張　潔　張俊平　石　柯

1.溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,溫州,325035　　2.浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,溫州,3250033.華中科技大學(xué),武漢,430074

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自治制造車間控制

張潔1張俊平2石柯3

1.溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,溫州,3250352.浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,溫州,3250033.華中科技大學(xué),武漢,430074

為應(yīng)對制造環(huán)境不可預(yù)知和動態(tài)的變化,基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自治車間控制系統(tǒng),通過在制造車間中的各種物理對象(產(chǎn)品、設(shè)備等)上嵌入無線傳感器節(jié)點(diǎn),賦予其通信、計算和決策能力,實(shí)現(xiàn)了基于信息素的自治控制。該算法模擬蟻群覓食過程,將復(fù)雜的車間控制問題變?yōu)槎鄠€產(chǎn)品自治地尋找最佳加工路徑的過程。原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該方法能有效地適應(yīng)動態(tài)變化的制造環(huán)境，獲得了滿意的控制效果。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；自治控制;制造車間;基于信息素的控制

0　引言

在快速變化的市場環(huán)境中,制造車間必須能對制造化境及需求不可預(yù)知的變化做出快速的響應(yīng),這對其控制系統(tǒng)提出了新的要求[1]。依據(jù)制造車間的全局信息進(jìn)行決策,確定最優(yōu)調(diào)度方案(或規(guī)則)的方法只適用于穩(wěn)定系統(tǒng),隨著受控制造車間復(fù)雜性和動態(tài)性的增加,基于該方法的控制系統(tǒng)的復(fù)雜性迅速增加,容錯、適應(yīng)性不斷下降,無法產(chǎn)生滿意的控制方案[2]。

自治控制[2]作為控制動態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)的一種有效方法,已經(jīng)成為目前制造系統(tǒng)控制研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一。Bendul[3]提出了基于隊(duì)列長度預(yù)測的自治控制方法，使產(chǎn)品在制造過程中總是選擇等待隊(duì)列最短的設(shè)備進(jìn)行下一步的操作。Scholz-Reiter等[4]則讓產(chǎn)品在制造過程中總是選擇等待時間最短的設(shè)備進(jìn)行下一步的操作。Cicirello等[5]采用蟻群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)分布式的制造控制,但該方法初始化時間長、計算量大。Armbrustera等[6]針對矩陣式制造系統(tǒng)建立了基于信息素的自治控制的數(shù)學(xué)模型,證明了產(chǎn)品的局部決策能實(shí)現(xiàn)期望的全局行為。

然而,目前基于Agent或Holon的自治控制系統(tǒng)[7-8]使用運(yùn)行在通用計算機(jī)平臺上的Agent或Holon模擬真實(shí)的制造系統(tǒng)對象進(jìn)行決策,通過數(shù)據(jù)采集機(jī)制維護(hù)Agent或Holon同物理對象狀態(tài)的一致性。這種模擬不但增加了控制系統(tǒng)及算法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜程度，還限制了分布式控制的實(shí)現(xiàn)。RFID技術(shù)能夠?yàn)榛诙郃gent技術(shù)的控制系統(tǒng)提供有效的數(shù)據(jù)采集和記錄載體[7]，增強(qiáng)Agent獲取實(shí)時環(huán)境信息的能力。但RFID標(biāo)簽僅僅是一種數(shù)據(jù)載體，其記錄的數(shù)據(jù)只能通過相應(yīng)的讀寫器傳輸至指定的處理機(jī)才能進(jìn)行處理和分析，仍然無法實(shí)現(xiàn)工件、設(shè)備之間的協(xié)同，只在設(shè)備之間提供了一種更為有效的數(shù)據(jù)同步方式。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[9]技術(shù)為實(shí)現(xiàn)自治車間控制提供了理想的執(zhí)行平臺,在制造車間的工件和設(shè)備上安裝無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)后，這些工件和設(shè)備能夠在制造車間現(xiàn)場處理收集到的數(shù)據(jù)并進(jìn)行決策。Seitz等[10]采用傳感器中間件和自動化上下文管理器實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品驅(qū)動的制造，可減小生產(chǎn)批量并縮短生產(chǎn)時間，但沒有涉及到詳細(xì)的控制過程及算法。Gouyon等[11]采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了智能產(chǎn)品驅(qū)動的制造過程控制，通過真實(shí)環(huán)境下的測試證實(shí)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品同設(shè)備之間的交互，也沒有涉及具體的控制過程。

本文基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的制造車間自治控制技術(shù),通過在工件上安裝無線傳感器節(jié)點(diǎn)使其能夠記錄自身的加工過程信息，獲取周邊環(huán)境的信息，并能根據(jù)這些信息做出決策，確定下面的加工步驟和相應(yīng)所需的設(shè)備和資源,實(shí)現(xiàn)自治控制。

1　基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的車間控制架構(gòu)

1.1產(chǎn)品驅(qū)動的自治控制模型

制造車間通常由若干臺能完成特定加工/運(yùn)輸操作的設(shè)備構(gòu)成,執(zhí)行完成產(chǎn)品加工所需的操作以及在不同的設(shè)備之間搬運(yùn)正在加工的產(chǎn)品。這些設(shè)備被統(tǒng)稱為制造資源。上述制造車間具有以下特性：①能按照預(yù)先定義好的產(chǎn)品工藝規(guī)劃確定產(chǎn)品在車間中的加工操作步驟及對應(yīng)的設(shè)備；②每個產(chǎn)品的交貨期已確定；③產(chǎn)品的到達(dá)時間由對應(yīng)訂單的下達(dá)時間確定；④車間中制造資源的加工能力由資源的平均無故障工作時間(mean time between failures,MTBF)和平均故障修復(fù)時間(mean time to repair,MTTR)確定。

在這樣的制造車間中,自治控制的核心是每個產(chǎn)品管理和控制自己的生產(chǎn)過程。產(chǎn)品控制器同各種制造資源控制器進(jìn)行交互，根據(jù)它收集到的制造環(huán)境局部信息確定下一步的加工任務(wù)及資源分配；資源控制器保證產(chǎn)品加工操作和運(yùn)輸操作的正確執(zhí)行，并為產(chǎn)品控制器提供準(zhǔn)確的狀態(tài)信息反饋，如圖1所示。

圖1　產(chǎn)品驅(qū)動的自治控制模型

1.2面向自治車間控制的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

部署在制造車間的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。該網(wǎng)絡(luò)包含4類傳感器節(jié)點(diǎn):產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)、資源控制節(jié)點(diǎn)、資源感知節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)。產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)安裝在加工產(chǎn)品上，具有感知、處理、存儲和無線通信的能力，能夠獲取產(chǎn)品的加工任務(wù)，記錄產(chǎn)品的加工過程，收集制造資源信息，并根據(jù)這些信息做出決策，確定產(chǎn)品的加工路徑和所需的資源，并向相應(yīng)的資源提出請求。產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)扮演著產(chