CN109086532A - 一种基于oopn网模型的立体仓库半实物仿真建模方法 - Google Patents

Abstract

一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，包括以下步骤：针对立体仓库的各个设备建立OOPN模型；利用Petri网为立体仓库中的每一类设备建立OOPN模型，所建立的OOPN模型能够反映对象的属性和行为；根据调度规则建立整个立体仓库系统的System‑OOPN模型；根据System‑OOPN模型对立体仓库半实物仿真系统的模型进行建模；立体仓库半实物仿真系统通过指令下达信息上行通道实现与智能管控系统连接与集成；立体仓库半实物仿真系统整线动态模拟运行实现立体仓库的迭代优化。本发明提出一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，利用面向对象的Petri网模型搭建立体仓库半实物仿真平台，最大化还原实际立体仓库现场模拟运行，实现对立体仓库的实时调度及性能分析。

Description

一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法

技术领域

本发明涉及自动化立体仓库出入库技术领域，尤其涉及一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法。

背景技术

自动化立体仓库是工厂物料搬运和仓储的一门综合性技术工程，是实新工厂物流、柔性制造系统和计算机集成制造系统中不可或缺的重要组成部分。而随着自动化立体仓库的广泛应用，对立体仓库的出入口调度的合理性、实时性及智能化程度要求也越来越高。

立体仓库对其系统的实时性和运行效率要求高，一旦出现系统瓶颈或者“死锁”问题，都会影响整个车间的工作效率，除此之外，如果对立体仓库出入库的调度策略考虑不周的话，极易导致物流系统在实际调度中出现瓶颈或者其他异常情况。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，利用面向对象的Petri网模型搭建立体仓库半实物仿真平台，最大化还原实际立体仓库现场模拟运行，实现对立体仓库的实时调度及性能分析。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，包括以下步骤：

步骤一：针对立体仓库的各个设备建立OOPN模型；

利用Petri网为立体仓库中的每一类设备建立OOPN模型，所建立的OOPN模型能够反映对象的属性和行为；

步骤二：根据调度规则建立整个立体仓库系统的System-OOPN模型；

步骤三：根据步骤二中所建立的System-OOPN模型对立体仓库半实物仿真系统的模型进行建模；

步骤四：立体仓库半实物仿真系统通过指令下达信息上行通道实现与智能管控系统连接与集成；

步骤五：立体仓库半实物仿真系统整线动态模拟运行实现立体仓库的迭代优化。

优选的，在步骤一中，针对立体仓库的各个设备建立OOPN模型包括：

对立体仓库中的一个设备对象的OOPN模型的形式化定义如下：

P_Mi＝(P,T,F,C,M,w，u₀)--公式一；

在公式一中在公式一中：

P表示设备对象的位置状态集合；

T表示设备对象的活动迁移集合；

C是OOPN模型中位置、托肯和变迁的颜色集；

F表示流关系集合，即P(位置状态)和T(活动迁移)之间的输入输出依赖关系；

M是与半实物仿真平台相互关联的信息指令；

w表示设备对象当前的位置状态向两个及两个以上位置状态迁移的权函数；

u₀表示设备对象初始状态的标记向量。

优选的，在步骤二中，根据调度规则建立整个立体仓库系统的System-OOPN模型包括：

对整个立体仓库的System-OOPN模型的形式化定义如下：

System-OOPN＝(P_M,T_t,M)--公式二；

在公式二中：P_M是立体仓库物流系统中各个物理对象的Petri网子网模块P_Mi(i＝1,2,3,...,m)的集合，即公式一中，立体仓库中各个设备对象的的OOPN模型；

T_t为连接P_M子网模块之间输入输出库所的过渡变迁T_tij的集合，M为确定子模块之间过渡变迁何时发生的判别规则或者指令信息M_ij的集合，即M_ij为公式一中参数M的集合。

优选的，在步骤二中，根据调度规则建立整个立体仓库系统的System-OOPN模型具体包括：

将步骤一中各个设备对象的OOPN模型以子模块的形式封装起来，通过过度变迁，按照实际物流系统的调度规则进行连接，建立整个立体仓库的System-OOPN模型。

优选的，在步骤四中，具体包括：

构建虚拟传感网络与通讯网络，建立虚拟传感器、设备模型与智能管控系统之间的通讯通道，并定义通讯协议标准、指令格式标准和现场信息格式。

有益效果：

对整个物流系统进行基于Petri网的半实物仿真建模，通过半实物仿真平台与实物设备进行同步关联，还原现场模拟运行并采集物流系统运行中出现的瓶颈或突发状况的相关数据信息，然后对实际物流车间进行性能预测与异常状态预报，提前根据车间调度层的实际运行参数逐步修正，对于车间整体性能进行分析，而不是仅仅局限于某一台设备的调度优化；在设计的前期阶段，可以通过实物建模仿真来模拟设计方案的可行性，提前规避物流系统设计的一些缺陷，缩短了设计时间，提高了效率。

