CN110308700B - 一种存在不可控行为的加工路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于自动制造系统控制技术领域，公开了一种不可控行为的加工路径规划方法；针对存在不可控并带有不可靠资源的制造系统提出死锁避免算法、稳健控制方案和优先级划分策略等控制方案，得到标识M下一组安全的变迁发射集合；当集合中变迁激发后，系统到达新的状态M＇，依据变迁使能规则，得到一组新的使能变迁集合，依据一系列控制策略循环上述操作，层层筛选，重新得到新标识下安全发射的变迁集合；挑选出合适变迁进行激发，依此形成一个动态选择控制机制，如此往复，实时动态的得到一组发射变迁集合，对应于制造系统的加工路径。本发明针对系统中存在不可控行为，对加工路径进行合理规划、灵活选择，保障加工进程安全稳健。

Description

一种存在不可控行为的加工路径规划方法

技术领域

本发明属于自动制造系统控制技术领域，尤其涉及一种不可控行为的加工 路径规划方法。

背景技术

制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。采用自动化 制造技术，不仅可以降低工作人员的劳作强度，同时也能够提高制造效率和成 品质量，进一步增强企业的市场竞争力；在实际制造加工过程中，一个简单的 系统需要的进程都是非常庞大且复杂，此时如果系统缺乏合适的监控措施，容 易在加工制造过程中出现所不期望的状态；从而造成巨大的经济损失和安全事 故；因此，提高系统的安全性、可靠性是当今自动制造领域急需解决的重要问 题。

Petri网是以过程的角度对复杂制造系统进行描述与分析，可以直观的阐述制 造过程中的诸多系统特性。是一种描述离散事件系统的有效的建模工具。针对 离散系统控制问题，研究者们也做了很多深入研究，大多都是基于全可观可控 且无资源损坏的理想情况下；但是在实际的操作过程中，系统会涉及到资源损 坏等突发状况，有时一个系统资源的故障就可能导致整个系统陷入瘫痪状态， 此外由于现有技术限制，器件老化、加工器件属性等诸多方面的因素，不可避 免的导致事件行为不可控，即外部控制器无法禁止和促使行为事件的发生，可 能会不可控制地导致加工进程紊乱，扰乱系统资源分配，使得制造路径走进高 危状态。针对存在不可控事件的自动制造系统研究，现有文献相对匮乏，并未 形成一个完整的体系，动态系统的可控性是揭示动态系统本质特征的重要结构 特性。随着对系统结构特性的深入学习，研究表明，可控性对于被控对象是否 可以进行控制与综合等基本问题研究具有极其重要的意义。

综上所述，现有技术存在的问题是：技术限制，器件老化、加工器件属性 等诸多方面的因素：在实际的操作过程中使得加工过程不可避免的导致事件行 为不可控，即外部控制器无法禁止和促使行为事件的发生，可能不可控制地导 致加工进程紊乱，扰乱系统资源分配，使得制造路径走进高危状态。

解决上述技术问题的难度：(1)在状态标识M下，满足使能条件的变迁会 不受控制的向前激发，严重情况下会存在连续不可控行为，使得进程发生一系 列连锁反应，导致加工制造过程不可控制的前进好几步，造成加工路径紊乱；(2) 满足使能条件的不可控变迁迟迟不进行激发，在加工过程中占用其他进程变迁 向前激发所必须需要的系统资源，导致其他进程中的工件由于缺乏系统资源的 供给而无法向前传输，使得制造系统陷入停滞。

解决上述技术问题的意义：不可控行为的存在使得制造系统在加工过程中 隐藏着巨大的安全问题，可能会导致行为事件不可控制的激发，造成一系列连 锁反应，或者迟迟不进行激发，使得系统陷入短暂的停滞状态，严重地，影响 其他进程正常加工，系统稳健性要求所基于的理想条件违背或者偏差的情况下， 系统仍可以保持稳定的状态，不可控行为的存在可能使得制造系统不可控制的 走进一条高危路径，因此针对制造过程中存在不可控事件的系统进行路径规划 具有重要的现实意义。本发明主要针对系统加工过程中所存在的各类安全隐患， 寻求合适的加工路径保障系统安全稳健。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种存在不可控行为的加工路径 规划方法。

