基于路徑約束的RFID漏讀數據補全方法

吳立輝，張金星，張中偉，任俊飛

(河南工業大學 機電工程學院，河南 鄭州 450001)

0 引 言

無線射頻識別(radio frequency identification，RFID)技術具有非接觸讀取、采集數據高效等特點，是實現制造車間智能化的核心要素，是進行大數據分析和智能調度決策的關鍵[1]。然而在實際生產環境中，由于金屬制品對RFID信號反射、RFID天線或閱讀器故障等影響，RFID數據容易被漏讀[2]。如何對RFID漏讀數據進行修補以改善RFID采集數據質量，成為制造企業信息采集與生產決策部門關注的焦點[3,4]。

目前國內外對RFID數據補全方法進行了大量研究。封慧英等[5]通過設置平滑窗口對窗口內的RFID數據進行補全操作，并通過對窗口大小進行動態調整以獲得較優數據補全效果。余杰等[6]研究了基于布魯姆濾波和滑動窗口的數據清洗與補全方法，有效提高了離散制造過程中RFID數據的質量。Xu等[7]考慮數據冗余和漏讀的影響提出了改進型不可靠RFID數據統計平滑窗口算法。

從現有研究可知，目前RFID數據補全研究主要集中在基礎數據層面，所采用方法均以固定滑動窗口算法(fixed sliding window algorithm，FSWA)和基于概率統計的RFID數據平滑算法(statistical smoothing for unreliable RFID data，SMURF)為基礎。然而，滑動窗口算法中的窗口大小對數據補全質量存在顯著影響，最佳窗口大小難以有效確定[8]。此外，現有補全方法研究主要針對單閱讀器內數據漏讀問題，未考慮制造過程的實際業務邏輯[9]。因此，本文設計了基于加工路徑約束和固定滑動窗口算法集成(machining path constraint and fixed sliding window algorithm，MPC-FSWA)的RFID數據漏讀補全方法。通過將工件加工工藝路線和物料搬運路徑信息與RFID閱讀器感知信息相互關聯，從閱讀器內的部分數據漏讀、閱讀器層級的整體數據漏讀兩個層次進行數據補全，提高了RFID漏讀數據的補全效果。

1 RFID數據漏讀問題描述與建模

1.1 柔性制造車間RFID配置描述

制造車間RFID配置是RFID數據漏讀問題研究的前提和基礎[6]。傳統流水制造、離散制造車間因其加工工藝流程和物料搬運路徑均變化小，車間中RFID網絡配置方法主要以降低閱讀器成本、提高車間覆蓋率為目標[10,11]。然而，在柔性制造環境，由于加工工件種類多、工件加工工藝柔性大、物料搬運路徑選擇多，傳統忽略機床加工區和工件搬運路徑的RFID網絡配置方法將顯著增加RFID設備冗余成本和RFID數據漏讀處理困難[12]。因此，本文針對柔性制造車間中的加工機床、物料搬運路徑等重點區域進行RFID閱讀器網絡配置。具體配置方法如下：

(1)設定每個加工工件綁定一個RFID電子標簽，并分配唯一ID。即各加工工件在加工和搬運過程中具有唯一身份標識。

(2)為柔性制造車間中每臺加工設備配置一個RFID閱讀器，并通過設定閱讀器天線功率，使閱讀器讀取范圍覆蓋加工設備及其上、下料工作區，具體布置方式如圖1所示。當某加工工件進入設備加工區時，其電子標簽進入RFID閱讀器讀取范圍；當工件被加工完成后離開加工區時，其電子標簽超出RFID閱讀器感知范圍。RFID閱讀器感知該電子標簽的狀態變化，即可反映加工工件在該設備上的工序完成情況。

圖1 加工設備位置的RFID閱讀器布置方式

圖2 運輸路徑位置的RFID閱讀器布置方式

(3)在物料搬運路徑上布置加工工件的位置跟蹤點，每個位置跟蹤點布置一個RFID閱讀器，通過設定閱讀器天線工作功率，使各RFID閱讀器讀取范圍完全覆蓋物料搬運路徑，如圖2所示。當加工工件在加工設備A完成加工后，通過運輸路徑被運輸小車搬運至加工設備B。在此過程中，RFID閱讀器A和B根據其覆蓋范圍實時讀取加工工件位置，實現加工工件的搬運路徑實時跟蹤。工件搬運路徑定位精度與搬運路徑上配置的RFID閱讀器數量成正比。

