章凌威

摘 要：現(xiàn)代智能工廠中，生產(chǎn)系統(tǒng)具有復(fù)雜性、多樣性等特點(diǎn)，信息物理系統(tǒng)（CPS）已成為智能工廠不可或缺的環(huán)境平臺(tái)。目前CPS系統(tǒng)仍有技術(shù)離散化、物理信息融合不充分、魯棒性不足等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，從三個(gè)方面展開(kāi)論述了改進(jìn)的方法—— 建立基于混合驅(qū)動(dòng)的重調(diào)度框架、實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)同步的數(shù)字孿生以及使用適應(yīng)性的算法選擇模式。

關(guān)鍵詞：智能工廠;智能制造;CPS系統(tǒng);工業(yè)4.0

中圖分類(lèi)號(hào)：TB ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.23.098

1 引言

中國(guó)是世界上最大的制造業(yè)大國(guó)。隨著工業(yè)4.0的浪潮，智能制造已經(jīng)成為全球工業(yè)發(fā)展和世界先進(jìn)國(guó)家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的共同目標(biāo)。智能制造以智能工廠為載體，以生產(chǎn)關(guān)鍵制造環(huán)節(jié)的智能化為核心，以端到端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)，以全面深度互聯(lián)為支撐。

現(xiàn)代智能工廠中，隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息科技的發(fā)展，生產(chǎn)系統(tǒng)愈發(fā)具有不確定性高、工藝流程復(fù)雜、多產(chǎn)品、多約束、多目標(biāo)等特點(diǎn)，因此便對(duì)調(diào)度系統(tǒng)的魯棒性、穩(wěn)定性等綜合性能提出了更高的要求。

以感知、分析、決策、執(zhí)行等功能為代表的CPS系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)信息空間（Cyber）與物理世界（Physical）二者之間的相互協(xié)同，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)制造系統(tǒng)的調(diào)度優(yōu)化，已成為智能工廠中必不可少的系統(tǒng)環(huán)境。設(shè)計(jì)一個(gè)穩(wěn)定、高效、能夠適應(yīng)多種生產(chǎn)狀況的CPS系統(tǒng)對(duì)智能制造的發(fā)展具有重大的意義。

2 研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者對(duì)于智能工廠中CPS環(huán)境的構(gòu)建做了研究。王喜文闡釋了工業(yè)4.0下制造業(yè)思維和制造業(yè)模式的變革——CPS從3C的內(nèi)核擴(kuò)展為6C的架構(gòu);田云龍等人從三個(gè)維度出發(fā)，提出企業(yè)需要通過(guò)軟硬件結(jié)合，從數(shù)據(jù)、通信、企業(yè)三個(gè)層面進(jìn)行智能工廠CPS環(huán)境的構(gòu)建;針對(duì)CPS在智能制造上的應(yīng)用，Colombo等人著眼于復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)，提出了一種基于工業(yè)云的信息物理系統(tǒng)?？偠灾?，智能工廠CPS環(huán)境搭建的好壞很大程度上取決于能否高效地將信息和物理系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合，形成數(shù)字孿生。且智能制造正朝著數(shù)字化、智能化、集成化、協(xié)同化發(fā)展。

然而，在這種智能化轉(zhuǎn)型不斷推進(jìn)的同時(shí)，也反映出一些問(wèn)題。首先，相關(guān)技術(shù)的研究呈離散化，統(tǒng)一的技術(shù)體系架構(gòu)尚未形成，難以進(jìn)行有效的組織集成;其次，CPS系統(tǒng)的應(yīng)用仍處于初級(jí)階段，實(shí)際生產(chǎn)中信息系統(tǒng)和物理世界的融合還不充分，很多技術(shù)難題，如數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)同步性有待提高;同時(shí)，面對(duì)工藝流程復(fù)雜、多重入、不確定性高、多目標(biāo)、多約束的生產(chǎn)系統(tǒng)，如何根據(jù)不同生產(chǎn)狀態(tài)做出不同響應(yīng)，提高系統(tǒng)的魯棒性，是實(shí)現(xiàn)智能制造所需面對(duì)的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

3 CPS關(guān)鍵技術(shù)的改進(jìn)

3.1 基于混合驅(qū)動(dòng)的重調(diào)度框架

生產(chǎn)線運(yùn)行過(guò)程中會(huì)受到環(huán)境因素的影響，有時(shí)候初始的調(diào)度方案無(wú)法適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境的變化而產(chǎn)生生產(chǎn)效率下降等不良影響，這時(shí)候就需要進(jìn)行重調(diào)度。

重調(diào)度機(jī)制一般分為兩種：事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制和時(shí)間驅(qū)動(dòng)機(jī)制。前者是指只有在產(chǎn)生重大的突發(fā)事件（如機(jī)器故障、緊急訂單的插入等）時(shí)才進(jìn)行重調(diào)度;而后者則是按照事先定好的周期，每隔一定的時(shí)間進(jìn)行一次重調(diào)度。