本发明是这样实现的，一种存在不可控行为的加工路径规划方法，所述不 可控行为的加工路径规划方法包括：

第一步，通过死锁避免算法、稳健控制方案、以及优先级划分策略的控制 方案，得到标识M下一组安全稳健的变迁激发集合，选择其中最优发射变迁进 行激发；

第二步，当集合中变迁激发后，系统到达一个新的状态标识M＇，依据变迁 使能规则，得到一组新的使能变迁集合，再次循环上述操作，层层筛选，重新 得到新标识下安全发射的变迁集合；

第三步，挑选出变迁进行激发，依此形成一个动态选择控制机制，如此往 复，实时动态的得到一组发射变迁集合，对应于制造系统的加工路径。

进一步，所述第一步的死锁避免算法具体包括：

(1)依据petri网结构，根据变迁使能规则，若M(·t∩p_a)＞0且M(·t∩p_r)＞0； 则变迁t满足使能条件，得到标识M下的使能变迁集合T＝{t₁,t₂,t₃…t_i}；对使能变 迁t_i进行判定，在当前资源

下，是否满足

如果满足条件，依据关 键库所性质，则在状态标识M下，满足使能的变迁t_i允许发射，否则，禁止t_i激 发；

(2)对步骤(1)中得到的变迁做进一步判定，在当前标识M下，进行N步 预测，N＝2；若当步骤(1)中变迁激发后预测一步时存在触发不可控变迁或者 连续不可控变迁时，可能会导致一系列连锁反应，需要进一步预测，若变迁激 发后，其后续使能变迁集合为

则N＝|T_uc|+1；如图2所示。；

(3)对步骤(2)中预测步长N-1步所到达的所有状态标识进行判定；判 定在各个标识下，不可控变迁激发后是否满足：

若其中一步不满 足条件，则从初始可控变迁激发走进不可控变迁的节点处进行禁止，系统进程 不可控制的走向一个所不期待的状态；

(4)通过以上策略输出标识M下，存在不可控行为的无死锁的变迁集合 T_en。

进一步，所述第一步的稳健控制方案具体包括：

(1)依据死锁避免算法得到标识M下无死锁变迁集合T_en，再跟据变迁所在 位置对变迁进行划分，分为存在不可靠资源进程中的变迁集合

与其他进程 变迁集合

即：

(2)对不可靠资源路径上无死锁变迁进行判定，在当前标识M下，在线核 查资源数目，判定在资源

下，

如果可以，则保留变迁t， 否则，从集合

中剔除；

(3)对存在不可靠资源加工路线中所包含的变迁依据属性进行划分，分为 不可控变迁集合和可控变迁集合；

(4)针对死锁避免后得到其他进程无死锁变迁集合

中变迁做进一步分 析，判断该变迁激发后，是否会释放一些资源从而导致不可靠资源进程中的不 可控变迁满足使能条件；如果满足，由于不可控变迁激发无法控制，所以需要 在线核查资源数目，判断不可控变迁满足使能条件时，在当前资源

的支撑下 是否可以运输到安全位置

处进行存储加工；如果可以，其他路径中的可控变 迁则保留；若不可以，则在无死锁变迁集合中剔除该可控变迁；

(5)综上，更新变迁集合，输出一组稳健变迁T_rb。

进一步，所述第一步的优先级划分策略具体包括：在petri网∑＝(P,T；F,M) 下，满足稳健变迁集合中变迁t_i激发后，t_i+1∈T_uc且t_i+1的后置资源是其他进程中部 件向前运输的必须资源；如果t_i+1不进行激发，变迁t_i+1后置系统资源不能及时释 放，造成其他必须使用该系统资源向前加工的进程陷入一段时间停滞状态；若 变迁t_i+1迟迟不进行激发，可能会造成系统的阻塞，此时，优先激发其他进程与t_i存在竞争的使能变迁，如果变迁激发后，系统资源仍有剩余使得变迁t_i满足使能 条件，则在稳健变迁集合中保留t_i，否则剔除，对稳健变迁集合进行更新。