1.2 RFID數據漏讀問題描述

在柔性制造環境中，RFID設備被大量使用，RFID閱讀器或天線工作的可靠性對RFID數據質量具有重要影響，當電子標簽經過某故障RFID設備的感知范圍時，該電子標簽的記錄數據將被整段丟失[12]。另一方面，由于柔性制造環境中存在大量金屬設備或裝置，容易干擾RFID設備電磁信號，導致電子標簽通過干擾區域時被漏讀[12]。因此，柔性制造環境中的RFID數據漏讀存在兩類形式：①RFID 閱讀器層級的整段數據漏讀；②RFID閱讀器內部的部分數據漏讀，如圖3所示。

圖3 RFID數據漏讀示例

從圖3可知，電子標簽依次經過RFID閱讀器1-3輻射范圍過程中，由于RFID閱讀器2工作故障而無法感知電子標簽，導致RFID整段數據缺失；因金屬設備干擾等因素影響，RFID閱讀器3輻射范圍區域呈不規則形狀，導致RFID部分數據漏讀。

1.3 RFID數據漏讀問題建模

1.3.1 加工設備集合定義

柔性制造具有多品種、小批量生產特點，加工工件種類多，各類工件具有不同加工工藝路線，各工序可在多臺設備上進行加工。為保證柔性制造生產效率，車間通常采用生產排程確定各工件的加工順序及其各工序對應加工設備。生產排程后，即可獲得各工件的各工序加工設備集合及工序間物料搬運路徑集合。

設定加工工件數量為V，第i個加工工件具有M道加工工序，其第j道工序對應的加工設備為qij，則工件i的所有工序加工設備集合Qi定義為

Qi={qi1,qi2,…,qij,…,qiM}，i=1,…,V

(1)

1.3.2 工件物料搬運路徑定義

當第i個加工工件完成第j道工序后，通過某物料搬運路徑集合進入第j+1道工序對應加工設備。設定該物料搬運路徑集合中設置有H個加工工件位置跟蹤點，各跟蹤點配置一臺RFID閱讀器，則基于RFID閱讀器的位置跟蹤點集合Pij可表達為

Pij={pij1,pij2,…，pijk,…，pijH}

(2)

1.3.3 RFID數據采集信息符號定義

定義Tim為電子標簽i(即加工工件i)被RFID閱讀器m感知的時間窗。在此時間窗內，RFID閱讀器以時間tepoch為周期單位，周期性地讀取電子標簽i的ID信息并將其傳送至RFID中間件，則閱讀器m讀取電子標簽i的理論周期數Wim=Tim/tepoch。 定義閱讀器m在時間tepoch內讀取電子標簽i形成的數據集合為Nim，則在時間窗Tim內產生的RFID數據集合Rim可表示為Rim=Nim×Wim。 定義Gi為加工工件i完成所有工序加工時，理論上感知電子標簽i的RFID閱讀器集合。

RFID閱讀器讀取電子標簽ID后，將形成一條RFID電子標簽數據記錄，其包括電子標簽ID、RFID閱讀器編號和讀取時間信息。因此，RFID電子標簽數據記錄可用三元組模型表示

RFID_Data_Tag=(TagID,ReaderID,TimeStamp)

其中，TagID為電子標簽ID，ReaderID為讀取的RFID閱讀器編號，TimeStamp為閱讀器讀取時間信息。

1.3.4 問題模型

基于RFID數據漏讀問題闡述可知，若在時間窗Tim內RFID閱讀器m對電子標簽i存在閱讀器內部數據漏讀現象，則有

(3)

若在完成加工工件i所有工序加工過程時，若電子標簽i存在RFID閱讀器層級的多個整段數據漏讀，則有

(4)

針對RFID數據漏讀問題，為評價RFID數據經數據補全處理后的效果，以平均相對誤差率Ce為目標建立數學模型為

(5)

約束條件

(6)