時(shí)間驅(qū)動(dòng)機(jī)制相對(duì)易于實(shí)現(xiàn)，但是未結(jié)合生產(chǎn)狀態(tài)考慮一些突然情況的影響，因此無(wú)法及時(shí)響應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境的變化。周期太長(zhǎng)常常導(dǎo)致重調(diào)度不及時(shí)，而周期太短又會(huì)使不必要的重調(diào)度太多，造成資源浪費(fèi);事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制雖然能夠較好地應(yīng)對(duì)突發(fā)情況，但是當(dāng)擾動(dòng)頻率較高時(shí)，容易造成調(diào)度過(guò)于頻繁，降低了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，從而影響系統(tǒng)的生產(chǎn)效率。

所謂采用混合驅(qū)動(dòng)機(jī)制，就是結(jié)合兩種機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)，以時(shí)間驅(qū)動(dòng)為軸，以一段適當(dāng)?shù)纳a(chǎn)時(shí)間為周期進(jìn)行調(diào)度，同時(shí)保持對(duì)突發(fā)事件的響應(yīng)。另外，CPS系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的生產(chǎn)線短期性能指標(biāo)，當(dāng)它的性能指標(biāo)出現(xiàn)明顯的波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)也應(yīng)將其識(shí)別為擾動(dòng)，進(jìn)行重調(diào)度。

基于混合驅(qū)動(dòng)的重調(diào)度機(jī)制不僅使系統(tǒng)能夠及時(shí)地應(yīng)對(duì)突發(fā)情況、優(yōu)化生產(chǎn)的性能，同時(shí)能避免了不必要的重調(diào)度，提高制造系統(tǒng)穩(wěn)定性。

3.2 實(shí)時(shí)同步的數(shù)字孿生

智能工廠中CPS實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵是生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字化，形成數(shù)字孿生。數(shù)字孿生面向產(chǎn)品全生產(chǎn)周期，發(fā)揮著連接物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)的紐帶作用。

在信息系統(tǒng)中，為了與物理系統(tǒng)進(jìn)行交互與比較，常常采用基于模型的離散事件仿真方法。用仿真數(shù)據(jù)與實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析生產(chǎn)性能的好壞。但是由于仿真運(yùn)行十分迅速，而實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程又十分緩慢。這就給仿真結(jié)果與實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的比較帶來(lái)了困難，實(shí)時(shí)同步性難以保證。

為了保證數(shù)字孿生的實(shí)時(shí)同步性，可以選擇基于數(shù)據(jù)建模的仿真方法。通過(guò)不斷采集生產(chǎn)線生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行連續(xù)數(shù)據(jù)建模。以一定的周期生成仿真生產(chǎn)線的性能指標(biāo)，隨著仿真的推進(jìn)，新的性能指標(biāo)將覆蓋舊的性能指標(biāo)。這樣就能實(shí)時(shí)觀察實(shí)際生產(chǎn)在當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的性能指標(biāo)與對(duì)應(yīng)時(shí)間的仿真性能指標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)比較、分析與決策。

通過(guò)此種方法可以確保生產(chǎn)線物理系統(tǒng)與信息系統(tǒng)交互的實(shí)時(shí)同步性，實(shí)現(xiàn)真正實(shí)時(shí)的數(shù)字孿生。

3.3 適應(yīng)性的算法選擇模式

生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜性、多樣性給調(diào)度的實(shí)現(xiàn)提出了更高的要求。傳統(tǒng)的調(diào)度模態(tài)也開(kāi)始向魯棒調(diào)度、適應(yīng)性調(diào)度、組合式調(diào)度等模態(tài)不斷發(fā)展。這就意味著單一的調(diào)度算法可能無(wú)法解決所有問(wèn)題。因此，采用多種算法協(xié)同的方式往往能取得更好效果。

適應(yīng)性算法選擇包含兩個(gè)層面：一是強(qiáng)調(diào)離線訓(xùn)練時(shí)，算法可以組合在一起，協(xié)同生成調(diào)度規(guī)則;二是在在線生產(chǎn)時(shí)，CPS系統(tǒng)能根據(jù)需要智能選擇最適合當(dāng)前條件的算法，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的自適應(yīng)。

4 總結(jié)

隨著新一代信息技術(shù)的應(yīng)用和人工智能的興起，智能制造正朝著數(shù)字化、智能化、集成化、協(xié)同化的方向發(fā)展。本文先概述了智能工廠的特點(diǎn)，并說(shuō)明將CPS用于智能工廠的必要性和意義，然后針對(duì)目前CPS的不足之處從三個(gè)方面展開(kāi)論述了改進(jìn)的方法。

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