特殊地，系统中存在连续不可控的行为，判断是否会不可避免走进与其他 加工进程存在资源竞争境地，并且某变迁激发的后续变迁为不可控变迁；若存 在这种情况，则在走进不可控变迁前可控变迁处进行判定控制。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述不可控行为的加工路径规划方法 的自动化制造系统。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明针对系统中存在不可控行 为，对加工路径进行合理规划、灵活选择，保障加工进程安全稳健；主要针对 存在不可控行为并带有不可靠资源的自动制造系统提出死锁避免算法、稳健控 制方案、以及优先级划分策略。通过一系列控制方案，得到标识M下一组安全 稳健的变迁集合，选择其中最优发射变迁进行激发，当集合中变迁激发后，系 统到达一个新的状态标识M′，依据变迁使能规则，得到一组新的使能变迁集合； 再次循环上述操作，层层筛选，重新得到新标识下安全发射的变迁集合，挑选 出合适的变迁进行激发，依此形成一个动态选择控制机制；如此往复，实时动态的得到一组发射变迁集合，对应于制造系统的加工路径。

附图说明

图1是本发明实施例提供的不可控行为的加工路径规划方法流程图。

图2是本发明实施例提供的步数说明图。

图3是本发明实施例提供的存在不可控行为自动制造系统简图。

图4是本发明实施例提供的含有不可控变迁的petri网模型图。

图5是本发明实施例提供的存在不可控变迁的petri网示意图。

图6是本发明实施例提供的含有不可控事件安全隐患简图。

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，以下结合实施例， 对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以 解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明采用一个动态选择控制机制，如此往复，实时动态的得到一组发射 变迁集合，对应于制造系统的加工路径。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的不可控行为的加工路径规划方法包括以 下步骤：

S101：针对存在不可控行为系统提出死锁避免算法、稳健控制方案、以及 优先级划分策略；通过一系列控制方案，得到标识M下一组安全稳健的变迁集 合，选择其中最优发射变迁进行激发；

S102：当集合中变迁激发后，系统到达一个新的状态标识M＇，依据变迁使 能规则，得到一组新的使能变迁集合，再次循环上述操作，层层筛选，重新得 到新标识下安全发射的变迁集合；

S103：挑选出合适的变迁进行激发，依此形成一个动态选择控制机制，如 此往复，实时动态的得到一组发射变迁集合，对应于制造系统的加工路径。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

1死锁避免

设计规划一条高效安全的加工路径首先要保证系统在无死锁的前提下，提 出死锁避免算法：

不可控死锁避免算法：

具体步骤如下：

(1)依据petri网结构，根据变迁使能规则，若M(·t∩p_a)＞0且M(·t∩p_r)＞0； 则变迁t满足使能条件，依此得到标识M下的使能变迁集合T＝{t₁,t₂,t₃…t_i}。对使 能变迁t_i进行判定，在当前资源

下，是否满足

如果满足条件，依 据关键库所性质，则，在状态标识M下，满足使能的变迁t_i允许发射，否则，禁 止t_i激发。

(2)由于系统中存在不可控变迁，会导致加工过程中一些事件行为不可控 制的发生，此时需要对步骤(1)中得到的变迁做进一步判定，在当前标识M下， 进行N步预测，一般情况下，N＝2(防止后续存在不可控变迁激发，走进危险 路径)；若当步骤(1)中变迁激发后预测一步时存在触发不可控变迁或者连续 不可控变迁时，可能会导致一系列连锁反应，需要进一步预测，比如：某变迁 激发后，其后续使能变迁集合为

则N＝|T_uc|+1；如图2所示。

(3)当系统中存在不可控行为或者连续不可控行为时，一旦触发不可控变 迁，可能会造成一系列连锁反应，此时需要对步骤(2)中预测步长(N-1)步 所到达的所有状态标识进行判定，以防止后续连锁反应会无法控制的走向所不 期望状态，依据关键库所原理，判定在各个标识下，不可控变迁激发后是否满 足：

若其中一步不满足条件，则需要从初始可控变迁激发走进 不可控变迁的节点处进行禁止，防止后续加工路径紊乱，系统进程不可控制的 走向一个所不期待的状态；模型简化如图3所示，对于连续不可控行为，预测 步长N能够到达的所有状态标识可以视为一个集合群[M]＝{M₁→M₂→…M_n}； 一旦触发不可控，集合群中的元素可以被视为一个整体，安全性要求保证[M]中 每一个元素满足安全要求。