2 MPC-FSWA方法

MPC-FSWA方法主要在FSWA方法[5]的基礎上，考慮加工工件的加工工藝路線和物料搬運路徑約束，從單RFID閱讀器內的部分數據漏讀和多RFID閱讀器間的整段數據漏讀兩個層次對RFID數據進行補全。該方法的設計思想如下：

(1)針對單個RFID閱讀器內的部分數據漏讀問題，通過設計固定滑動窗口算法對漏讀數據進行補全。針對電子標簽i被RFID閱讀器m感知的時間窗Tim，設置具有若干閱讀器讀取周期tepoch的固定窗口(fixed window，FW)，使該窗口在Tim內滑動，單次滑動距離為單個tepoch。若FW中任一tepoch內存在電子標簽i被RFID閱讀器感知，則認為RFID數據一直存在于該FW。若FW中某tepoch內沒有RFID閱讀器感知電子標簽記錄，則認為該tepoch存在RFID數據漏讀，將對該漏讀數據進行補全。

(2)針對多RFID閱讀器層級的整段數據漏讀問題，首先根據生產排程導出的某工件計劃加工工序(各工序對應唯一加工設備)和物料搬運路徑生成其理論RFID閱讀器感知序列；其次根據該工件實際加工工序和物料搬運路徑生成其實際RFID閱讀器感知序列；最后將理論和實際RFID閱讀器感知序列進行匹配，當實際RFID閱讀器感知序列中某閱讀器位置不符合加工工件計劃的加工工序和物料搬運路徑約束時，則判斷該位置存在整段數據漏讀，對該段RFID數據進行整段補全。

MPC-FSWA方法的設計步驟描述如下：

圖4 單RFID閱讀器內的數據編碼示例

圖5 固定滑動窗口補全示例

圖6 RFID數據與工件加工信息相關聯圖

步驟6 基于步驟1至步驟5將所有電子標簽的RFID閱讀器數據進行補全操作，并根據式(5)所示目標函數計算優化目標值。

3 案例分析

為驗證本文提出的MPC-FSWA方法的有效性，設計數據漏讀案例對其進行驗證。具體案例包括：①考慮固定窗口大小和RFID閱讀器漏讀數據周期數因素影響，將MPC-FSWA和FSWA方法[5]進行比較，以驗證MPC-FSWA方法在不同窗口大小下的閱讀器內部分數據周期漏讀補全效果；②考慮RFID閱讀器因臨時故障等因素導致電子標簽在部分閱讀器內整體數據漏讀情況，將MPC-FSWA和SMURF方法[6]進行比較，以驗證MPC-FSWA方法對RFID閱讀器層級的數據漏讀的補全效果。上述實驗案例均采用RIFIDI軟件[12]模擬產生RFID閱讀器數據，并基于MATLAB和Microsoft SQL Server 2005平臺進行程序開發實現。

3.1 閱讀器內部分周期數據漏讀補全效果驗證

實驗案例有3臺加工設備和2個物料搬運路徑跟蹤點，共配置5臺閱讀器。設置有100個加工工件(電子標簽數量為100)以不同工藝經過上述加工設備與物料搬運路徑跟蹤點。閱讀器讀取單個電子標簽的時間周期為1000個tepoch。將MPC-FSWA和FSWA方法進行比較。考慮到固定窗口大小和RFID閱讀器漏讀數據周期數對實驗的影響，設定固定窗口大小分別為5、10、15、20、25個tepoch，設定RFID閱讀器讀取電子標簽過程中，漏讀數據周期數分別為20、35、50個tepoch。對比實驗結果如圖7～圖9所示。

圖7 漏讀數據周期數為20補全結果

圖8 漏讀數據周期數為35補全結果

圖9 漏讀數據周期數為50補全結果

圖7表明：①在RFID閱讀器的平均漏讀數據周期數為20個tepoch的場景下，隨著固定窗口大小的增加，FSWA方法補全后的平均相對誤差率逐漸降低，并在窗口大小為15時達到最小值8.05%，此后隨著固定窗口繼續增大，平均相對誤差率逐漸增大，并在窗口大小為25時達到最大值12.74%；②在此場景下，隨著固定窗口大小的增加，MPC-FSWA方法補全后的平均相對誤差率變化相對較平穩，當窗口大小為15時達到最小值6.68%，當窗口大小為25時達到最大值10.61%；③在各固定窗口值下，MPC-FSWA方法對應的平均相對誤差率均小于FSWA方法。

圖8和圖9分別為RFID閱讀器的平均漏讀數據周期數為35和50個tepoch場景下的實驗結果。在以上兩個實驗場景下，FSWA和MPC-FSWA方法補全后的平均相對誤差率與平均漏讀數據周期數為30個tepoch場景下的結果具有相似變化規律，且均在固定窗口為15時達到最小值；此外，MPC-FSWA方法相對于FSWA方法在各個固定窗口值下均具有更小的平均相對誤差率。

在固定窗口值為5、10、15、20、25的場景下，分別計算FSWA和MPC-FSWA方法在平均漏讀數據周期數為20、35、50個tepoch時的平均相對誤差率均值，結果如圖10所示。圖10表明：①在固定窗口大小為5、10、15的場景下，兩種方法的平均相對誤差率均值均逐漸降低，并在固定窗口大寫為15時達到最小值，但FSWA方法的平均相對誤差率均值明顯大于MPC-FSWA方法。分析其原因是固定窗口值較小時FSWA方法會導致較多漏讀數據未被補全，而MPC-FSWA方法可以根據加工工件的加工工藝路線和物料搬運路徑約束對漏讀數據進行二次補全處理，減少了漏讀數據數量。②固定窗口大小為20、25的場景下，隨著固定窗口增大，兩種方法的平均相對誤差率均值均顯著增高。分析其原因是過大的固定窗口將導致兩種方法的補全數據中存在錯誤補全數據，影響漏讀補全質量。但MPC-FSWA方法的平均相對誤差率均值依然小于FSWA方法。

圖10 平均相對誤差率均值結果

因此，本文提出的MPC-FSWA方法在RFID閱讀器內部分周期數據漏讀情況下相較于FSWA方法具有更好的補全效果。

3.2 閱讀器內電子標簽整體漏讀補全效果驗證

為分析MPC-FSWA方法針對電子標簽在部分閱讀器內整體數據漏讀情況的補全效果，將其與SMURF算法進行比較。對比實驗案例設置有50臺RFID閱讀器(即加工設備和物料搬運路徑跟蹤點共計50處)，100個電子標簽(即加工工件50個)，各電子標簽以不同次序遍歷所有閱讀器。設置各閱讀器對電子標簽整體漏讀的數量分別為2、4、6、8、10個；閱讀器讀取單個電子標簽的時間周期為1000個tepoch，在此過程中，發生漏讀數據的時間周期數為10個tepoch；對比方法的固定窗口設置均為15。實驗結果如圖11所示。

圖11 MPC-FSWA與SMURF方法補全結果對比

圖11表明：①隨著閱讀器對電子標簽整體漏讀數量不斷增加，SMURF算法補全結果的平均相對誤差率不斷增加，當電子標簽整體漏讀數量為10個時，平均相對誤差率達到最大值9.34%；②采用MPC-FSWA方法進行補全過程中，補全結果的平均相對誤差率對電子標簽整體漏讀數量變化不敏感，其值在7%附近小幅波動；③與SMURF算法相比，MPC-FSWA方法在不同電子標簽整體漏讀數量場景下均具有更低的平均相對誤差率。分析其原因為SMURF算法僅通過動態概率調整固定窗口大小來改善閱讀器內部分周期數據漏讀補全效果，而MPC-FSWA方法從閱讀器內部分周期數據漏讀、閱讀器層級的整體數據漏讀兩個層次進行數據補全，因此其補全效果更穩定。

4 結束語

針對柔性制造環境下的RFID數據漏讀問題，從單閱讀器內部分數據漏讀和閱讀器層級的整體數據漏讀兩個層次，基于工件加工工藝路線和物料搬運路徑信息約束，提出了MPC-FSWA漏讀數據補全方法。實驗研究表明，在單閱讀器內部分數據漏讀場景下，MPC-FSWA能彌補固定窗口過小導致的數據補全不足；在閱讀器層級的整體數據漏讀場景下，MPC-FSWA能夠基于工件加工和搬運路徑約束對整體漏讀數據進行補全。以上結果表明本文提出的MPC-FSWA方法是有效的。下一步研究中將考慮RFID天線輻射模型、標簽移動速度等因素對數據漏讀的影響。