附图说明

图1是本发明的立体仓库半实物仿真建模流程图；

图2是本发明的堆垛机的OOPN模型图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

本实施例的一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，具体包括以下步骤：

步骤一：如图1中S1所示，针对立体仓库的各个设备建立OOPN模型；

在利用Petri网的基础上，为每类设备资源建立OOPN模型，所建立的模型能够反映对象的属性和行为。

由于堆垛机是立体仓库系统中的关键设备，本实施例以一台堆垛机为例建立OOPN模型，其他设备资源也按照此方法进行建模即可。对一个设备对象的模型的形式化定义如下所示：

P_Mi＝(P,T,F,C,M,w，u₀)；--公式一

其中，公式一中的P,T,w,u₀与经典Petri网中的定义相同，在公式一中：

P表示堆垛机的位置状态集合；

T表示堆垛机的活动迁移集合；

C是OOPN模型中位置、托肯和变迁的颜色集；

F表示流关系集合，即P(位置状态)和T(活动迁移)之间的输入输出依赖关系；

M是与半实物仿真平台相互关联的信息指令；

w表示堆垛机当前的位置状态向两个及两个以上位置状态迁移的权函数；

u₀表示堆垛机初始状态的标记向量，可以理解为堆垛机初始载货数量。

各个独立的Petri网功能子模块被封装起来。因为输入、输出位是OOPN模型中各个Petri网对象模块与其它Petri网模块发生关系的位，即是该Petri网模块与其它模块发生交互关系的接口。例如图2所示堆垛机设备的通用OOPN模型，此模型中P_in和P_out分别是堆垛机的输入位和输出位。尽管具体设备对应的OOPN模型各不相同，但是基本结构与图1一致。不同设备需要根据其属性和行为具体定义其库所和变迁的含义。

如图2所示，其中：

P₁：堆垛机空闲；

T₁：堆垛机收到入库指令，开往入库台；

P₂：堆垛机开往入库台状态；

T₂:堆垛机到达入库台，开始装载货物；

P₃:堆垛机装载货物状态；

T₃:堆垛机装载货物完毕，开始开往入库货位；

P₄:堆垛机开往入库货位状态；

T₄:堆垛机到达入库货位，开始卸载货物；

P₅:堆垛机卸载货物状态；

T₅:堆垛机卸载货物完毕事件；

而其中的集合M＝{M₀,M₁，M₂，M₃，M₄，M₅}表示的是与上位机或实物PLC之间的指令交互；

其中：

M₀：堆垛机收到入库指令；

M₁：堆垛机反馈给上位机信息，开始开往入库台；

M₂：堆垛机反馈给上位机信息，开始装载货物；

M₃：堆垛机反馈给上位机信息，开始开往入库货位；

M₄：堆垛机反馈给上位机信息，开始卸载货物；

M₅：堆垛机反馈给上位机信息，已经空闲；

上位机通过指令通道将指令下发给半实物仿真模型，从而驱动仿真系统的运行。将图一的抽象模型用js或c#代码在仿真平台中的仿真堆垛机模型上面表达出来，实现OOPN网模型与半实物仿真系统模型之间的数据关联及相互驱动。

步骤二：如图1中S2所示，根据调度规则建立整个立体仓库系统的System-OOPN模型；

通过步骤一实现各个独立具有Petri网功能的仿真模型子模块被封装起来以后，然后通过过度变迁T_t，按实际物流系统的调度规则连接起来，建立整个立体仓库的OOPN模型，即System-OOPN模型，其形式化定义如下：

System-OOPN＝(P_M,T_t,M)--公式二；

其中，P_M是立体仓库系统中各个设备对象的Petri网子网模块P_Mi(i＝1,2,3,...,m)的集合(即各个物理对象的Subsystem-OOPN)，T_t为连接P_M子网模块之间输入输出库所的过渡变迁T_tij的集合，M为确定子模块之间过渡变迁何时发生的判别规则或者指令信息M_ij的集合，如多个M＝{M₀,M₁，M₂，M₃，M₄，M₅}集合的所组成的集合。

