孫佳隆 姜作飛

（1．青島杰瑞工控技術(shù)有限公司，山東 青島 266061；2．中船重工（青島）海洋裝備研究院有限責任公司，山東 青島 266520）

1 研究背景

與傳統(tǒng)集裝箱港口裝卸系統(tǒng)相比，智能集裝箱港口裝卸系統(tǒng)具有技術(shù)含量高、運行安全可靠等優(yōu)點，尤其是在智能化、可靠性、穩(wěn)定性、設(shè)備利用率、運營成本等方面具有無與倫比的優(yōu)勢。目前，世界范圍內(nèi)的集裝箱港口都在加緊進行智能化的改造或建設(shè)，智能化集裝箱碼頭市場規(guī)模龐大，應(yīng)用前景廣闊[1]。

然而，智能碼頭建設(shè)存在投資大、周期長、復雜度高、對人員的要求高等問題，對智能碼頭的大規(guī)模落地造成阻礙。而半物理仿真技術(shù)能有效解決自動化碼頭建設(shè)存在的問題，如在碼頭規(guī)劃階段對堆場布局、設(shè)備配置進行仿真，在項目投標階段向客戶展示基于目標工程的仿真解決方案，在大型設(shè)備裝配完成之前用半物理手段進行軟件聯(lián)調(diào)，這些都有助于縮短碼頭建設(shè)周期，降低碼頭建設(shè)風險。

2 現(xiàn)狀分析

近年來，在計算機技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)等智能化技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，半物理仿真技術(shù)已廣泛涉及機電技術(shù)、液壓技術(shù)、控制技術(shù)及接口技術(shù)等領(lǐng)域[2]。

目前智能港口半物理仿真主要需求包含7 個方面。1）實現(xiàn)目標工程項目的遠程操作。2）目標工程項目的仿真演示。3）實現(xiàn)碼頭布局的快速搭建。4）碼頭控制系統(tǒng)的離線測試。5）碼頭運營情況的虛擬視覺展示。6）碼頭裝卸設(shè)備情況的顯示及使用率統(tǒng)計。7）碼頭整體吞吐量仿真統(tǒng)計。

半物理仿真的優(yōu)勢是能夠把數(shù)字仿真的靈活性和物理仿真的精確性相結(jié)合，可以充分發(fā)揮各自的功能優(yōu)勢，有效減少開發(fā)時間、故障成本以及系統(tǒng)模擬的計算資源。半物理仿真也正在向集成化、智能化和一體化方向發(fā)展，在工程技術(shù)領(lǐng)域發(fā)揮的作用越來越大[3]。

目前市場上碼頭領(lǐng)域主流仿真軟件平臺主要包括AnyLogic，F(xiàn)lexTerm， 表 1 對2 個仿真平臺的特點進行總結(jié)，筆者所在團隊有2 個軟件的碼頭仿真實現(xiàn)案例，圖 1 與圖 2 分別是AnyLogic 與FlexTerm 仿真效果圖。

3 關(guān)鍵技術(shù)要求

智能碼頭半物理仿真涉及調(diào)度算法、數(shù)據(jù)分析處理、軟件測試驗證等技術(shù)，下面結(jié)合碼頭場景對這3 個方面的技術(shù)進行分析和闡述。

3.1 調(diào)度技術(shù)研究

集裝箱碼頭物流系統(tǒng)是一個典型的多資源協(xié)同、多環(huán)節(jié)并發(fā)、多維空間作業(yè)的離散事件動態(tài)系統(tǒng)，同時也是一個多用戶共存、多任務(wù)并行、多資源共享的分布式控制系統(tǒng)，更是一個多層次、雙向流動、資源動態(tài)分配綁定的大規(guī)模并行處理系統(tǒng)[4]。

