CN109189031B - 具有分层框架的分布式控制系统、方法及应用 - Google Patents
具有分层框架的分布式控制系统、方法及应用 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109189031B CN109189031B CN201811230094.6A CN201811230094A CN109189031B CN 109189031 B CN109189031 B CN 109189031B CN 201811230094 A CN201811230094 A CN 201811230094A CN 109189031 B CN109189031 B CN 109189031B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- control
- pool
- layer
- service
- control system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 57
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 33
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 26
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 15
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 9
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 238000011161 development Methods 0.000 description 7
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000033772 system development Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41845—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by system universality, reconfigurability, modularity
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/25—Pc structure of the system
- G05B2219/25314—Modular structure, modules
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Conveyors (AREA)
- Programmable Controllers (AREA)
Abstract
本发明涉及一种具有分层框架的分布式控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：重配置层，用于接收所述控制系统的输入对象，并输出由所述控制系统生成的输出对象；控制层，与所述重配置层通信连接，用于根据所述重配置层接收的输入对象，控制所述控制系统执行与所述输入对象对应的控制过程，并生成对应于所述输入对象的所述输出对象至所述重配置层；服务层，与所述控制层通信连接，包括至少一个执行预设功能服务的服务池；以及通信层，与所述服务层通信连接，用于交互设置所述服务层中所述服务池对应的功能服务。
Description
技术领域
本发明涉及计算机和控制技术领域，特别涉及一种具有分层框架的分布式控制系统、方法及应用。
背景技术
随着计算机等科学技术的不断进步，现代控制技术也得到了迅猛发展，为了满足大型工业生产等日益复杂的过程控制需求，分布式控制系统(Distributed ControlSystem,DCS)应运而生，并且因其具有综合的自动化性、分散的功能约束、集中的管理能力等优势，一经出现就成为开发人员的研究热点。
分布式控制系统又称集散控制系统，是一种综合了计算机技术、通信技术、终端显示技术和控制技术等技术发展而来的现代控制技术。与传统的集中控制系统不同，分布式控制系统在应用时，可以按控制功能或按区域等将微处理器进行分散配置，从而实现了对应用场景中各业务环节的分散控制，有助于提高整体系统的可靠性。
