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物聯網環境下的動態仿真系統建模研究

2018-09-21 11:12:10高阿曼劉屹趙東方張帥
中國管理信息化 2018年12期
關鍵詞:物聯網

高阿曼 劉屹 趙東方 張帥

[摘 要]為快速建立面向離散生產系統的仿真模型,有效應對生產過程中的不確定性事件,本文對物聯網環境下的生產系統動態仿真技術展開研究,對物聯網環境下的制造系統進行分析建模,并在此基礎上提出了基于物聯網的動態仿真系統架構,核心是實現快速建模配置和動態仿真,保證仿真結果的及時性和有效性。

[關鍵詞]物聯網;生產過程模型;動態仿真

doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.12.029

[中圖分類號]TP391.9;V411.8 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194(2018)12-00-03

1 研究背景

經濟全球化的快速發展導致市場競爭愈加激烈,使制造業處于不可預測的動態制造環境中,例如,生產過程中面臨著插單、設備故障、質量事故等各類不確定的動態事件,為企業生產決策和快速響應帶來了巨大的挑戰。由于制造系統建模與仿真可以在虛擬制造環境中模擬物聯網條件下的制造運行,因此可以通過系統建模與仿真對制造系統進行分析和評價,從而有利于提升制造業生產效率和生產決策能力。

由于制造過程涉及人機料法環測多個環節,是一個復雜的制造系統,而仿真模型構建是制造系統仿真的基礎和關鍵,需體現復雜的制造流程和管理方式。因此,仿真建模是制造系統仿真中最復雜的階段之一,建模時間約占整個仿真項目周期的45%,通過縮短建模時間、減小建模復雜度對快速進行仿真分析具有重要的意義。另外,傳統的生產仿真研究通常都是基于理想生產條件下的離線仿真,這種仿真模式雖然對生產具有指導作用,但在實際生產過程中會產生大量的隨機問題和由不確定因素產生的動態事件,導致傳統的離線仿真難以實時指導生產,也使得仿真結果與實際運行情況產生差異。在物聯網環境下,網絡傳感技術、數據采集技術和嵌入式系統技術等手段,能夠實現對終端現場運行狀態信息的實時感知和采集,進而實現物物相連。生產中的這些不確定事件和生產過程信息都可以實時采集并及時反饋,不確定事件無須考慮其發生類型和概率模型,可以針對具體事件做出準確反應,因此,研究物聯網環境下的動態仿真技術已具備條件并有重要的應用價值。

基于此,本文首先分析了物聯網環境下的制造系統及其建模方法,在此基礎上對物聯網環境下基于模型的動態仿真進行了分析,最后提出了物聯網環境下的動態仿真系統架構,實現了基于模型的快速仿真配置和基于實時生產數據的動態仿真,從而能夠有效應對生產中的突發事件,保證了仿真結果的有效性。

2 物聯網環境下制造系統分析及建模

由于建模仿真是對現實制造系統的模擬,因此在建模之前首先要對制造系統資源與制造過程進行分析,然后再通過仿真建模模擬,從而達到模擬實際生產過程的目的。在物聯網制造環境中,設備資源建模是制造資源建模的核心,也是提高模型通用性的關鍵,而制造過程分析是模型虛擬運行的關鍵。通過設備建模和制造過程分析,一方面可以縮短建模時間,減小建模復雜度,另一方面可以滿足制造系統模型準確定義生產系統和利于仿真參數快速配置。因此,在物聯網制造環境下,需要重點研究設備資源建模與制造過程分析,為此本文采用本體技術構建設備資源模型,并采用Petri網技術分析了制造過程。

2.1 設備資源建模

本體技術是對共享概念模型的明確和形式化規范說明,用于解決知識的共享和重用問題。采用本體建模技術構建制造資源的信息共享模型,能夠描述資源的具體屬性、接入物聯網產生的信息和關鍵資源之間的邏輯關系。本體模型屬性與仿真模型的屬性相對應。本文建模的對象是生產線上的設備資源,具體包括加工設備、測量設備及運輸設備,設備本體模型如圖1所示。