集裝箱碼頭中裝卸作業(yè)是一個多任務(wù)調(diào)度、多作業(yè)線控制、多環(huán)節(jié)協(xié)同和多資源分配的作業(yè)過程，包含場箱位分配、多場橋調(diào)度、集卡路徑規(guī)劃、場橋集卡協(xié)同調(diào)度等，屬于多目標優(yōu)化問題，是典型的NP-hard 問題。目前結(jié)合集裝箱碼頭智能作業(yè)需求，啟發(fā)式算法用的最多，比較通用的啟發(fā)式算法一般有模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，原理就是基于直觀或者經(jīng)驗構(gòu)造的算法，在可接受的維度內(nèi)給出待解決組合優(yōu)化問題的一個可行解。例如青島港或者洋山港，就是基于某一種成熟算法進行有針對性的算法重構(gòu)與策略優(yōu)化，使其滿足特定空間與時間維度內(nèi)的快速求解，并盡可能達到空間或時間約束條件下的最優(yōu)解。

3.2 數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究

目前開源大數(shù)據(jù)計算引擎有很多選擇，同時支持流處理和批處理的計算引擎只有2 種。一個是Apache Spark，一個是Apache Flink。從技術(shù)生態(tài)等各方面的綜合考慮，Apache Spark 的技術(shù)理念是基于批來模擬流的計算，而Apache Flink 則完全相反，它采用的是基于流計算來模擬批計算。從技術(shù)發(fā)展方向看，Apache Spark 用批來模擬流有一定的技術(shù)局限性，并且這個局限性可能暫時很難突破。而Apache Flink 基于流來模擬批，在技術(shù)上有更好的擴展性，更加符合當前智能碼頭低延遲、高吞吐大數(shù)據(jù)計算引擎的設(shè)計需求。

3.3 測試技術(shù)研究

軟件系統(tǒng)的測試與驗證工作應(yīng)該從模塊級、單元級、系統(tǒng)級逐步進行并貫穿于系統(tǒng)的整個開發(fā)過程中，避免后續(xù)的聯(lián)調(diào)測試過程中出現(xiàn)大規(guī)模的改動。常用的測試方法包括中間表驗證、錯誤驗證等。

表1 仿真平臺技術(shù)特點對比

圖1 AnyLogic 碼頭仿真效果圖

圖2 FlexTerm 仿真效果圖

3.3.1 中間表驗證

碼頭管理系統(tǒng)TOS 與設(shè)備控制系統(tǒng)ECS 的信息交互過程中，TOS 根據(jù)現(xiàn)場裝卸設(shè)備的分布與狀態(tài)會執(zhí)行集裝箱裝卸作業(yè)算法，自動制定裝卸作業(yè)計劃，對需要裝卸作業(yè)的集裝箱合理的分配作業(yè)順序與作業(yè)設(shè)備，然后將命令寫入中間表。接著ECS 就會從中間表讀取作業(yè)命令并執(zhí)行，并在裝卸集裝箱的過程中，將集裝箱的狀態(tài)信息、當前使用設(shè)備的信息等寫入中間表，TOS 接收該反饋后可以調(diào)整與優(yōu)化后續(xù)集裝箱的裝卸作業(yè)規(guī)劃。在這個交互過程中，可以編寫驗證程序來檢查中間表數(shù)據(jù)交互的合理性、及時性、準確性、完整性等。

3.3.2 錯誤驗證

利用TOS 分配一個錯誤的任務(wù)給ECS 去執(zhí)行，以此驗證系統(tǒng)對錯誤的處理流程及報警功能，也進一步測試與驗證了程序的故障應(yīng)對策略。例如提箱作業(yè)，TOS 可以發(fā)出一條提箱命令，其中集裝箱的信息是錯誤的，堆場并不存在該集裝箱，ECS 接收命令后會去對應(yīng)的位置尋找集裝箱，這時就可以驗證系統(tǒng)對堆場無箱這種錯誤的處理流程與策略。

4 半物理仿真設(shè)計方案

4.1 設(shè)計目標

半物理仿真需實現(xiàn)以下4 個功能。1）實物樣機演示驗證平臺可以為科研開發(fā)提供了實際業(yè)務(wù)場景的自動化技術(shù)演示，加速了理論與實踐相結(jié)合的步伐。2）實物樣機演示驗證平臺可以實現(xiàn)管控系統(tǒng)指令的直接動作與數(shù)據(jù)的閉環(huán)反饋，為軟件系統(tǒng)的測試與運維提供技術(shù)保障。3）作為展示平臺，向客戶展示集團公司在智能化碼頭方面的研究成果與發(fā)展程度。4）可以適當解決人員到港口現(xiàn)場測試對接煩瑣，作業(yè)安全難以保障等困難。