现有的分布式控制系统，主要是基于了集中管理和分散控制这两个理念，但是随着实际应用中需求种类和数量的不断增多，给开发人员在搭建系统框架时带来了大量的挑战。例如，在现代化智能工厂中，分布式控制系统不仅需要满足处理各种传感器与执行设备的功能需求，还要引导系统的自我配置、满足实时约束、监控工作环境、设置合理的保护机制等各种功能性约束，尤其是随着人工智能技术的蓬勃发展，还为工业控制过程增加了预测这一智能控制流程。如果按照当前的分布式控制系统的架构方式，将上述其中几个类型的需求为一组，采用特定功能的功能模块进行搭建，例如，用于检测实时约束的模块、用于协调设备的模块等，就需要大量的服务器或分散控制设备相互协调配合才能实现。这不仅会带来系统开发的复杂性，同时各模块之间在执行具体任务时也很容易相互干扰，从而使整体控制过程受到影响，并且这种传统的架构方式普适性差，也不具有扩展性，不利于推广使用。
因此，需要一种适用广泛且扩展性好的分布式控制系统及方法。
发明内容
本发明提供一种具有分层框架的分布式控制系统，所述控制系统包括：
重配置层，用于接收所述控制系统的输入对象，并输出由所述控制系统生成的输出对象；
控制层，与所述重配置层通信连接，用于根据所述重配置层接收的输入对象，控制所述控制系统执行与所述输入对象对应的控制过程，生成对应于所述输入对象的所述输出对象并传输至所述重配置层；
服务层，与所述控制层通信连接，包括至少一个执行预设功能服务的服务池；以及，
通信层，与所述服务层通信连接，用于交互设置所述服务层中所述服务池对应的功能服务。
优选地，所述输入对象是指对应于所述控制系统控制行为的请求信息；所述输出对象是指由所述控制层根据所述请求信息执行分析和/或调用对应的所述服务池后生成的消息提示和/或控制指令。
优选地，所述控制层包括：
控制池，与所述重配置层通信连接，用于根据所述请求信息执行所述控制层内部的交互并获得第一交互结果，还用于根据所述请求信息和/或所述第一交互结果执行与所述服务层中对应的所述服务池的交互并获得第二交互结果，还用于根据所述第一交互结果和/或所述第二交互结果生成消息提示和/或控制指令并经所述重配置层输出至所述控制系统外部。
优选地，所述控制层还包括以下与所述控制池通信连接的至少一个池：
功能池，用于分析所述请求信息中的功能性需求；
实时池，用于调度所述请求信息中的实时性控制任务；
预测池，用于利用人工智能预测所述请求信息对应的控制结果；
协调池，用于协调所述控制系统中不同组件之间的合作执行；
安全池，用于确保所述控制系统执行控制过程期间的系统安全性。
优选地，所述预测池包括基于人工智能原理的专家系统，所述专家系统包括系统历史记录库，推理机和知识库。
根据本发明的另一个方面，还提供一种具有分层框架的分布式控制方法，该方法包括以下步骤：
利用重配置层接收经过安全检验的包含请求对象数据的请求消息；
利用控制层中的各个池分析所述请求信息，并执行对应于所述请求信息的响应操作；
根据所述请求信息，利用控制层调用服务层中对应的服务池；以及
根据所述控制层中的所述各个池的分析结果生成控制指令，并利用重配置层输出所述控制指令。
优选地，所述响应操作包括根据所述请求消息执行预测过程，所述预测过程包括：
从所述请求信息中提取请求条件并在系统历史数据中查找是否曾处理过相同的请求，如果是，则将所述系统历史数据中记录的相应结果作为预测结果输出，反之则启动推理过程，其中，所述推理过程是指根据所述请求条件查找可匹配的规则，并获得新的与所述请求条件相匹配的最优事例；
利用所述推理过程获得的新的事例更新事例库，并将所述新的事例作为预测结果输出。
根据本发明的另一个方面，还提供一种计算机系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器运行所述程序时执行如上所述的步骤。
根据本发明的另一个方面，还提供一种计算机可读存储介质，包括存储在所述可读存储介质上的计算机程序，其中，所述程序执行如上所述的步骤。
根据本发明的另一个方面，还包括一种用于行李处理的分布式控制系统，所述控制系统包括：
重配置层，用于接收行李的信息，并输出由所述控制系统生成的控制指令；
控制层，与所述重配置层通信连接，用于根据所述信息，控制所述控制系统生成控制输送机将所述行李送达至指定地点的控制指令；
服务层，与所述控制层通信连接，包括至少一个控制输送机执行特定行为的服务池；以及，
通信层，与所述服务层通信连接，用于为所述服务池加载对应于所述输送机特定行为的应用程序。
优选地，所述控制层包括：
控制池，用于根据所述行李信息执行所述控制层内部各池间的交互生成第一交互结果，根据所述第一交互结果与所述服务层中对应的服务池进行交互，并获得第二交互结果，根据所述第二交互结果生成控制指令经所述重配置层输出至所述控制系统外部；
功能池，用于检验输送机执行输送时需满足的功能性约束；
实时池，用于根据调度算法控制输送机的实时调度；
预测池，用于利用人工智能预测与所述行李信息相匹配的输送机组合策略；
协调池，用于确保一系列输送机的传输行为之间保持协调一致；
安全池，用于确保所述控制系统执行传输控制期间的系统安全性。
优选地，所述预测池根据所述行李信息找那个包含的请求条件判断系统历史中是否包括对应于该条件的事例，若有则直接将所述事例作为预测结果输出，若没有则启动专家系统分析获得对应于所述请求条件的最优事例，将所述最优事例保存至所述专家系统的事例库并作为预测结果输出。
优选地，所述服务层包括
传送服务池，用于使输送机的传送带沿上行/下行方向传送；
启停服务池，用于使输送机启动/停止传送；
合并服务池，用于使输送机将对应的行李与其它输送机上的行李合并传送；以及，
转移服务池，用于使输送机将对应的行李转移至其它输送机。
优选地，所述服务层还包括
追踪服务池，用于追踪输送机上的行李位置；
俯仰角度调整服务池，用于根据行李的重量和/或类型调节输送机传送带的俯仰角度。
根据本发明的另一个方面，还提供一种用于智能电网的分布式控制系统，所述控制系统包括：
重配置层，用于接收采集信息，所述信息是指传感器和/或智能仪表采集的信号和数据，并输出由所述控制系统生成的控制指令；
控制层，与所述重配置层通信连接，用于根据接收的所述采集信息，控制所述控制系统生成控制所述智能电网中各自动化设备的控制指令；
服务层，与所述控制层通信连接，包括至少一个控制所述自动化设备执行特定行为的服务池；以及，
通信层，与所述服务层通信连接，用于为所述服务池表述对应于所述自动化设备的特定应用程序。
优选地，所述控制层包括：
控制池，用于根据所述行李信息执行所述控制层内部各池间的交互生成第一交互结果，根据所述第一交互结果与所述服务层中对应的服务池进行交互，并获得第二交互结果，根据所述第二交互结果生成控制指令经所述重配置层输出至所述控制系统外部；
功能池，用于检验智能电网中各自动化设备运行时需满足的功能性约束；
实时池，用于根据调度算法控制智能电网中各自动化设备的实时调度；
预测池，用于利用人工智能预测与所述自动化设备的控制策略；
协调池，用于确保一系列自动化设备之间的运行保持协调一致；
安全池，用于确保所述控制系统执行对智能电网的控制期间的系统安全性。
优选地，所述服务层包括
监督服务池，用于监督电力资源的生产；
预估服务池，用于计算存储的电力资源的可持续时间；
价格服务池，用于调整电力资源的销售价格；
交易服务池，用于电力资源的购买与销售。
相对于现有技术，本发明取得了如下有益技术效果：本发明提供的分布式控制系统，通过采用能够满足特定需求的层与池构成的紧凑型框架结构，将复杂的控制过程分解为一系列小规模的功能与约束的组合，这种组合方式，不仅保证了框架的自定义性，同时也提高了可扩展性，使得本发明提供的分布式控制系统框架具有广泛的适用性；本发明提供的分布式控制系统框架采用的化繁为简的架构方式，执行不同功能的服务池完全独立，彼此不受干扰，实现了功能性的插拔使用，同时能够兼容专家系统以及安全验证等人工智能应用，具有高度的稳健性、灵活性和可重用性，更有利于开发人员对于应用程序的开发和测试，优化了分布式控制程序的开发验证过程。
附图说明
图1是本发明提供的用于行李处理系统的工作示意图。
图2是本发明提供的用于行李处理的分布式控制系统框架示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一般来说，现代控制系统框架的建设面临的主要问题是如何利用可实现各种控制过程的元件开发出满足各种功能需求与约束的控制体系，而这其中，如何明确设计出各元件之间的关系而使其概念化十分重要。
为此，发明人经研究，提出了一种具有分层框架的分布式控制系统，该系统利用了层与池的组合，将控制过程分解成简单的特定过程来克服复杂控制系统中的多种功能需求或约束，不仅简化了开发人员的开发过程，还具有高度的普适性和可扩展性，能够适用于多种应用场景。下面将结合具体实施例和说明书附图进行说明。
在本发明的一个实施例中，以行李处理系统为例，详细说明本发明提供的具有分层框架的分布式控制系统。行李处理系统通常用于机场等客运环境，用于为旅客运输行李，而行李处理速度的快慢直接影响着机场日常运行的成本，因此，如何设计出针对输送机的合理控制应用对行李处理系统尤为重要。
图1是本发明提供的用于行李处理系统的工作示意图，如图1所示，C1-C34表示输送机的编号，其中，每个输送机都能沿上行和下行两个方向(即图示中的向左箭头方向和向右箭头方向)移动。P0-P8表示用于将行李分配至输送机的执行器的名称，其中，执行器可根据需求将行李自动分配至对应的输送机。X1-X2表示用于扫描并登记行李ID的扫描设备，以便对执行器生成对应的控制指令。R1-R5表示行李登记台，可用于办理登记手续(即在行李托运时为行李分配ID)。
图2是本发明提供的用于行李处理的分布式控制系统框架示意图，如图2所示，根据行李处理系统的实际控制需求，该控制系统可包括重配置层(RL)、控制层(CCL)、服务层(SL)以及通信层(CL)。
其中，RL层包括该分布式控制系统与系统中其他的自动化设备(例如，图1中所示的输送机、执行器等)之间的多个接口，其功能主要用于处理控制系统的输入对象和输出对象。以行李处理系统为例，输入对象(ROI)是指来自于行李处理系统中各传感器以及其它输送机的信号和数据，例如，来自于扫描设备X1-X2获得的各行李ID以及对应的输送机编号(包括行李的起始点输送机和终点输送机)，输出对象(ROO)是指控制系统生成的用于驱动执行器P0-P8的控制指令，例如，为了使行李从起始点输送机到达终点输送机，需要向对应的执行器执行相应的操作的控制指令。RL层可以将接收到的ROI信息传输至CCL层，同时将从CCL层接收的ROO指令传输至行李处理系统中的其他设备，例如执行器等。
CCL层主要用于控制分布式控制系统的整个控制过程，这种控制过程是一种重配置过程，具体是指由分布式控制过程分解成的具有特定功能的池协同执行的有组织的且高效的执行过程。CCL层通常可包括用于根据各种重配置请求控制重配置过程的控制池，用于分析重配置请求中的功能性需求(例如，资源的分配与共享，不同服务之间的依赖关系等)的功能池，用于调度实时控制任务的实时池(例如，根据不同的调度策略调度不同优先级或不可预测的任务)，用于执行基于人工智能进行预测(例如，利用包括系统数据库，推理机和知识库的专家系统)的预测池，用于自适应协调控制系统中的不同组件的协调池，以及用于保证重配置过程执行安全以及后续应用程序执行安全的安全池。
以行图1所示的行李运输系统为例，CCL层的控制池可根据RL层接收的ROI信息，控制CCL层的控制池与其它池进行交互处理，同时还可以控制与SL层中各项输送服务的交互调用，例如，在针对某件行李执行输送时，控制对应于该行李输送路径上的执行器执行同步的控制。功能池可用于检验输送机在执行输送时的优先级等功能约束作用，例如，根据行李ID对应的航班飞行时间对输送的行李对应的输送机进行优先排序。实时池可用于根据调度算法执行针对输送机的实时调度任务，例如，输送速度调节、停止与启动调节、循环输送调节等。预测池可根据控制池接收的重配置请求预测分析最终输送机执行结果，例如，当预测池分析从控制池接收的对应于某件行李ID的输送请求时，将根据行李ID所包含的输送情报(包括行李运输的起点和终点)首先检查历史记录中是否处理过类似的请求，如果有，可以直接将对应的路径上的输送机控制行为传送至控制池，从而指导控制池对于服务层中各对应服务池的调用以便生成对应的控制指令，如果没有，则启动专家系统进行最优传送路径规划，同时更新专家系统的数据库，并将规划获得的最优路径传送至控制池，从而指导控制池与服务层各服务池的交互并生成控制指令。协调池可用于确保输送机之间的协调一致，例如，确保沿相同方向移动的一系列连续的输送机之间进行连贯的配置。安全池可用于确保整个系统的执行安全，例如，通过身份验证来确定接收到的信息是来自于其它特定的输送机。
SL层包括若干个根据实际应用环境设置的可执行特定服务功能的服务池，SL层从CCL层的控制池接收交互指令，从而根据交互指令调用相应的服务池与控制池进行交互，使得控制池可以根据相应的服务池中所包含的应用程序生成对应的输出对象(ROO)至RL层。以行李处理系统为例，SL层可包括用于使输送机的传送带沿上行方向传送的向上传送服务池，用于使输送机的传送带沿下行方向传送的向下传送服务池，用于使输送机的传送带停止移动的停止传送服务池，用于使输送机的传送带将其上的行李与其它输送机上的行李合并传送的合并传送服务池，以及用于使输送机的传送带将其上的行李转移至其它输送机的转移传送服务池等。
CL层是分布式控制系统框架的最后一层，是开发人员与框架的服务层SL进行交互的接口，通过该接口，开发人员可以自定义服务池的具体功能。以行李处理系统为例，可以自定义传送带的设置角度，以便调整其上不同重量或类型的行李所受到的摩擦力，防止行李在移动过程中受到损坏，或者为输送机设置跟踪功能，使得能够实时检测输送机上特定行李的传输位置等。
由此可知，通过利用上述本发明提供的分布式控制系统框架，为行李处理系统提供了一个紧凑型的控制过程。同时，由于采用了分层的框架结构，每一层都包含了若干个专门用于执行特定功能的池，这些层与池之间通过对应的高效协议进行交互，使得开发人员在进行应用开发时，能够灵活执行功能定义，简化了开发步骤，提高了可扩展性。
在本发明的一个实施例中，由于本发明提供的分布式控制系统框架具有自定义功能的分层架构，并且每层的池都可以根据实际应用需求进行自定义的组合，这使其具有了高度的通用性和扩展性，除了可用于上述行李处理系统，本发明提供的分布式控制系统框架还可以用于其它的自适应控制系统的控制应用。
以智能电网为例，本发明提供的具有分层框架的分布式控制系统还可用于对智能电网的自适应控制。与上述实施例中用于行李处理系统的控制系统相类似，用于智能电网的控制系统同样具有重配置层(RL)、控制层(CCL)、服务层(SL)以及通信层(CL)。
其中，RL层包括该分布式控制系统与智能电网中其他的自动化设备之间的多个接口，其功能主要用于处理控制系统的输入对象和输出对象。输入对象(ROI)是指来自于智能电网中各传感器或智能仪表的信号和数据，输出对象(ROO)是指控制系统生成的用于驱动自动化设备(例如继电器或智能开关)的控制指令。
CCL层包括用于处理各种重配置请求并控制重配置过程的控制池，用于检测重配置过程功能需求的功能池，用于调度实时控制任务的实时池，用于执行专家系统的预测池，用于自适应协调组成智能电网的不同微控制器之间协作一致性的协调池，以及用于保证重配置过程执行安全以及后续应用程序执行安全的安全池。