2.2 制造過程

Petri網是一種有向圖,由庫所(P)、變遷(T)、有向弧、托肯4個基本元素組成,其具有便于仿真軟件使用、開發等優點,基于此,本文采用Petri網技術建模分析制造過程,其主要制造過程如下。首先,根據加工工藝路線描述生產活動,具體包括裝夾活動、運輸活動、加工活動和測量活動等。其次,建立狀態變化、變遷觸發的控制規則,包括訂單優先級、加工批量、設備選擇零件規則和零件選擇設備規則等。生產過程模型與仿真模型的加工過程建模和決策設置相對應,圖2為Petri網構建的某簡單加工系統。

3 物聯網環境下基于模型的動態仿真

在物聯網環境中,制造車間可以進行實時數據采集,不確定的動態事件能得到及時反饋,因此,對生產過程仿真無須考慮不確定事件發生的類型和概率模型,可以針對具體事件做出準確反應。同時,還可以將仿真運行的結果與實時生產數據進行偏離分析,并采取自適應決策,從而使仿真優化方案更符合實際生產需求,避免出現傳統仿真與實際生產結果差異較大的問題。這就是物聯網環境下基于生產系統模型和實時生產數據的動態仿真機制,其原理如圖3所示。

首先,構建制造資源本體共享模型,讓所有的接入設備都能夠用該模型清晰地描述自身信息以及由該設備接入網絡后所產生的信息,從而實現對設備的統一接入、控制和管理。其次,構建生產運行模型。充分分析生產制造系統各成員的組織層次、活動、交互作用、控制規則和物聯網環境下產生的信息,通過描述這些活動及其控制規則得到制造系統的生產運行模型。最后,基于上述生產系統模型快速進行仿真設置,并對物聯網環境下獲取的動態事件進行仿真,獲得仿真優化結果。動態事件包括訂單取消、緊急插單、設備故障和質量事故等。將仿真運行結果與實時獲取的生產數據進行動態偏離分析和自適應決策,決策結果可以是以下三類:繼續執行基準仿真運行結果、在線調整、再仿真。仿真結果為車間平衡設備負荷、生產動態調度等提供決策依據。

4 物聯網環境下動態仿真系統架構

基于上述研究,本文提出物聯網環境下基于模型和實時數據的動態仿真系統架構,如圖4所示。

該系統架構采用了多層結構,包括數據層、交互層和仿真層。其中,數據層提供仿真所需的各種模型、實時數據,包括基于制造資源本體模型、生產過程模型、工藝模型和生產布局模型等,并接收數據采集系統提供的生產系統實時數據,提供快速建模仿真基礎。交互層構建仿真交互平臺,該平臺是基于物聯網的動態仿真軟件的核心,負責接收并處理來自數據層的各種模型信息、車間生產任務信息等,并將結果提供給仿真軟件進行快速仿真配置,同時接收并處理仿真軟件輸出的仿真結果,依據動態仿真機制,與實時獲取的生產數據進行偏離分析并自適應決策,形成解決方案,提供給車間執行系統執行。仿真交互平臺支持多集成能力的開放系統結構,具備與各類管理軟件、數據庫、模型數據文件等進行數據交互和集成應用能力。基于該交互平臺,打通仿真軟件與外部的數據庫、信息系統之間的信息通道。仿真層利用仿真軟件進行仿真,獲取交互平臺提供的產品模型、布局模型、工藝約束等生產系統模型和實時數據、動態事件,將生產系統模型的屬性信息賦予仿真軟件中相應的模型模板,快速配置仿真模型,并基于實時數據對動態事件進行仿真計算、仿真分析和過程評價,將結果輸出給交互平臺,用于指導實時生產。

5 結 語

本文研究了物聯網環境下的生產系統動態仿真技術,提出了基于物聯網的動態仿真系統架構,核心是實現基于模型的快速仿真配置和基于實時生產數據的動態仿真,從而能夠準確、快速地應對生產現場的各種突發事件,保證了仿真的有效性。后續本文將進一步研究動態仿真軟件系統的實現和功能完善。

主要參考文獻

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