步骤三：如图1中S3所示，根据步骤二中所建立的System-OOPN模型对立体仓库半实物仿真系统的模型进行建模；

根据步骤一和步骤二建立的System-OOPN模型，基于第三方平台通过设备对象化，系统集成化，引擎参数化的整体思路，依据不同行业搭建行业化的立体仓库半实物仿真模型开展物理仿真。利用步骤一和步骤二的方法对装备或者单元进行对象化封装，用以支持设计方案的重用与车间的快速布局设计。

步骤四：如图1中S4所示，立体仓库半实物仿真系统通过指令下达信息上行通道实现与智能管控系统连接与集成；

立体仓库半实物仿真平台通过与上位机或实物PLC等系统的集成，支持上层系统的控制指令可以准确及时传输到仿真平台，实现近物理仿真与优化。构建虚拟传感网络与通讯网络，建立虚拟传感器、设备模型与实物PLC、组态软件之间的通讯通道(包括上线信息通道和下行指令通道)，定义通讯协议标准、指令格式标准、现场信息格式，利于指令及时下达、信息及时上传。搭建指令通道与信息通道，依托指令库与信息库，缓存生产指令、中间指令、机器指令、现场信息数据、单机历史数据与背景数据，通过指令下行通道与信息上行通道实现与上层MES系统、智能管控系统连接与集成。

步骤五：如图1中S5所示，立体仓库半实物仿真系统整线动态模拟运行实现立体仓库的迭代优化；

利用半实物仿真平台对立体仓库系统的各类数据进行集成，进而真实映射立体仓库系统；立体仓库仿真系统整线动态模拟运行的全过程不断积累相关知识与数据，实现在对立体仓库系统进行描述的同时，能够基于半实物仿真模型对立体仓库系统的多技术指标同步优化；其中基于Petri网建立立体仓库系统调度OOPN网模型，实现OOPN网模型与半实物仿真系统模型之间的数据关联及相互驱动，进而实现对立体仓库系统的实时调度优化及性能分析。

以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：针对立体仓库的各个设备建立OOPN模型；

利用Petri网为立体仓库中的每一类设备建立OOPN模型，所建立的OOPN模型能够反映对象的属性和行为；

步骤二：根据调度规则建立整个立体仓库系统的System-OOPN模型；

步骤三：根据步骤二中所建立的System-OOPN模型对立体仓库半实物仿真系统的模型进行建模；

步骤四：立体仓库半实物仿真系统通过指令下达信息上行通道实现与智能管控系统连接与集成；

步骤五：立体仓库半实物仿真系统整线动态模拟运行实现立体仓库的迭代优化。

2.根据权利要求1所述一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，其特征在于：

在步骤一中，针对立体仓库的各个设备建立OOPN模型包括：

对立体仓库中的一个设备对象的OOPN模型的形式化定义如下：

P_Mi＝(P,T,F,C,M,w，u₀)--公式一；

在公式一中：

P表示设备对象的位置状态集合；

T表示设备对象的活动迁移集合；

C是OOPN模型中位置、托肯和变迁的颜色集；

F表示流关系集合，即P(位置状态)和T(活动迁移)之间的输入输出依赖关系；

M是与半实物仿真平台相互关联的信息指令；

w表示设备对象当前的位置状态向两个及两个以上位置状态迁移的权函数；

u₀表示设备对象初始状态的标记向量。

3.根据权利要求2所述一种基于OOPN网模型的立体仓库出入库半实物仿真建模方法，其特征在于：

在步骤二中，根据调度规则建立整个立体仓库系统的System-OOPN模型包括：

对整个立体仓库的System-OOPN模型的形式化定义如下：

System-OOPN＝(P_M,T_t,M)--公式二；

在公式二中：P_M是立体仓库物流系统中各个物理对象的Petri网子网模块P_Mi(i＝1,2,3,...,m)的集合，即公式一中，立体仓库中各个设备对象的的OOPN模型；

T_t为连接P_M子网模块之间输入输出库所的过渡变迁T_tij的集合，M为确定子模块之间过渡变迁何时发生的判别规则或者指令信息M_ij的集合，即M_ij为公式一中参数M的集合。

4.根据权利要求1所述一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，其特征在于：

在步骤二中，根据调度规则建立整个立体仓库系统的System-OOPN模型具体包括：

将步骤一中各个设备对象的OOPN模型以子模块的形式封装起来，通过过度变迁，按照实际物流系统的调度规则进行连接，建立整个立体仓库的System-OOPN模型。

5.根据权利要求1所述一种基于OOPN网模型的立体仓库半实物仿真建模方法，其特征在于：

在步骤四中，具体包括：

构建虚拟传感网络与通讯网络，建立虚拟传感器、设备模型与智能管控系统之间的通讯通道，并定义通讯协议标准、指令格式标准和现场信息格式。