SL层包括若干个执行不同服务的服务池。例如，用于监督电力资源生产的监督服务池，用于存储能源和计算该能源可持续时间的预估服务池，用于控制电网负载达到平衡电力供应的负载服务池，用于根据电力资源消耗情况和电力生产条件执行智能调价的价格服务池，用于执行购买/销售电力资源的交易服务池等。
CL层是开发人员与框架进行交互的接口，通过该层，开发人员可根据智能电网的实际应用需求，为控制系统框架中的服务层自定义增加或删减相应的服务池。
由此可知，本发明提供的具有分层框架的分布式控制系统，可以适用于多种控制应用，这类控制应用只需满足在运行时可无需人工干预的对系统进行自动重配置以便响应可/不可预测事件，并且满足实时调度的智能控制流程，同时在各可通信的分布式设备之间具有一定的协调机制。
根据本发明的另一个方面，还提供一种具有分层框架的分布式控制方法，以行李处理系统为例，该方法可包括以下步骤：
S10、接收的经过安全检验的包含行李ID数据的请求消息，并根据提取请求信息中的请求条件，例如，该行李ID所对应的起始点输送机编号与终点输送机编号；
S20、根据获得的请求条件执行预测过程，在控制系统的历史数据中查找是否曾处理过与该行李ID的请求条件相类似的请求，即是否包括从该起始点输送机到终点输送机之间的最优路径，如果是，则将该最优路径作为预测结果输出，反之则启动推理过程；若启动推理过程，则根据所述专家系统包含的规则，查找与该请求条件相匹配的最优路径，并作为预测结果输出，同时将该新获得的最优路径保存至系统的历史数据库；
S30，根据预测结果和验证对应的协调约束条件获得的验证结果生成对应的配置结果，检验功能性约束后生成调度任务，并根据所述调度任务生成控制命令输出。
尽管在上述实施例中，采用了行李处理系统和智能电网系统为例来说明本发明提供的具有分层框架的分布式控制系统，但本领域普通技术人员应理解，在其它实施例中，本发明提供的分布式控制系统还可以用于其它具有自适应控制需求的应用场景，例如智能工厂等。
虽然本发明已经通过优选实施例进行了描述，然而本发明并非局限于这里所描述的实施例，在不脱离本发明范围的情况下还包括所作出的各种改变以及变化。
Claims (11)
1.一种具有分层框架的分布式控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：
重配置层，包括所述控制系统与系统中其他的自动化设备之间的多个接口，用于接收所述控制系统的输入对象，并输出由所述控制系统生成的输出对象，所述输入对象是指对应于所述控制系统控制行为的请求信息；所述输出对象是指由控制层根据所述请求信息执行分析和/或调用对应的服务池后生成的消息提示和/或控制指令；
控制层，与所述重配置层通信连接，用于根据所述重配置层接收的输入对象，控制所述控制系统执行与所述输入对象对应的控制过程，生成对应于所述输入对象的所述输出对象并传输至所述重配置层；所述控制过程是由分布式控制过程分解成的具有特定功能的池协同执行的有组织的且高效的执行过程的重配置过程；所述控制层包括：控制池，与所述重配置层通信连接，用于根据所述请求信息执行所述控制层内部的交互并获得第一交互结果，还用于根据所述请求信息和/或所述第一交互结果执行与服务层中对应的所述服务池的交互并获得第二交互结果，还用于根据所述第一交互结果和/或所述第二交互结果生成消息提示和/或控制指令并经所述重配置层输出至所述控制系统外部；所述控制层还包括以下与所述控制池通信连接的至少一个池：功能池，用于分析所述请求信息中的功能性需求；实时池，用于调度所述请求信息中的实时性控制任务；预测池，用于利用人工智能预测所述请求信息对应的控制结果；协调池，用于协调所述控制系统中不同组件之间的合作执行；安全池，用于确保所述控制系统执行控制过程期间的系统安全性；控制层中的各个池分析所述请求信息，并执行对应于所述请求信息的响应操作，所述响应操作包括根据所述请求信息执行预测过程，所述预测过程包括：从所述请求信息中提取请求条件并在系统历史数据中查找是否曾处理过相同的请求，如果是，则将所述系统历史数据中记录的相应结果作为预测结果输出，反之则启动推理过程，其中，所述推理过程是指根据所述请求条件查找可匹配的规则，并获得新的与所述请求条件相匹配的最优事例；利用所述推理过程获得的新的事例更新事例库，并将所述新的事例作为预测结果输出；
服务层，与所述控制层通信连接，包括至少一个执行预设功能服务的服务池，用于根据交互指令调用相应的服务池与控制池进行交互，使得控制池可以根据相应的服务池中所包含的应用程序生成对应的输出对象；以及，
通信层，与所述服务层通信连接，用于由开发人员与服务层进行交互从而自定义所述服务层中所述服务池对应的功能服务；
其中，以上每层的池根据实际应用需求进行自定义的组合。
2.根据权利要求1所述的控制系统，其特征在于，所述预测池包括基于人工智能原理的专家系统，所述专家系统包括系统数据库，推理机和知识库。
