CN113657827A - 一种物流系统切换建模与滤波方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于物流工程技术领域，公开了一种物流系统切换建模与滤波方法。本发明基于正切换系统建模方法、事件触发策略和异步滤波器技术，针对物流系统中庞大的快递量进行数据采集，提出了一种物流系统中快递高效传输的方法，该方法考虑了网购狂欢节带来的庞大的快递量问题，根据快递量和各个转运中心的压力，利用切换技术为各个转运中心合理的分配任务量，从而提高了处理快递的效率，也考虑了恶劣天气等其它影响物流系统正常运转的因素，从而大大的提高了物流系统的运转性能，及时的派遣快递到对应的收货人手中。

Description

一种物流系统切换建模与滤波方法

技术领域

本发明属于物流工程技术领域，尤其涉及一种物流系统切换建模与滤波方法。

背景技术

现代物流系统在城市基础建设中具有重要的作用。物流系统一般要求两个或两个以上的物流功能单元，这些物流功能单元有机结合在一起，进而完成物流服务的目的。物流系统主要由采购、运输、储存、流通加工、装卸、搬运、包装、销售、物流信息处理等物流环节。其中所需的劳务、设备、材料、资源等要素，这需要由外部环境向系统提供。物流系统就是要求在一定的时间和空间里，把需输送的物料比如快递以及相关的设备、或者是输送工具、人员以及通信联系等若干相互制约的动态要素构成的具有特定功能的部件构成一个有机整体。物流系统的成功要素是使物流系统整体优化以及合理化，并服从或改善社会大系统的环境。

随着我国物流系统建设不断取得进步，快递行业蓬勃发展，越来越多的人选择了网上购物，极大的方便了人们的日常生活，面对着大量的网上购物，物流系统也面临着极大的压力，为了迎合广大人民的需求，物流的建设也在不断增加，不管是城市还是乡村，出现了越来越多的快递站点，但是快递站点的增加并没有解决快递无法及时到站的情况，快递往往会因为各种原因而不能及时到达最终的客户手中，比如客户下单之后，快递从商家出货到快递仓库中，再经过分拣、打包、分类、运输等基本流程，这其中的每一个环节都会有各种可能性发生，比如遭遇恶劣的天气、交通阻塞、人员问题等导致快递无法及时到达到收货人手中。还有一些其它的情况，比如双十一、双十二这种网购狂欢日，一天成交的订单量极其庞大，如果处理不得当，甚至会导致物流系统瘫痪，在这种情况下，如何高效的运输快递到收货人显得尤为重要。网络购物无法离开物流系统，拥有一个好的物流系统就意味着拥有了市场，客户会优先选择服务更好的、收发货速度更快的物流公司。

发明内容

本发明目的在于提供一种物流系统切换建模与滤波方法,以解决快递爆仓导致的物流系统瘫痪的技术问题。

为了能够设计出令客户满意的物流系统，提出一种事件触发机制，当满足事件触发条件时来调动各个物流站点来分担不同的物流任务。考虑到快递出货时的数量是非负的，而且需要经过多个处理流程，因此使用正切换系统进行建模，为了防止类似双十一这种网购狂欢日带来的庞大的快递数量问题，采取饱和控制。为了更好的表明物流系统的高效特点，设计了一种事件触发异步滤波器来估计快递及时到达的数量。本发明的一种物流系统切换建模与滤波方法的具体技术方案如下：

一种物流系统切换建模与滤波方法，包括如下步骤：

步骤1：构造现代物流系统的状态空间模型；

步骤2：建立切换信号满足的切换条件；

步骤3：建立现代物流系统的事件触发条件；

步骤4：建立事件触发异步滤波器模型；

步骤5：引入饱和函数模型；

步骤6：构造现代物流系统的增广系统模型；

步骤7：设计针对现代物流系统的事件触发异步滤波器。

进一步地，所述步骤1的现代物流系统的状态空间模型如下：

y(t)＝C_σ(t)x(t)+D_σ(t)w(t)

z(t)＝E_σ(t)x(t)+F_σ(t)w(t)