4.2 設(shè)計內(nèi)容

該小節(jié)列出3 種半物理仿真驗證可選設(shè)計方案，并分析了各方案的優(yōu)缺點。

方案一：全尺寸全功能樣機。按照典型自動化碼頭岸橋與場橋的尺寸及功能建造全尺寸全功能樣機，該方案的優(yōu)點是功能全面，但造價偏高。該方案建造成本偏高，部分功能驗證為重復性驗證，建造全尺寸全功能樣機的意義不大。

方案二：等比例縮小樣機。該方案從理論上來看，也能夠?qū)崿F(xiàn)樣機的各項功能測試。但是等比例縮小之后在試驗過程中測試的數(shù)據(jù)與真實工況的數(shù)據(jù)理論上是比例關(guān)系，實際考慮到慣性載荷、摩擦阻力等方面的因素，樣機測試的數(shù)據(jù)與真實工況的數(shù)據(jù)有多大偏差，難以測算，該方案測試的數(shù)據(jù)也是難以用于修正實際工況下的作業(yè)程序，采用該方案可以滿足部分樣機的試驗目的。

方案三：該方案在方案二的基礎(chǔ)上再進行簡化，對操作流程、邏輯功能、調(diào)度管理等子系統(tǒng)進行驗證，其余部分進行簡化。該方案既能真實模擬裝卸作業(yè)過程，投入又相對較少，且制作難度較小，周期較短。

4.3 關(guān)鍵技術(shù)解決途徑

裝卸作業(yè)流程仿真技術(shù)解決途徑有3 個。1）充分調(diào)研和分析智能港口及碼頭裝卸系統(tǒng)架構(gòu)和裝卸設(shè)備組成，研究、梳理出裝卸系統(tǒng)所要監(jiān)測的設(shè)備狀態(tài)及參數(shù)。2）研究系統(tǒng)組網(wǎng)、設(shè)備控制接口、指令信號處理等技術(shù)，實現(xiàn)對系統(tǒng)及設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集。3）開展設(shè)備流數(shù)據(jù)處理技術(shù)、并行批處理技術(shù)、實時數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究，通過技術(shù)整合，實現(xiàn)碼頭裝卸系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)監(jiān)測。

裝卸作業(yè)調(diào)度優(yōu)化技術(shù)解決途徑有5 個。1） 對調(diào)度過程中需要用到的相關(guān)算法優(yōu)缺點進行分析，研究出系統(tǒng)適用的最優(yōu)算法。2） 對調(diào)度過程中遇到的具體問題進行分析，對裝卸設(shè)備的移動特點進行分析建模，結(jié)合調(diào)度過程中的運行參數(shù)，對整個自動化集裝箱碼頭的調(diào)度進行優(yōu)化。3）根據(jù)優(yōu)化模型進行算法設(shè)計，給出具體實現(xiàn)步驟，并驗證算法的正確性及可行性。4）搭建仿真驗證平臺，對設(shè)計的調(diào)度算法進行仿真分析，根據(jù)仿真結(jié)果優(yōu)化完善調(diào)度決策算法。5）根據(jù)上述的驗證結(jié)果，為設(shè)備的管理以及運營層提供數(shù)字化、科學化的優(yōu)化方法和管理建議。

5 結(jié)語

通過對半物理仿真的應(yīng)用進行歸納總結(jié)可知，當前半物理仿真在智能碼頭領(lǐng)域的應(yīng)用不多。半物理仿真的優(yōu)勢就是能夠把數(shù)字仿真的靈活性和物理仿真的精確性相結(jié)合，有助于解決當前碼頭建設(shè)的成本高、周期長、技術(shù)風險大等問題，伴隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、計算機技術(shù)的快速發(fā)展，半物理仿真技術(shù)在港口行業(yè)的應(yīng)用肯定會越來越廣泛。