基于Stateflow的赋时Petri网仿真实现方法

以合理配置和优化内外资源为目的的生产调度问题已成为制造业的研究热点.通过利用赋时Petri网建模方法对Job Shop生产调度问题建立模型,采用Matlab环境下的Stateflow工具箱实现了对所建Petri网模型的动态可视化仿真,获得了网运行的变迁序列并构建出Petri网的可达图,同时分析了各机器生产效率.该仿真方法降低了Petri网理论分析的难度,仿真结果为制造系统的实际流程设计提供了依据.     

一种基于时变Petri网的服务组合质量检验方法

为了解决动态服务组合过程中功能执行时序与工作流的关系问题,提出了一种基于时变Petri网技术的Web服务组合模型.引入Petri网有向网结构来描述组合过程中输入/输出功能及时间因素影响,以Petri网的有向弧结构表示服务组合过程中服务功能时间参数输入/输出表达式,利用时变函数表示服务的时间消耗,进而将服务组合转化为时变Petri网的流程正确性检验和时间开销优化问题,使建立的服务组合模型在组合成功率和用户满意度间达到良好的动态平衡.提出了一种基于回溯方法的服务组合流程检验和QoS计算方法,用于时变Petri网系统下服务组合策略的构建和验证.为了说明该方法的有效性,以一个实际电厂信息调度平台系统提供的Web服务为研究对象,通过两组仿真实验,分别说明该方法具有良好的组合成功率及使用相同候选服务集构建组合策略的有效性.实验数据和结果分析表明,该建模方法能够达到特定用户对服务功能的使用需求.     

资源配置混杂Petri网的混杂系统生产过程动态调度

为了增强混杂生产过程应对突发事件的能力,以一种新的混杂Petri网(资源配置混杂Petri网)为研究模型,给出了相应的使能和激发规则.并在资源配置混杂Petri网建立的仿真模型的基础上,融入事件逻辑网和逻辑规划,提出一种适用于混杂系统动态生产调度建模和优化的方法.以典型的混杂生产过程为例,研究混杂系统生产过程建模及优化.研究结果表明,资源配置混杂Petri网模型描述能力强,能够有效描述混杂系统生产过程,所提出的动态调度方案切实有效.     

应急预案流程的Petri网建模方法研究

为了提高应急信息系统模型的语义基础,提出了一种基于Petri网的应急预案流程的建模方法。以ABC模型为上位本体建立了应急预案流程本体,提出了应急预案流程的Petri网建模过程,并定义了应急预案流程中本体和层次Petri网的映射规则。使用该方法对某公路桥梁抢修应急预案流程进行Petri网建模,并通过仿真分析验证了建模方法的有效性。     

基于Petri网与SimEvents的半导体晶圆生产线建模与仿真

SimEvents与Petri网相结合是一种很好的复杂生产线建模仿真方法,应用这一方法建立了一条300mm晶圆生产线的仿真模型.描述了其Petri网模型建立的总体流程和各个详细步骤,以及在SimEvents环境下实现Petri网模型并进行仿真的关键技术.在此基础上,对晶圆生产的不同调度方案分别进行了仿真,并把仿真结果进行了比较,从而验证了仿真建模方法的正确性.     

基于Petri网的BPR建模方法的研究

文章论述了基于Petri网的事务流程模型和流程建模方法。经过40多年的研究与应用,Petri 网在自动控制、通信和计算机科学等许多领域已经获得了较为成熟的应用。但把它作为支持BPR实施的流程建模工具,还没有得到广泛的应用。文中提出了一种基于Petri网的流程建模方法－BPM,在增加适当的属性后,用BPM设计的流程可直接用于仿真,这样就可得到必要的流程优化数据,以实现流程的优化。文章最后用一个简单的例子对BPM的有效性进行了验证。     

基于随机Petri网的协同服务模型与分析

提出了一种基于随机Petri网的协同服务模型与分析方法,选择了企业协同服务中几个最具有代表性的流程,利用随机Petri对这些代表流程进行了建模以及模型简化和证明.然后,以电子商务系统中的物流系统为例,在随机Petri网模型建模的基础上应用模型等价化简和性能评价方法,时模型化简前后的系统性能和计算时间进行了对比分析.     

基于Petri网的BRP建模方法的研究

文章论述了基于Petri网的事务流程模型和流程建模方法,经过40多年的研究与应用,Petri网在自动控制、通信和计算机科学等许多领域已经获得了较为成熟的应用。但它作为支持BPR实施的流程建模工具,还滑和得到广泛的应用,文中提出了一种基于Petri网的流建模方法－BPM,在增加适当的属性后,用BPM设计的流程可直接用于仿真,这样就可得到必要的流程优化数据,以实现流程的优化,文章最后用一个简单的例子对BPM的有效性进行了验证。     

着色Petri网对高性能集群的建模与性能评估

针对形式化建模方法导致的状态空间爆炸问题,提出了一种基于Petri网的高性能集群建模与性能评估方法.首先分析了高性能集群的系统架构,构建了模型的总体结构;然后针对集群系统建立了相应的任务产生子模型和调度子模型,并通过对Petri网进行着色,根据不同种类任务的执行特点设计了相应的任务处理模型.仿真结果表明,利用所建立的模型能够有效评估关键参数对集群性能的影响.     

基于Petri 网的工业设计过程管理工作流建模研究

工业设计过程建模是产品设计过程管理研究的关键环节,直接影响着项目开发周 期和整体效益,但目前工业设计行业没有针对设计过程管理有效的建模技术及其系统。为实现 对工业设计企业设计过程动态性、结构性和有序性管理,在产品设计过程管理中引入面向过程 的组织管理与流程优化的工作流技术及Petri 网建模方法;然后根据对设计过程管理流程的研 究,构建了设计过程管理工作流程图;进而结合工作流技术、Petri 网过程建模方法和工业设计 过程管理流程提出工业设计过程管理的4 个阶段工作流建模方法：本体分析、元素提取、元素 概括、元素带入;最后,以工业设计过程管理建模领域为例构建了基于Petri 网的工业设计过程 管理工作流模型,在此基础上实现了工业设计过程管理原型系统。     

基于S-函数的无刷直流电机系统建模研究

本文在分析无刷直流电机系统数学模型的基础上,提出了无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法。在Matlab/Simulink中,通过S-函数独特的结构,建立独立的功能模块,如电动机本体模块、反电动势产生模块、速度PI控制模块、电流PI控制模块等,再进行功能模块的有机整合,搭建无刷直流电机控制系统快速高效的仿真模型。该方法成功地应用于电动车驱动系统的设计仿真。     

具有多层感知器力矩补偿的机器人自抗扰控制

本文针对机器人系统的控制特性,提出了一种基于自抗扰控制(ADRC)的关节控制算法,该算法可以克服传统控制算法中存在的如系统抗干扰能力弱,控制性能受限于建模精度,动态性能与稳态性能难以兼顾,控制律设计较为复杂等问题.针对受控系统特性给出了一套实际控制器的完整设计方法与参数整定方法,并根据控制性能指标设计优化函数完成了最优控制参数的优化,在系统参数辨识的基础上利用多层感知器(MLP)设计了对建模不确定性的补偿网络.数值仿真和实验结果均表明该算法能够实现机器人快速稳定的轨迹跟踪,具有良好的控制精度与很强的抗干扰能力,此外该算法不依赖于精确的系统模型,降低了实际设计和应用的难度,具有很好的工程应用价值.     

双摆机器人摆杆平衡态任意转换运动控制的实现

双摆机器人两摆杆具有一个自稳定(Down-down)和三个自不稳定(Down-up, up-down, up-up)的平衡状态, 4个平衡状态之间可以构成12个相互转换的运动动作和8个自旋动作. 本文运用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论, 设计具有基于特征辨识多控制模态结构的控制器; 采用``类等效'的系统建模方法和改进型遗传算法, 实现双摆机器人模型的精确辨识和其多模态控制器多参数的整定与优化, 并解决了多控制模态之间的平滑切换, 以及从仿真研究到实时控制成功的快速过渡等关键问题. 以(Down-up)向(Up-down)状态的转换为例, 说明了如何实现四个平衡状态之间的任意相互转换的运动控制, 并介绍了仿人智能控制器设计的详细过程. 仿真与实时控制的实例证明了设计理论与方法的有效性.     

污水处理过程递推双线性子空间建模及无模型自适应控制

污水处理过程中, 生化反应硝态氮浓度和溶解氧浓度是决定出水水质好坏的两个最关键变量, 难以采用常规基于模型的方法进行有效控制. 本文基于数据驱动建模与控制技术, 提出一种污水处理过程递推双线性子空间辨识(Recursive bilinear subspace identification, RBLSI)建模和无模型自适应控制方法. 首先, 针对污水处理过程的非线性时变动态特性, 采用最小二乘递推双线性子空间辨识方法建立污水处理生化反应过程具有参数自适应能力的递推双线性模型; 其次, 基于建立的数据驱动模型, 采用基于多参数灵敏度分析(Multi-parameter sensitivity analysis, MPSA)和遗传粒子群优化(Genetic algorithm-particle swarm optimization, GA-PSO)算法的无模型自适应控制(Model-free adaptive control, MFAC)方法对硝态氮和溶解氧浓度进行直接数据驱动控制; 最后, 数据实验及其比较分析表明了所提方法的有效性和优越性.     

