本文介紹了一種集成柔性制造系統的模擬方法
柔性制造系統(FMS)近年來在機械制造 行業中得到推廣和應用,很多人將FMS定義 為加工系統在同一時刻內加工各種尺寸不同的 工件的能力。每個工件通常需要一系列機床的 不同操作;而每臺機床通過相應的調整就能進 行不同的操作,可以說這就是FMS產生的基 礎。但FMS同時又帶有高度自動化和計算機 控制的特征,它要求系統能針對不同的需要作 出快速響應,所以FMS的研究常與制造費用、 等待時間、臨時存貨、高質量、高設備利用率聯 系起來。 為使上述各方面達到最優的綜合,需要一 個有效的設計和值得采納的操作環境,以便于 FMS的實施;另一方面,由于系統的復雜性和 設備的昂貴,常使得FMS的設計、實施難以達 到預期的效果。所以,在建立一條FMS生產線 之前通常要進行FMS系統的模擬工作;同時, FMS模擬也常用于教學和科學研究,以達到加 快理論驗證和節約費用等目的。
FMS一般由幾個緊密聯系的部分組成:機 床、機器人、自動引導小車(AGV)、刀具和托盤 等。怎樣用計算機將它們協調地控制起來;同時 再加上一系列的信息,如:計劃、調度指令、系統 設置、系統能力等,它們之間的關系非常復雜, 使得設計環境的復雜性遠遠大于系統本身。于 是,對于FMS模擬系統,設計者提出了兩方面 的挑戰:
·怎樣處理系統中各部分和各種信息之間 的相互關系。
·怎樣根據管理者的目標,基于上述信息, 建立一套可行的能夠優化的操作控制指令。
一、傳統模擬方法及其不足
傳統的優化問題用數學方法,而FMS系 統的復雜性使得這種方法在簡捷性和真實性兩 方面產生了矛盾。這幾年,一些研究者將精力轉 向用計算機建模和輔助信息處理。這種方法通 過統計、實時跟蹤等將FMS系統的復雜性和 真實性統一在FMS模型中。
這樣,出現了FMS的各種模型。首先是各 種描述性的模型。這種模型使決策者很難進行 決策的產生、測試、選擇和操作。這種模型在任 務的處理上需要大量的信息處理和解釋。使決 策者不斷地面臨某一特定問題的求解和決策, 最終使得模型不實用。
近年來人們將FMS建模轉向人工智能或 專家系統,如基于知識的、基于規則診斷的或基 于調度系統進行輸出分析的。它們采取啟發式 方法解決問題,提供了傳統推理模型所具有的 描述能力,并提供輸出評價和修正管理的自動 處理能力。
但這些人工智能模型或專家系統模型在模 型建立和模擬方面是分離的,同時其知識和推 理也是分離的,如圖1所示。
如圖 1所示,專家系統沒有直接介入仿真 模型,導致了以下缺點:
(1)數據重復、仿真模型和專家系統間的 數據要經過轉換。
(2)模型不靈活,特定模型是用特定語言 開發的,即模型的處理控制和模型的描述被結 合在一起,使模型的修改、擴展都不容易。
(3)基于模型的推理過程很難連續進行, 因為模型是分階段確立的。
(4)維護代價高軟件維護代價隨著系統 中實體數目和接口數目的增加而急劇增加。
(5)不能自動保證全系統的一致性當由 —個模型轉換到另一個模型時,需要改變匹配 關系,而這種修改通常是很困難的。
(6)模型的自動生成能力有限仿真模型 和專家系統之間的相互作用使得輸入和輸出文 件的參數有限,所以專家系統在模型構造時只 起有限的作用。它被迫處理已存在的模型結構, 而設計高度參數化和非常通用的模型對設計者 會增加額外負擔,會導致復雜的模型。
這種仿真模型和專家系統的分離使得系統 效率低,帶來建模系統和專家系統不能很好結 合的不足。模擬過程高度程序化,而描述知識是 結合各種算法的。同時專家系統卻要求程序和 知識高度分離,這使得FMS的建模和模擬難 以成功地將模擬方法和人工智能結合起來。
二、智能模擬系統的集成理論
用集成和模擬解決上面的問題。將模型建 立、模擬、模擬輸出評估和模型修正全部集成在 一個單一的環境中。這里主要是基于面向對象 的技術。實際上,它允許描述和程序同時存在, 并允許它們之間進行交互。
1.對象結構描述和FMS建模
基于面向對象的技術對FMS進行建模有 兩個主要優點:
(1)對象與物理實體一致可以將模型中 的對象與系統中的實體建立一一對應的關系。 例如,賦值后的機器對應于單個的機器。這樣對 大部分用戶來說,溉使得建模過程可行、直觀, 又使得基于模型的推理更加有效。圖2是用對 象結構描述方法表示的一個機器對象的例子。
(2)系統的繼承和模型的繼承相一致實 際系統和模型間的高層映射關系可以在結構層 實現。見圖3。制造系統可以高度繼承,解決控 制問題的具體表示也可以繼承。并且通過類的 延伸,這種繼承在對象結構表示中也容易實現。
2.模擬系統設計
在面向對象的環境中,模型可以分離地進 行構造和操作。這里,就象實際系統一樣,在模 擬時兩個對象間只要傳遞消息即可。消息需要 由事件觸發并排入事件隊列。它可以及時地發 送到合適的對象,從而引起一系列活動。當然, 對象間的消息傳遞不僅僅局限于事件隊列,兩 事件間可直接傳遞消息。