(4)通过以上方案输出标识M下，存在不可控行为的无死锁的变迁集合 T_en。

2稳健性控制

(1)依据死锁避免算法得到标识M下无死锁变迁集合T_en，再跟据变迁所在 位置对变迁进行划分，分为存在不可靠资源进程中的变迁集合

与其他进程 变迁集合

即：

(2)对不可靠资源路径上无死锁变迁进行判定，在当前标识M下，在线核 查资源数目，判定在资源

下，

(在资源

支撑下，托肯可 以运输到

处，最坏情况下，是停滞在不可靠资源处，部件只占用

资源，若 系统突发故障，不会导致进程停滞在占用其他加工进程所需资源处，影响其他 进程的正常加工，影响整个系统加工)，如果可以，则保留变迁t，否则，从集 合

中剔除。

(3)对存在不可靠资源加工路线中所包含的变迁依据属性进行划分，分为 不可控变迁集合和可控变迁集合。

(4)针对死锁避免后得到其他进程无死锁变迁集合

中变迁做进一步分 析，判断该变迁激发后，是否会释放一些资源从而导致不可靠资源进程中的不 可控变迁满足使能条件。如果满足，由于不可控变迁激发无法控制，所以需要 在线核查资源数目，判断不可控变迁满足使能条件时，在当前资源

的支撑下 是否可以运输到安全位置

处进行存储加工。如果可以，其他路径中的可控变 迁则保留；若不可以，则在无死锁变迁集合中剔除该可控变迁。

(5)综上，更新变迁集合，输出一组稳健变迁T_rb。

算法如下表示：

3优先级划分

当制造系统中存在不可控事件时，既不能禁止变迁激发，也无法控制变迁 进行激发。托肯不受控制地激发或者连续激发会造成严重的安全事故，托肯迟 迟不进行激发，停滞在加工进程的某一个阶段，也会造成不可估计的损失。

问题描述：如图4所示：

在如图4所示的标识：M＝p₁+p₃+p₅+r₁；使能变迁为：t₁,t₃,t₅；其中t₂∈T_uc， 在可观可控情况下系统是活的，无死锁的。若此时变迁t₁激发，系统资源r₁被占 用，到达标识M′；在状态M′情况下，满足使能条件的变迁是t₂，由于t₂∈T_uc；如 果此时不可控变迁迟迟未进行激发，系统资源r₁不能及时被释放，由于进程L₂,L₃需要资源r₁供给原料实现零部件向前加工。造成进程L₂,L₃阻塞，造成整个系统陷 入停滞状态。

基于以上问题，如下分析：

在petri网∑＝(P,T；F,M)下，满足稳健变迁集合中变迁t_i激发后，t_i+1∈T_uc且t_i+1的后置资源是其他进程中部件向前运输的必须资源，此时如果t_i+1不进行激发， 变迁t_i+1后置系统资源不能及时释放，可能造成其他必须使用该系统资源向前加 工的进程陷入一段时间停滞状态。若变迁t_i+1迟迟不进行激发，可能会造成系统 的阻塞，此时，优先激发其他进程与t_i存在竞争的使能变迁，如果变迁激发后， 系统资源仍有剩余使得变迁t_i满足使能条件，则在稳健变迁集合中保留t_i，否则 剔除，对稳健变迁集合进行更新。

特殊地，针对存在连续不可控的行为，判断是否会不可避免走进与其他加 工进程存在资源竞争境地，并且某变迁激发的后续变迁为不可控变迁，若存在 这种情况，则在走进不可控变迁前可控变迁处进行判定控制，防止一系列连锁 反应使得加工系统紊乱，难以控制，陷入停滞。

优先级划分算法：

下面结合具体实施例对本发明的应用原理作进一步的描述。

本发明以petri网为工具，对制造系统进行路径规划。petri网是一种描述系统 元素并发操作的工作模型，是对离散并行系统的数学表示，petri网系统是从过程 的角度出发，主要针对一些复杂系统的分析与描述提供一种有效的建模工具， 可以直观清晰的说明并发、冲突、同步、资源竞争等系统特性。

定义1：一个petri网(结构)N是一个四元组(P,T,F,W)，其中P和T分别 称为库所和变迁的集合，P和T非空，有限且不相交，也就是说， P≠φ,T≠φ,P∩T＝φ；

称为流关系或者有向弧集合。W:(P×T)∪(T×P)→N是一个映射，该映射为每一条弧分配一个权值，即W(f)＞0 若f∈F,W(f)＝0若

称为W为petri网N的权函数。

在petri网结构中，包括通过有向箭头(弧)进行连接的变迁和库所两类节 点，还有在库所处用来描述元素状态信息流动的托肯。库所，利用圆圈表示； 变迁元素利用小方形表示，为了节省空间，有时也会用一条小黑线直接表示； 流关系一般是使用带箭头的弧线表示，用来连接库所与变迁这两类节点；在petri 网系统中对象元素称作托肯，通常用小黑点表示，小黑点数目表示对象数目， 当库所里托肯数目超过3时，使用正整数直接表示。

定义2：运行规则：

存在变迁t∈T在标识M下满足使能的条件如下：

如果系统状态标识可以提供变迁消耗弧上的权值所要求的资源数目，并且 库所的容量也可以容纳消耗弧上权值所产生的资源数目，则这时称该变迁满足 发生条件，具有发生权。

在状态标识M下，使能变迁t激发后将到达新的标识M′，变迁激发后新标 识如下式；若M[t＞，则表示t在标识M情况下满足使能条件，具有发生权，t激 发后，此时标识M改变为M的后继M′，则此刻M′为：

对

则：

定义3：变迁属性

依据事件发生与否是否能够被控制，将行为事件分为可控事件和不可控事 件，对应petri网中依据变迁激发与否能否被控制划分为可控变迁集合与不可控 变迁集合；即：T＝T_c∪T_uc；

不可控变迁是否进行发射与现标识下petri网的结构和状态有关，与外部环 境无关。所以外部控制器无法对其进行监测和控制，在加工过程中无法禁止和 促使不可控变迁的发生，变迁激发具有随机性。

定义5：关键库所

petri网(N，M)，对关键库所

的定义如下，

注：若a,b是某条加工进程中的两个运输节点，当使能变迁通过h(h＞1,h∈N₊) 步激发可以使得在节点a处的加工托肯传输到节点b处进行加工，则可表示为 a→…b；

根据定义4可以将关键库所划分为以下两大类；

第一类：当前标识M下的空闲库所(初始库所)或者是在标识M下，系统 加工进程中占用资源数目最少的传输库所，在这种情况下，系统资源剩余充足， 不会导致各个进程之间由于资源竞争而使得系统存在等待；

第二类：当变迁满足使能条件时，该库所在到达距离最近的关键库所的路 径中占用资源数目最多的传输库所，在这类情况下，由于该库所占用资源的数 目最多，当托肯向前加工运输的时候，只会释放资源，不会存在占据更多资源 的情况，减缓了各个进程之间的资源竞争，减小资源压力。

关键库所相当于自动制造系统中零部件在向前进行加工运输时的一个中间 停转站，加工部件可以在该位置处进行资源核查，探索判定当前状态标识下， 资源数目是否足够支撑此时状态下满足使能变迁的前置库所里的托肯运输到同 一进程中下一个中转站处进行加工存储，如果可以则该变迁激发，系统是活的， 这时系统总可以寻找一条路径保障工件加工结束，考虑最坏情况，假若只有进 程L运输，其他进程停滞在初始状态，资源未被占用，一定可以保障运输：

此时再向前加工传输，系统资源又被释放，下一个工件重复操作， 最终保障所有工件可以加工结束，基于此，对多条加工路径进行合理规划，使 得加工部件有序规则前进。然而由于部件在加工过程中会不可避免地存在一些 不可控的情况，扰乱加工进程，此时，需要对加工进程做进一步判断。

定义6：并发性

并发性：指在包含多道进程的环境中，宏观上多个进程都满足加工运行条 件，但是处理器在每一时刻只能执行一个操作，导致各个进程之间交错进行。 并发性是一种提升效率的手段。

针对存在不可控行为的自动制造系统路径规划简图如图6所示，下面结合 图6思路和图5模型对本发明进行阐述：

变量说明

(1)死锁避免

如图5，其中T_uc＝{t₅,t₁₃,t₁₄,t₁₉}，P_ur＝{r₇}；存在不可控变迁的petri网示意图，制造系统存在四条加工进程，分别是：L₁:p₁→p₂→p₃→p₄→p₅； L₂:p₆→p₇→p₈→p₉→p₁₀；L₃:p₁₁→p₁₂→p₁₃→p₁₄→p₁₅→p₁₆； L₄:p₁₈→p₁₉→p₂₀→p₂₁；在图5所示的petri网模型中，其中库所p₁中存在4个 托肯，p₆，p₁₇中分别含有6个托肯，p₁₁中包含7个托肯，传输库所p₃，p₄，p₇，p₈，p₉，p₁₀，p₁₂，p₁₃，p₁₈，p₁₉中分别存在一个单位托肯，系统资源r₁,r₃,r₄,r₇中分别存在一个单位的缓存空间，资源r₂,r₅,r₆处于饱和状态，无缓存空间。存在 变迁集合{t₁,t₂,t₃…t₂₁}，其中，不可控变迁集合：T_uc＝{t₅,t₁₃,t₁₄,t₁₉}，不可靠资源集 合为：P_ur＝{r₆}，综上，得到当前状态下系统标识M为：

M＝4p₁+p₃+p₄+6p₆+p₇+p₈+p₉+p₁₀+7p₁₁+p₁₂+p₁₃+6p₁₇+p₁₈+p₁₉+r₁+r₃+r₄+r₇；初 始化，根据示意图网结构，对变迁判定是否M(·t∩p_a)＞0且M(·t∩p_r)＞0，得标识M 下的使能变迁集合：T＝{t₁,t₃,t₄,t₈,t₉,t₁₀,t₁₁,t₁₂,t₁₇,t₁₈}；依据定义4可知，针对图5 示意图中的关键库所集合为：

依据死锁避免算法，可知在当 前标识M下，不存在不可控行为时满足无死锁变迁为:T′＝{t₃,t₄,t₈,t₉,t₁₀}。

由于系统存在不可控行为，需要对系统做进一步的判定；

在图5标识中，在可观可控情况下，得到的无死锁变迁集合为： T′＝{t₃,t₄,t₈,t₉,t₁₀}，当变迁t₃进行激发，M[t₃＞M′，释放资源r₂，系统标识为： M′＝4p₁+2p₄+6p₆+p₇+p₈+p₉+p₁₀+7p₁₁+p₁₂+p₁₃+6p₁₇+p₁₈+p₁₉+r₁+r₂+r₄+r₇；此时在 新标识下使得进程L₃中变迁t₁₃满足使能条件，由于t₁₃∈T_uc，无法通过外部控制器 控制t₁₃是否向前传输，若变迁t₁₃激发

到达状态M″，： M″＝4p₁+2p₄+6p₆+p₇+p₈+p₉+p₁₀+7p₁₁+p₁₂+p₁₄+6p₁₇+p₁₈+p₁₉+r₁+r₃+r₄+r₇在该标 识下，使变迁t₁₄满足使能条件，由于t₁₄∈T_uc，

需要对制造系统进一 步判定，变迁t₁₄激发，使用资源r₁，同时释放资源r₂，系统标识为：

M″′＝4p₁+2p₄+6p₆+p₇+p₈+p₉+p₁₀+7p₁₁+p₁₂+p₁₅+6p₁₇+p₁₈+p₁₉+r₂+r₃+r₄+r₇，在标 识M″′下，状态标识的后续使能变迁T＝{t₄,t₈,t₉,t₁₀,t₁₁,t₁₂,t₁₇,t₁₈}中无不可控变迁，可 以看到，由于一个变迁的激发，导致一系列连锁反应，状态集合群为 [M₁]＝{M′,M″,M″′}；如表1所示；

同理，可控变迁t₄激发后，使用资源r₄，释放资源r₃，此时系统状态标识为：M′＝4p₁+p₃+p₅+6p₆+p₇+p₈+p₉+p₁₀+7p₁₁+p₁₂+p₁₃+6p₁₇+p₁₈+p₁₉+r₁+2r₃+r₇；

在状态标识M′下，使能变迁集合中t₅∈T_uc，无法通过外部控制器控制t₅的激 发与否，则此时需要对状态进一步判断M′[t₅＞M″；对状态M″继续进行判定，可 得M″＝5p₁+p₃+6p₆+p₇+p₈+p₉+p₁₀+7p₁₁+p₁₂+p₁₃+6p₁₇+p₁₈+p₁₉+r₁+2r₃+r₄+r₇；加工托 肯直接传输到关键库所处。后续使能变迁属性均是可控的，对于变迁t₄激发后所 导致的一系列连锁反应状态群集[M₂]如表1所示。