催化裂化过程稳态优化控制研究

催化裂化装置是一个高度非线性、时变、长时延、强耦合、分布参数和不确定性的复杂系统.在研究其过程机理的基础上,定义了一种模糊神经网络用以建模,用自相关函数检验法检验模型的正确性,再用改进的Frank-Wolfe算法进行稳态优化计算,并以一炼油厂催化裂化装置为对象进行试验,研究其辨识、建模和稳态优化控制.这种模糊神经网络具有隐层数多、隐层结点数多、泛化能力和逼近能力强、收敛速度快的优点,更突出的特点还在于可由输出端对输入求导,为稳态优化计算提供了极大方便,它与改进的Frank-Wolfe算法相结合用于解决非线性复杂生产过程的建模和稳态优化控制问题是可行的.     

An integrated advanced process control framework using run-to-run control,virtual metrology and fault detection

This paper develops a new advanced process control (APC) system for the multiple-input multiple-output (MIMO) semiconductor processes using the partial least squares (PLS) technique to provide the run-to-run control with the virtual metrology data, via the gradual mode or the rapid mode depending on the current system status, in order to deal with metrology delays and compensate for different types of system disturbances. First, we present a controller called the PLS-MIMO double exponentially weighted moving average (PLS-MIMO DEWMA) controller. It employs the PLS method as the model building/estimation technique to help the DEWMA controller generate more consistent and robust control outputs than purely using the conventional DEWMA controller. To cope with metrology delays, the proposed APC system uses the pre-processing metrology data to build up the virtual metrology (VM) system that can provide the estimated process outputs for the PLS-MIMO DEWMA controller. Lastly, the Fault Detection (FD) system is added based upon the principal components of the PLS modeling outcomes, which supplies the process status for the VM mechanism and the PLS-MIMO DEWMA controller as to how the process faults are responded. Two scenarios of the simulation study are conducted to illustrate the APC system proposed in this paper.     

基于UML的仿真应用系统映射方法研究

基于组件的仿真应用系统设计方法在视图建模时往往存在标准不统一的问题,提出了仿真应用系统向统一建模语言UML映射的解决思路,仅用两种视图实现了系统的完整建模,完成了系统静态组成结构向UML复合结构图的映射以及系统动态行为向UML活动图的映射。参考模型驱动架构MDA的开发过程,对完成映射的系统进行了代码自动生成,实现了用户的零编码。最后,通过某一海军作战仿真实例证明,此方法达到了基于组件的仿真应用系统视图建模标准化的目的,提高了系统的一致性。     

基于微粒群优化算法的非线性系统PWA多模型建模

针对复杂非线性系统,将微粒群优化(PSO)算法与多模型建模相结合,设计了一种基于PSO算法的非线性系统分段仿射(PWA)多模型建模算法。该算法将PWA多模型建模问题转化为混合整数二次规划（MIQP）问题,并基于PSO算法对其进行优化求解。在求解的过程中,采用分层优化求解方法,有效降低优化问题的维数,减小了陷入局部最优的概率,并通过仿真验证了该算法的有效性。     

云粒子群优化算法在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络中节点计算能力和存储存能量有限的问题一直制约着无线传感器网络的发展.为此,本文提出了一种基于云PSO（particle swarm optimization）算法的无线传感器网络能量优化方法,主要包括网络分簇、网络能量模型建立、云PSO算法迭代优化等步骤.其中云PSO算法采用云理论模型优选惯性权重可以提高PSO算法的收敛速度,典型函数测试结果表明其效果优于常规PSO算法和遗传算法;在网络建模中采用二分功率控制算法可以降低网络能耗、延长节点寿命.最后经仿真试验和对比分析表明本文提出的方法在优化无线传感器网络中具有速度快、节点生存能力强的优点,并能有效地控制网络能耗.     

基于Petri网和Agent的复杂适应系统建模

针对复杂适应系统内部关系繁杂、难于描述及计算机仿真建模困难等问题,提出一种基于时间Petri网和多Agent相结合的建模方法.以Agent为基本建模元素,用Petri网描述Agent内部的行为规则,实现复杂适应系统的Petri网与多Agent相结合的有机建模,可避免Petri网建模引起的模型空间爆炸和Agent内部推理...