其中，x(t)＝[x₁(t),x₂(t),...,x_n(t)]^T∈Rⁿ为时刻t运输到始发转运中心的快递数量，x_j(t)为时刻t第j个始发转运中心上收到的快递数，其中1≤j≤n，n代表转运中心的个数；y(t)∈R^m为时刻t达到收货人的快递数量，m代表y(t)的维数，z(t)∈R^s是对y(t)的估计，s代表z(t)的维数，

是不可测的造成快递延误的外部扰动因素；σ(t)表示一个切换序列，在一个有限集

内取值，对于每一个切换序列0≤t₀≤t₁≤...它是右连续的；

表示对向量x(t)求导数运算；饱和函数sat(u)＝(sat(u₁),sat(u₂),...sat(u_m))^T，其中sat(u_i)＝sgn(u_i)min{|u_i,1|},i＝1,2,...m，其中u_i表示向量u的第i个分量，sgn是符号函数，min是最小值函数；A_σ(t),B_σ(t),C_σ(t),D_σ(t),E_σ(t),F_σ(t)为已知的系统矩阵；对于连续系统，假设矩阵A_σ(t)是Metzler矩阵，

Rⁿ,

N⁺,R^n×n分别表示n维向量、n维非负向量、正整数和n×n维欧氏矩阵空间。

进一步地，所述步骤2切换信号σ(t)满足的切换条件如下：

其中，N_σ(t₁,t₂)表示时刻t₁与时刻t₂之间的切换次数，τ表示驻留时间，N₀表示抖动界。

进一步地，所述步骤3的事件触发条件构造形式如下：

||e_y(t)‖₁＞β||y(t)‖₁，

其中，常量0＜β＜1，e_y(t)是测量的快递数量误差，

其中

表示自然数，它表示时刻

到达收货人的测量的快递数量，y(t)为时刻t到达收货人的实际快递数量。

进一步地，所述步骤4的事件触发异步滤波器模型的结构形式如下：

其中，x_f(t)表示滤波器的状态信号，z_f(t)表示对滤波器对输出信号y(t)的估计，A_fi,B_fi,E_fi,F_fi是要设计的滤波器矩阵。

进一步地，所述步骤5的饱和函数模型如下：

其中向量w∈Rⁿ,k∈Rⁿ,||k||_∞≤1，D_l∈R^n×n是元素为0或1的对角矩阵，

令H∈R^n×n满足||H||_∞≤1则有

其中矩阵A∈R^n×n。

进一步地，所述步骤6的增广系统模型如下：

其中，

x_e(t)＝x_f(t)-x(t)，e(t)＝z_f(t)-z(t)，

l是用来累加的中间变量，

是一个常数。

进一步地，所述步骤7包括如下具体步骤：

步骤7.1：设计的事件触发异步滤波器系统矩阵如下：

其中，α＞0,Rⁿ向量

ι,s是设计滤波器的中间变量，1_n表示元素全为1的n维向量，

表示第μ个元素为1，其余元素为0的n维向量，I表示单位矩阵；

步骤7.2：设计常数α＞0,β＞0,γ＞0,Rⁿ向量

使得以下不等式：

对于每一个μ₁＞0,μ₂＞0，以及任意的l＝1,2,...2ⁿ，在步骤7.1设计的滤波器下成立，其中α是证明故障检测系统为正使用的中间变量，β为事件触发条件中的系数，γ是L₁增益性能指标，p,q是物流系统或滤波器的模态，(p,q)表示此时第p个子系统和第q个滤波器模态运行，M_ql表示M_q的第l个分量，Φ＝I-β1_m×m，Ψ＝I+β1_m×m，1_m×m是m行m列的全1矩阵，I为单位矩阵；