3.根据权利要求1所述的控制系统，其特征在于，所述控制系统为用于行李处理的分布式控制系统；
所述重配置层，具体用于接收行李的ID信息，并输出由所述控制系统生成的控制指令；
所述控制层，具体用于根据所述ID信息，将分布式控制过程分解成的具有特定功能的池协同执行的有组织的且高效的执行过程的重配置过程，控制所述控制系统生成控制输送机将所述行李送达至指定地点的控制指令；
所述服务层包括至少一个控制输送机执行特定行为的服务池；
所述通信层，具体用于由开发人员与服务层进行交互从而为所述服务池加载对应于所述输送机特定行为的应用程序。
4.根据权利要求3所述的控制系统，其特征在于，所述预测池根据所述行李ID信息找那个包含的请求条件判断系统历史中是否包括对应于该条件的事例，若有则直接将所述事例作为预测结果输出，若没有则启动专家系统分析获得对应于所述请求条件的最优事例，将所述最优事例保存至所述专家系统的事例库并作为预测结果输出。
5.根据权利要求3所述的控制系统，其特征在于，所述服务层包括
传送服务池，用于使输送机的传送带沿上行/下行方向传送；
启停服务池，用于使输送机启动/停止传送；
合并服务池，用于使输送机将对应的行李与其它输送机上的行李合并传送；以及，
转移服务池，用于使输送机将对应的行李转移至其它输送机。
6.根据权利要求3所述的控制系统，其特征在于，所述服务层还包括
追踪服务池，用于追踪输送机上的行李位置；
俯仰角度调整服务池，用于根据行李的重量和/或类型调节输送机传送带的俯仰角度。
7.根据权利要求1所述的控制系统，其特征在于，所述控制系统为用于智能电网的分布式控制系统；
所述重配置层，具体用于接收采集信息，所述信息是指传感器和/或智能仪表采集的信号和数据，并输出由所述控制系统生成的控制指令；
所述控制层，具体用于根据接收的所述采集信息，将分布式控制过程分解成的具有特定功能的池协同执行的有组织的且高效的执行过程的重配置过程，控制所述控制系统生成控制所述智能电网中各自动化设备的控制指令；
所述服务层，包括至少一个控制所述自动化设备执行特定行为的服务池；
所述通信层，具体用于由开发人员与服务层进行交互从而为所述服务池加载对应于所述自动化设备的特定应用程序。
8.根据权利要求7所述的控制系统，其特征在于，所述服务层包括
监督服务池，用于监督电力资源的生产；
预估服务池，用于计算存储的电力资源的可持续时间；
价格服务池，用于调整电力资源的销售价格；
交易服务池，用于电力资源的购买与销售。
9.一种具有分层框架的分布式控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用重配置层接收经过安全检验的包含请求对象数据的请求信息；
利用控制层的控制池与所述重配置层通信连接，用于根据所述请求对象数据，进行将分布式控制过程分解成的具有特定功能的池协同执行的有组织的且高效的执行过程的重配置过程，并执行所述控制层内部的交互并获得第一交互结果，还用于根据所述请求信息和/或所述第一交互结果执行与服务层中对应的服务池的交互并获得第二交互结果，还用于根据所述第一交互结果和/或所述第二交互结果生成消息提示和/或控制指令并经所述重配置层输出至控制系统外部；
以及，利用控制层中的各个池分析所述请求信息，并执行对应于所述请求信息的响应操作；所述利用控制层中的各个池分析所述请求信息包括以下至少一种：利用功能池分析所述请求信息中的功能性需求；利用实时池调度所述请求信息中的实时性控制任务；利用预测池利用人工智能预测所述请求信息对应的控制结果；利用协调池协调所述控制系统中不同组件之间的合作执行；利用安全池确保所述控制系统执行控制过程期间的系统安全性；所述响应操作包括根据所述请求信息执行预测过程，所述预测过程包括：从所述请求信息中提取请求条件并在系统历史数据中查找是否曾处理过相同的请求，如果是，则将所述系统历史数据中记录的相应结果作为预测结果输出，反之则启动推理过程，其中，所述推理过程是指根据所述请求条件查找可匹配的规则，并获得新的与所述请求条件相匹配的最优事例；利用所述推理过程获得的新的事例更新事例库，并将所述新的事例作为预测结果输出；
根据所述请求信息，利用控制层调用服务层中对应的服务池；以及
根据所述服务池中所包含的调度信息生成控制指令，并利用重配置层输出所述控制指令。
10.一种计算机系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器运行所述程序时执行如权利要求9所述的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，包括存储在所述可读存储介质上的计算机程序，其中，所述程序执行如权利要求9所述的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811230094.6A CN109189031B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 具有分层框架的分布式控制系统、方法及应用 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811230094.6A CN109189031B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 具有分层框架的分布式控制系统、方法及应用 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109189031A CN109189031A (zh) | 2019-01-11 |