表1变迁t₃,t₄激发后[M]状态分布情况

由上表1可以直观的得到当变迁t₃或者t₄激发后，后续不可控变迁以及连续 不可控变迁激发所到达的状态标识组合[M]；在每一个状态标识下，对系统资源 数目进行核查，依据死锁避免算法，对变迁是否纳入集合T_en中进行判定。

当t₃激发后，存在一系列连锁反应

需要对一系列满足不可控变迁激发的状态标识集[M]中元素分别进行判定。在标识 M″′中，由于M″′[t＞，且t∈T_c，停止预测。再依据死锁避免算法可知，在系统标 识M′，M″中不可控变迁t₁₃,t₁₄激发均不符合条件，由于变迁t₁₃,t₁₄∈T_uc，无法对其 进行控制，此时只能在走进不可控路径的可控变迁处进行控制，所以剔除t₃；

同理可得，当变迁t₄激发后，状态标识集[M]中的每一步都满足安全要求， 允许变迁t₄进行激发。综上，得到标识M下，系统无死锁变迁集合为： T_en＝{t₄,t₈,t₉,t₁₀}；

(2)稳健性控制

针对存在不可靠资源系统稳健性控制，主要考虑不可靠资源路径上资源损 坏的影响，在当前资源

支撑下，对状态标识M下集合

中变迁判断，判定是 否可以满足

若满足条件，则认为该变迁稳健，否则，禁止发射。 如图5，在无死锁变迁集合T_en中，没有存在不可靠资源路径的变迁，则对其他进 程变迁分析，判断其他进程变迁激发后，是否会释放资源导致不可靠资源进程 中的不可控变迁满足使能条件。如果满足，在对此时满足使能条件的不可控变 迁进行稳健性判断，若在资源

支撑下，托肯可以传输到不可靠资源处存储加 工，则变迁激发是稳健的，不可靠资源突发故障，不会影响其他进程加工，否 则，需要从进入高危路径的可控变迁处进行禁止。由图可知，当进程L₂中变迁t₈激发后，到达新标识下，此时系统的状态为：

M′＝4p₁+p₃+p₄+6p₆+p₇+2p₉+p₁₀+7p₁₁+p₁₂+p₁₃+6p₁₇+p₁₈+p₁₉+r₁+r₄+r₆+r₇释 放资源r₆，使得不可靠资源路径下不可控变迁t₁₉满足使能条件，依据稳健控制策 略，由于

t₁₉满足稳健性，即t₈激发系统稳健。保留，综上，此时 考虑不可靠资源的稳健变迁集合：T_rb＝{t₄,t₈,t₉,t₁₀}。

(3)优先级划分

在图5的petri网示意图中，稳健变迁集合T_rb＝{t₄,t₈,t₉,t₁₀}中，若变迁t₄激发，使得库所p₄中的加工部件向前传输到库所p₅处，占用系统资源r₄，直到下一个阶 段的不可控变迁t₅激发后，才能释放资源r₄，此时需要对不可控变迁释放的资源 分析，可知L₂进程中第三加工阶段的托肯向前运输(变迁t₉激发)需要系统资源 r₄提供原材料，由于不可控变迁的特性，没有办法控制发生，也没有办法促使其 向前进发，所以此时当与t₉存在竞争的t₄激发后下一阶段走进不可控变迁环境 中，变迁是否被激发无法通过外部控制器进行控制，系统具有随机性，若t₅迟迟 不进行激发，导致L₂进程中第三加工阶段陷入短暂停滞状态，此时优先让t₉激发， 若t₉激发后剩余资源仍然使得变迁t₄满足使能条件则，则在稳健变迁集合中保留t₄，否则剔除；可知，当变迁t₉激发后，消耗资源r₄，使得N(r₄)＝0，使得变迁t₄不满足M(·t₄∩p_a)＞0且M(·t₄∩p_r)＞0；综上对T_rb集合进行更新，最终变迁安全稳 健集合T_rb′＝{t₈,t₉,t₁₀}。

考虑系统并发性能：在系统安全稳健的前提下，优先激发相对落后的变迁； 使得系统中各个进程几乎保持“同步”，得到此时最优发射变迁集合T_cr＝{t₈}；

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发 明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明 的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种不可控行为的加工路径规划方法，其特征在于，所述不可控行为的加工路径规划方法包括：

第一步，通过死锁避免算法、稳健控制方案、以及优先级划分策略的控制方案，得到标识M下一组安全稳健的变迁集合，选择其中最优发射变迁进行激发；

第二步，当集合中变迁激发后，系统到达一个新的状态标识M＇，依据变迁使能规则，得到一组新的使能变迁集合，再次循环上述操作，层层筛选，重新得到新标识下安全发射的变迁集合；

第三步，挑选出变迁进行激发，依此形成一个动态选择控制机制，如此往复，实时动态的得到一组发射变迁集合，对应于制造系统的加工路径；

所述第一步的死锁避免算法具体包括：

(1)依据petri网结构，根据变迁使能规则，若M(·t∩p_a)＞0且M(·t∩p_r)＞0；则变迁t满足使能条件，得到标识M下的使能变迁集合T＝{t₁,t₂,t₃…t_i}；对使能变迁t_i进行判定，在当前资源

下，是否满足

如果满足条件，依据关键库所性质，则在状态标识M下，满足使能的变迁t_i允许发射，否则，禁止t_i激发；

(2)对步骤(1)中得到的变迁做进一步判定，在当前标识M下，进行N步预测，N＝2；若当步骤(1)中变迁激发后预测一步时存在触发不可控变迁或者连续不可控变迁时，则进一步预测，当变迁激发后，其后续使能变迁集合为

则N＝|T_uc|+1；

(3)对步骤(2)中预测步长N-1步所到达的所有状态标识进行判定；判定在各个标识下，不可控变迁激发后是否满足：

若其中一步不满足条件，则从初始可控变迁激发走进不可控环境的节点处进行禁止，防止系统加工进程不可控制的走向一个所不期待的状态；

(4)通过以上方案输出标识M下，存在不可控行为的无死锁的变迁集合T_en；

所述第一步的稳健控制方案具体包括：

(1)依据死锁避免算法得到标识M下无死锁变迁集合T_en，再跟据变迁所在位置对变迁进行划分，分为存在不可靠资源进程中的变迁集合

与其他进程变迁集合

即：

(2)对不可靠资源路径上无死锁变迁进行判定，在当前标识M下，在线核查资源数目，判定在资源

下，

如果可以，则保留变迁t，否则，从集合

中剔除；

(3)对存在不可靠资源加工路线中所包含的变迁依据属性进行划分，分为不可控变迁集合和可控变迁集合；

(4)针对死锁避免后得到其他进程无死锁变迁集合

中变迁做进一步分析，判断该变迁激发后，是否会释放一些资源从而导致不可靠资源进程中的不可控变迁满足使能条件；如果满足，由于不可控变迁激发无法控制，所以需要在线核查资源数目，判断不可控变迁满足使能条件时，在当前资源

的支撑下是否可以运输到安全位置

处进行存储加工；如果可以，其他路径中的可控变迁则保留；若不可以，则在无死锁变迁集合中剔除该可控变迁；

(5)综上，更新变迁集合，输出一组稳健变迁T_rb；

所述第一步的优先级划分策略具体包括：在petri网∑＝(P,T；F,M)下，满足稳健变迁集合中变迁t_i激发后，t_i+1∈T_uc且t_i+1的后置资源是其他进程中部件向前运输的必须资源；如果t_i+1不进行激发，变迁t_i+1后置系统资源不能及时释放，造成其他必须使用该系统资源向前加工的进程陷入一段时间停滞状态；若变迁t_i+1迟迟不进行激发，可能会造成系统的阻塞，此时，优先激发其他进程与t_i存在竞争的使能变迁，如果变迁激发后，系统资源仍有剩余使得变迁t_i满足使能条件，则在稳健变迁集合中保留t_i，否则剔除，对稳健变迁集合进行更新。

2.如权利要求1所述的不可控行为的加工路径规划方法，其特征在于，存在连续不可控的行为，判断是否会不可避免走进与其他加工进程存在资源竞争境地，并且某变迁激发的后续变迁为不可控变迁；若存在这种情况，则在走进不可控变迁前可控变迁处进行判定控制。

3.一种应用权利要求1～2任意一项所述不可控行为的加工路径规划方法的自动化制造系统。

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