系統執行情況可借助建立輸出報告通過統 計方式進行估計。可檢測整個系統的情況,如平 均物流時間、未完成工作數等。對單個實體,可 檢測它們的屬性,如機床利用率、平均隊列長 度、等待時間、故障次數等。即使高層對象,如系 統對象、車間對象也可通過這種統計進行檢測。
3.基于知識的控制系統設計
運用嵌入規則式控制,不需要獨立的控制 模型,這種表示方法需要一套高級控制規則集, 可以與其它的規則集進行通信,每個規則集由 許多相關的規則組成,這些規則可以訪問同一 個特殊的問題。每條規則都用帶屬性的實體表 示這些屬性表示規則的先決條件、規則的排序 及行為方法,按照應用性每條規則被賦予不同 的優先級。每條規則只能由它所屬的那個規則 集實體來訪問。如圖4所示。
首先由首級規則決定選擇哪個規則集,隨 后,測試該規則集的每條規則的應用性,一條優 先級最高的規則被選中(同一時刻只能激活一 條規則)。一個規則集可由許多子規則集組成。 這樣,規則集內的任一層均可按這種方式構造。 可以證明,這種樹型結構在縮小搜索范圍,引導 搜索方向上非常有用。嵌入規則式控制特別適用于描述FMS設 計和控制知識,這種知識是高度結構化的,這種 多級表示方法如下:
FMS的通類:生產率;物流時間;設備利用 率;產品混批;投資費用;加工費用。
與生產率有關的問題:能力;原材料輸入; 加工瓶頸。
與能力不足有關的問題:機床分配不夠;設 備故障率高;傳遞設備速度慢;機床裝夾零件時 間長;零件卸下時間長。
三、系統組成及模擬過程
集成的智能模擬系統由3個主要模塊組 成,實際上它們是3個對象,即:建模對象、模型 模擬對象和模型評價對象。它們之間有適當的 通信,建模對象以輸入知識庫為基礎,模型評價 對象以輸出知識庫為基礎,同時這3個對象都 以模型庫為基礎。如圖5。
1.模型生成
首先用戶輸入一組任務和目標,任務包括 零件類型、零件加工工藝、技術要求和與之相關 的消耗等;目標包括生產率、零件加工時間、機 床利用率、總費用等。這些信息作為建模對象的 屬性,建模對象發出消息到輸入知識庫建立原 始模型。輸入知識庫含有建立FMS模型必要 的知識,它主要由粗略但合理的估計規則組成。 這些規則可由有實際經驗的用戶改變。例如估 計需要X型機床數量的規則如下:(假設100% 的設備利用率) x型機床數量= ∑[(零件j的生產率)×(在該機床上加工零件j所需時間)]
同樣用類似的規則來估計需要AGV、托 盤、夾具等的數量和材料發放間隔時間等。同時 這些規則也負責生成系統中的每個實體,這是 通過已存在的類實現的,如經計算,系統需要4 臺機床,那么通過已定義的“MACHINE”類來 創建4個機床對象,它們的屬性被設置成期望 值。通過這種方法可以自動創建很復雜的模型。
零件加工路線是由兩個隊列來控制的,一 個是操作隊列,它是由對某一機床按事先設定 好的該機床較經濟的加工序列而產生的,它存 在于機床對象屬性中;另一個是機床隊列,是對 工件所需要機床加工的順序而產生的,它存在 于工件對象屬性中(為使系統中的各機床負載 相對平衡,各工件對象中可存入不止一個機床 隊列,系統運行過程中選擇最優的一個隊列)。 如機床l可進行A、B、C3種操作,在機床1對 象的屬性中,存在B、A、C操作隊列(假設B、 A、C的順序對機床l來說是最經濟的)。零件j 需要機床l、機床2、機床4的加工(假設順序為 1、4、2),那么在零件j對象的屬性中,存在1、4、 2機床隊列。這樣在模擬過程中,首先根據機床 隊列零件j被分配到機床 l的零件加工隊列 中,機床l根據B、A、C的操作順序,從零件隊 列中選擇零件進行加工。這樣做可使模擬系統 更富于柔性。
2.模擬
模型建立完成后,由建模對象向模型模擬 對象發出信息進入模擬階段,這時,系統開始統 計生產率、零件流動時間、機床利用率、隊列長 度、總費用等。模擬完成后,模型模擬對象向模 型評價對象發出開始評價信息,進入評價階段。
3.評價
將統計得到的生產率、零件加工時間、機床 利用率、費用等與期望值比較,如達到目標則停 止,否則修改模型,重新模擬、評價。修改模型是 通過搜索輸出知識庫中的規則集進行的,尋求 最經濟的一種方法。如提高生產率有4個規則:
增加原材料;減少原材料發放時間間隔;改 變操作隊列;改變機床隊列。
每個規則有一優先級與之對應,在這里,改 變操作隊列的優先級最高,因為費用最低。
如果搜索所有的規則都不能使模型達到用 戶目標,則停止模擬過程,提示用戶放寬某些限 制。圖6是集成智能模擬系統的控制流程。
四、結論
討論了一種新的集成智能型FMS模型結 構,它的優點是效率高,將建模、模擬、評價過程 集成起來,并使這些過程能自動進行。希望通過 研究使之具體化,從而,能在實際的FMS系統 中得到應用。
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