| CN109189031B true CN109189031B (zh) | 2021-07-27 |
Family
ID=64946278
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811230094.6A Active CN109189031B (zh) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 具有分层框架的分布式控制系统、方法及应用 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109189031B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112084127B (zh) * | 2020-08-24 | 2022-04-22 | 珠海格力电器股份有限公司 | 分布式控制器及分布式自控系统 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104438094A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-03-25 | 中国民航大学 | 一种机场到达行李智能分拣运输系统及控制方法 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5659470A (en) * | 1994-05-10 | 1997-08-19 | Atlas Copco Wagner, Inc. | Computerized monitoring management system for load carrying vehicle |
| CN100462153C (zh) * | 2005-06-16 | 2009-02-18 | 中国民用航空总局第二研究所 | 机场行李自动处理系统及其处理方法 |
| EP2684105A1 (en) * | 2011-03-09 | 2014-01-15 | Petra Solar Inc. | Distributed control of dynamic reactive power |
| CN103272780A (zh) * | 2013-05-12 | 2013-09-04 | 安徽工程大学 | 机场行李智能安检分拣系统 |
| US20160381499A1 (en) * | 2015-06-23 | 2016-12-29 | Mihai Radu Draghici | Personal luggage locator device, system, and processes |
| CN105537131B (zh) * | 2015-12-14 | 2018-05-18 | 上海邮政科学研究院 | 一种基于多样化信息协同的邮件分拣系统 |
| CN107244546A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-10-13 | 沈阳工业大学 | 目标与载荷自适应异面快递搬运机 |
-
2018
- 2018-10-22 CN CN201811230094.6A patent/CN109189031B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104438094A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-03-25 | 中国民航大学 | 一种机场到达行李智能分拣运输系统及控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109189031A (zh) | 2019-01-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Peltonen et al. | 6G white paper on edge intelligence | |
| Nikolakis et al. | On a containerized approach for the dynamic planning and control of a cyber-physical production system | |
