小车，每个生产线配置对应的生产线边叫料装置。本发明中，通过线库一体化柔性制造系统软件系统连接，在制品穿梭车仓储系统和各类生产线之间通过AGV建立了物流联系；制造过程由智能物流设备完成，实现全流程的无人化作业；同时对于在制品存储穿梭车仓储系统来说，实现了精细化管理，能够对在制品进行实时监控，还能够辅助制定合理的生产计划，均衡生产。

本发明涉及自动制造系统技术领域，尤其涉及一种基于Petri网的柔性制造系统的鲁棒死锁检测方法。本发明的目的是对于一个含不可靠资源的柔性制造系统，在生产过程中不仅可以检测出由于资源分配不当带来的死锁状态，还可以检测出当不可靠资源发生故障时产生的堵塞状态。通过检测系统中的死锁状态和堵塞状态，为后续设计含不可靠资源的柔性制造系统的死锁避免控制器提供有力的技术支撑。

本发明涉及自动制造系统技术领域，尤其涉及一种基于Petri网建模的柔性制造系统的加工时间计算方法。本发明包括以下步骤：S1、利用赋时Petri网对柔性制造系统进行建模，每个操作只对应一类加工资源，只有当工件开始进行下一步操作才会释放上一步操作使用的资源；S2、按照工序序列计算每步工序对应资源的开始加工时间，以及对应的工件的预估完成时间；S3、比较所有工件的预估完成时间，取最大值即为该工序序列的加工时间。本发明在选择每一步工序对应的资源时，在满足资源的加工时间小于该工件上一步工序的预估完成时间的前提下，选择加工时间较大的资源，这样就能保证当前工序计算正确的同时，不会影响并发的其他工序的加工时间的计算，使得结果更加准确。

本发明涉及自动制造系统技术领域，尤其涉及一种含不可靠资源的柔性制造系统的死锁避免方法。本发明包括以下步骤：S1、在给定标识M下引发给定变迁t，生成新的标识M′，然后计算生成的标识M′的所有后继标识；S2、判断每个后继标识下是否存在循环等待；S3、根据S2的结果判断给定变迁是否能在给定标识下引发。本发明关注的是含不可靠资源的柔性制造系统的生产过程，提出一种死锁避免方法，该方法不仅能检测出在给定标识下发生给定变迁后该系统会不会死锁，还能预测发生给定变迁后，后续的生产会不会因为不可靠资源故障而发生死锁。

本实用新型公开了一种家用电器制造用翻转装置，涉及家用电器制造技术领域，包括齿条、底座与活动板，所述固定座内部的两侧均安装有齿条，且齿条的一侧均活动连接有支撑杆，所述转盘的内壁安装有螺纹杆，所述螺纹杆两侧的外壁均安装有移动套，所述右夹持板一侧侧板的内壁活动安装有左夹持板。本实用新型利用第一驱动电机工作可使转盘上的电器箱旋转角度，通过第三驱动电机工作使主动齿轮转动，通过主动齿轮与从动齿轮啮合，使两侧的从动齿轮向相反方向转动，通过从动齿轮与齿条啮合，使两侧的齿条带动支撑杆底端一上一下移动，从而带动活动板上的电器箱倾斜一定角度，便于多方位制造，解决了不便多方位调节的问题。