步骤7.3：设计正切换系统的异步切换律如下：

其中，κ^-(t₀,t)表示切换系统同步的总时间，κ⁺(t₀,t)表示切换系统异步的总时间，τ_a,

表示切换子系统的驻留时间，Δ_m表示t_m时刻异步的持续时间；

步骤7.4：根据步骤3、步骤5、步骤7.1和步骤7.2的前八个条件，得到保证故障检测系统为正的条件：

当t∈[t_l,t_l+Δ_l)

其中，

当t∈[t_l+Δ_l,t_l+1)

其中，

步骤7.5：考虑外部各种不确定因素对现代物流系统快速运输效率的影响，考虑如下约束性能：

其中，

ρ是正常数；

步骤7.6：根据步骤3、步骤7.1得到保证故障检测系统随机稳定的条件：

当t∈[t_l,t_l+Δ_l)

其中，

当t∈[t_l+Δ_l,t_l+1)

其中，

步骤7.7：设计多重李亚普诺夫函数：

其中，

定义Γ(t)＝||e(t)||₁-γ||w(t)||₁

结合步骤7.1、步骤7.2的后八个条件、步骤7.6得到：

根据步骤7.2及步骤7.3中的条件，可以得到：

根据步骤7.7得到现代物流系统在设计的事件触发滤波器下是L₁稳定的。

本发明的一种物流系统切换建模与滤波方法具有以下优点：本发明提出了一种现代物流系统中物流高效传输方法。本发明基于正切换系统模型、事件触发策略和基于异步滤波器的检测方法，针对物流系统中传输的快递量进行数据采集，提出了现代物流系统中物流高效传输方法，即便物流系统中有干扰因素或快递量过大，该方法都可以有效的提升物流系统的性能，提高快递传输的效率。

附图说明

图1为本发明的物流系统示意图。

具体实施方式

为了更好地了解本发明的目的、结构及功能，下面结合附图，对本发明一种物流系统切换建模与滤波方法做进一步详细的描述。

本发明通过对现代物流系统的输入输出数据进行采集描述实际的运作流程：

考虑一个物流系统的流程图，一个现代物流系统是主要由揽件端网点、始发转运中心、目的地转运中心、派件端网点组成，图1展示了快递全流程中各个揽件端网点、始发转运中心、目的地转运中心、派件端网点之间的联系。图1物流系统示意图中各个站点能够在快递运输过程中起到调节当前运输快递量的作用，对防止某一站点积攒大量快递而导致物流系统瘫痪有着至关重要的作用。我们知道在快递运输的过程中，往往会受到不同因素的干扰，比如恶劣的天气、交通拥挤等因素，导致快递无法及时到到达某个站点，或者受到网购狂欢日的影响而导致某一快递站点堆积大量的快递，造成了物流系统的局部瘫痪。比如图1中，当因为网购狂欢日到来时，始发转运中心就会堆积大量的快递，如果运输掉的快递数量一直小于来自揽件端网点的快递量，那么转运中心将会堆积越来越多的快递。对于其它快递站点也一样，如果运输前天气极其恶劣，就会造成快递的堆积，影响物流系统的正常运作。为了能够让物流系统更好的运转、为了快递能及时到达客户，必须要合理的安排转运中心的任务量，人口密度大的转运中心往往有着极大的转运压力，通过将转运分配给人口密度小或任务量较少的转运中心，这样当某个转运中心任务量过大时，任务量较小的转运中心将分担一些任务，从而避免了快递在站点堆积的问题，提高了快递的运输效率。采用一种事件触发策略来控制快递的运输，对时间要求严格的快递比如海鲜、水果等及时的派遣，按照这种策略依次对快递进行派遣，在一定程度上减缓了物流系统的压力。考虑到快递出货时的数量是非负的，而且需要经过多个处理流程，因此使用正切换系统进行建模，为了防止类似双十一这种网购狂欢日带来的庞大的快递数量问题，采取饱和控制。为了更好的表明物流系统的高效特点，设计了一种事件触发异步滤波器来估计快递及时到达的数量，进一步完善物流系统。

如图1所示，一种物流系统切换建模与滤波方法，以现代物流系统始发转运中心接收的快递数量和到收货人手中的快递数量为研究对象，以进入转运中心的快递数量为控制输入，以实际到达客户手中的快递数量为输出，来建立现代物流系统的动态模型，包括如下步骤：

步骤1：构造现代物流系统的状态空间模型：

y(t)＝C_σ(t)x(t)+D_σ(t)w(t)

z(t)＝E_σ(t)x(t)+F_σ(t)w(t)

其中，x(t)＝[x₁(t),x₂(t),...,x_n(t)]^T∈Rⁿ为时刻t运输到始发转运中心的快递数量，x_j(t)为时刻t第j个始发转运中心上收到的快递数，其中1≤j≤n，n代表转运中心的个数。y(t)∈R^m为时刻t达到收货人的快递数量，m代表y(t)的维数，z(t)∈R^s是对y(t)的估计，s代表z(t)的维数，

是不可测的造成快递延误的外部扰动因素(例如高峰期车流量的突然增加而造成交通阻塞，恶劣的天气等)。σ(t)表示一个切换序列，在一个有限集S＝{1,2,...,J},J∈N⁺内取值，对于每一个切换序列0≤t₀≤t₁≤...它是右连续的。

表示对向量x(t)求导数运算。饱和函数sat(u)＝(sat(u₁),sat(u₂),...sat(u_m))^T，其中

其中u_i表示向量u的第i个分量，sgn是符号函数，min是最小值函数。A_σ(t),B_σ(t),C_σ(t),D_σ(t),E_σ(t),F_σ(t)为已知的系统矩阵。对于连续系统，假设矩阵A_σ(t)是Metzler矩阵，

Rⁿ,

N⁺,R^n×n分别表示n维向量、n维非负向量、正整数和n×n维欧氏矩阵空间。

步骤2：建立切换信号σ(t)满足的切换条件：

其中，N_σ(t₁,t₂)表示时刻t₁与时刻t₂之间的切换次数，τ表示驻留时间，N₀表示抖动界。

步骤3：建立现代物流系统的事件触发条件，其构造形式如下：

||e_y(t)‖₁＞β||y(t)‖₁，

其中，常量0＜β＜1，e_y(t)是测量的快递数量误差，

其中

表示自然数，它表示时刻

到达收货人的测量的快递数量，y(t)为时刻t到达收货人的实际快递数量。

步骤4：建立事件触发异步滤波器模型，其结构形式如下：

其中，x_f(t)表示滤波器的状态信号，z_f(t)表示对滤波器对输出信号y(t)的估计，A_fi,B_fi,E_fi,F_fi是要设计的滤波器矩阵。

步骤5：引入饱和函数模型

其中向量w∈Rⁿ,k∈Rⁿ,||k||_∞≤1，D_l∈R^n×n是元素为0或1的对角矩阵，

令H∈R^n×n满足||H||_∞≤1则有

其中矩阵A∈R^n×n。

步骤6：构造现代物流系统的增广系统模型：

其中，

x_e(t)＝x_f(t)-x(t)，e(t)＝z_f(t)-z(t)，

l是用来累加的中间变量，

是一个常数。

步骤7：设计针对现代物流系统的事件触发异步滤波器：

7.1设计的事件触发异步滤波器系统矩阵如下：

其中，α＞0,Rⁿ向量

ι,s是设计滤波器的中间变量，1_n表示元素全为1的n维向量，

表示第μ个元素为1，其余元素为0的n维向量，I表示单位矩阵。

7.2设计常数α＞0,β＞0,γ＞0,Rⁿ向量

使得以下不等式：

对于每一个μ₁＞0,μ₂＞0，以及任意的l＝1,2,...2ⁿ，在步骤7.1设计的滤波器下成立，其中α是证明故障检测系统为正使用的中间变量，β为事件触发条件中的系数，γ是L₁增益性能指标，p,q是物流系统或滤波器的模态，(p,q)表示此时第p个子系统和第q个滤波器模态运行，M_ql表示M_q的第l个分量，Φ＝I-β1_m×m，Ψ＝I+β1_m×m，1_m×m是m行m列的全1矩阵，I为单位矩阵。

7.3设计正切换系统的异步切换律如下：

其中，κ^-(t₀,t)表示切换系统同步的总时间，κ⁺(t₀,t)表示切换系统异步的总时间，τ_a,

表示切换子系统的驻留时间，Δ_m表示t_m时刻异步的持续时间。

7.4根据步骤3、步骤5、步骤7.1和步骤7.2的前八个条件，得到保证故障检测系统为正的条件：

当t∈[t_l,t_l+Δ_l)

其中，

当t∈[t_l+Δ_l,t_l+1)

其中，

7.5考虑外部各种不确定因素对现代物流系统快速运输效率的影响，考虑如下约束性能：

其中，

ρ是正常数。

7.6根据步骤3、步骤7.1得到保证故障检测系统随机稳定的条件：

当t∈[t_l,t_l+Δ_l)

其中，

当t∈[t_l+Δ_l,t_l+1)

其中，

7.7设计多重李亚普诺夫函数：

其中，

定义Γ(t)＝||e(t)||₁-γ||w(t)||₁

结合步骤7.1、步骤7.2的后八个条件、步骤7.6得到：

根据步骤7.2及步骤7.3中的条件，可以得到：

根据步骤7.7说明现代物流系统在设计的事件触发滤波器下是L₁稳定的。

可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。

Claims (8)

1.一种物流系统切换建模与滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：构造现代物流系统的状态空间模型；

步骤2：建立切换信号满足的切换条件；

步骤3：建立现代物流系统的事件触发条件；

步骤4：建立事件触发异步滤波器模型；

步骤5：引入饱和函数模型；

步骤6：构造现代物流系统的增广系统模型；

步骤7：设计针对现代物流系统的事件触发异步滤波器。

2.根据权利要求1所述的物流系统切换建模与滤波方法，其特征在于，所述步骤1的现代物流系统的状态空间模型如下：

y(t)＝C_σ(t)x(t)+D_σ(t)w(t)

z(t)＝E_σ(t)x(t)+F_σ(t)w(t)

其中，x(t)＝[x₁(t),x₂(t),...,x_n(t)]^T∈Rⁿ为时刻t运输到始发转运中心的快递数量，x_j(t)为时刻t第j个始发转运中心上收到的快递数，其中1≤j≤n，n代表转运中心的个数；y(t)∈R^m为时刻t达到收货人的快递数量，m代表y(t)的维数，z(t)∈R^s是对y(t)的估计，s代表z(t)的维数，

是不可测的造成快递延误的外部扰动因素；σ(t)表示一个切换序列，在一个有限集

内取值，对于每一个切换序列0≤t₀≤t₁≤...它是右连续的；

表示对向量x(t)求导数运算；饱和函数sat(u)＝(sat(u₁),sat(u₂),...sat(u_m))^T，其中sat(u_i)＝sgn(u_i)min{|u_i,1|},i＝1,2,...m，其中u_i表示向量u的第i个分量，sgn是符号函数，min是最小值函数；A_σ(t),B_σ(t),C_σ(t),D_σ(t),E_σ(t),F_σ(t)为已知的系统矩阵；对于连续系统，假设矩阵A_σ(t)是Metzler矩阵，

Rⁿ,

N⁺,R^n×n分别表示n维向量、n维非负向量、正整数和n×n维欧氏矩阵空间。

3.根据权利要求2所述的物流系统切换建模与滤波方法，其特征在于，所述步骤2切换信号σ(t)满足的切换条件如下：

其中，N_σ(t₁,t₂)表示时刻t₁与时刻t₂之间的切换次数，τ表示驻留时间，N₀表示抖动界。

4.根据权利要求3所述的物流系统切换建模与滤波方法，其特征在于，所述步骤3的事件触发条件构造形式如下：

||e_y(t)‖₁＞β||y(t)‖₁，

其中，常量0＜β＜1，e_y(t)是测量的快递数量误差，

其中

表示自然数，它表示时刻

到达收货人的测量的快递数量，y(t)为时刻t到达收货人的实际快递数量。

5.根据权利要求4所述的物流系统切换建模与滤波方法，其特征在于，所述步骤4的事件触发异步滤波器模型的结构形式如下：

其中，x_f(t)表示滤波器的状态信号，z_f(t)表示对滤波器对输出信号y(t)的估计，A_fi,B_fi,E_fi,F_fi是要设计的滤波器矩阵。

6.根据权利要求5所述的物流系统切换建模与滤波方法，其特征在于，所述步骤5的饱和函数模型如下：

其中向量w∈Rⁿ,k∈Rⁿ,||k||_∞≤1，D_l∈R^n×n是元素为0或1的对角矩阵，

令H∈R^n×n满足||H||_∞≤1则有

其中矩阵A∈R^n×n。

7.根据权利要求6所述的物流系统切换建模与滤波方法，其特征在于，所述步骤6的增广系统模型如下：

其中，

x_e(t)＝x_f(t)-x(t)，e(t)＝z_f(t)-z(t)，

l是用来累加的中间变量，

是一个常数。

8.根据权利要求7所述的物流系统切换建模与滤波方法，其特征在于，所述步骤7包括如下具体步骤：

步骤7.1：设计的事件触发异步滤波器系统矩阵如下：

其中，α＞0,Rⁿ向量

ι,s是设计滤波器的中间变量，1_n表示元素全为1的n维向量，

表示第μ个元素为1，其余元素为0的n维向量，I表示单位矩阵；

步骤7.2：设计常数α＞0,β＞0,γ＞0,Rⁿ向量

使得以下不等式：

对于每一个μ₁＞0,μ₂＞0，以及任意的l＝1,2,...2ⁿ，在步骤7.1设计的滤波器下成立，其中α是证明故障检测系统为正使用的中间变量，β为事件触发条件中的系数，γ是L₁增益性能指标，p,q是物流系统或滤波器的模态，(p,q)表示此时第p个子系统和第q个滤波器模态运行，M_ql表示M_q的第l个分量，Φ＝I-β1_m×m，Ψ＝I+β1_m×m，1_m×m是m行m列的全1矩阵，I为单位矩阵；

步骤7.3：设计正切换系统的异步切换律如下：

其中，κ^-(t₀,t)表示切换系统同步的总时间，κ⁺(t₀,t)表示切换系统异步的总时间，τ_a,

表示切换子系统的驻留时间，Δ_m表示t_m时刻异步的持续时间；

步骤7.4：根据步骤3、步骤5、步骤7.1和步骤7.2的前八个条件，得到保证故障检测系统为正的条件：

当t∈[t_l,t_l+Δ_l)

其中，

当t∈[t_l+Δ_l,t_l+1)

其中，

步骤7.5：考虑外部各种不确定因素对现代物流系统快速运输效率的影响，考虑如下约束性能：

其中，

ρ是正常数；

步骤7.6：根据步骤3、步骤7.1得到保证故障检测系统随机稳定的条件：

当t∈[t_l,t_l+Δ_l)

其中，

当t∈[t_l+Δ_l,t_l+1)

其中，

步骤7.7：设计多重李亚普诺夫函数：

其中，

定义Γ(t)＝||e(t)||₁-γ||w(t)||₁

结合步骤7.1、步骤7.2的后八个条件、步骤7.6得到：

根据步骤7.2及步骤7.3中的条件，可以得到：

根据步骤7.7得到现代物流系统在设计的事件触发滤波器下是L₁稳定的。

Images