| CN108400917B (zh) | 一种面向智能制造的边缘计算网关及系统 | |
| Leitão | Agent-based distributed manufacturing control: A state-of-the-art survey | |
| Feljan et al. | SOA-PE: a service-oriented architecture for planning and execution in cyber-physical systems | |
| CN111170095A (zh) | 一种电梯调度系统 | |
| Kaindl et al. | Self-representation for self-configuration and monitoring in agent-based flexible automation systems | |
| Bergweiler | Intelligent manufacturing based on self-monitoring cyber-physical systems | |
| Borangiu et al. | An implementing framework for holonic manufacturing control with multiple robot-vision stations | |
| Priego et al. | Agent-based middleware architecture for reconfigurable manufacturing systems | |
| Vieira et al. | Low-cost industrial controller based on the raspberry pi platform | |
| Nikolakis et al. | A cyber-physical context-aware system for coordinating human-robot collaboration | |
| CN109189031B (zh) | 具有分层框架的分布式控制系统、方法及应用 | |
| CN116366643A (zh) | 一种工业移动机器人智慧运维的云边协同平台架构 | |
| Borangiu et al. | Smart manufacturing control with cloud-embedded digital twins | |
| Lyu et al. | Multi-agent modeling of cyber-physical systems for IEC 61499 based distributed automation | |
| Franceschi et al. | A framework for cyber-physical production system management and digital twin feedback monitoring for fast failure recovery | |
| Weyns et al. | Six software engineering principles for smarter cyber-physical systems | |
| Lyu et al. | Evaluating a self-manageable architecture for industrial automation systems | |
| Hubauer et al. | Empowering adaptive manufacturing with interactive diagnostics: A multi-agent approach | |
| De Carolis et al. | Cyber-physical systems in manufacturing: future trends and research priorities | |
| Legat et al. | A multi-agent architecture for compensating unforeseen failures on field control level | |
| CN115056234B (zh) | 基于事件驱动和无限状态机的rpa控制器调度方法及系统 | |
| Azari et al. | Improving resilience in cyber-physical systems based on transfer learning | |
| CN112231231B (zh) | 云端服务的调试方法、系统及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |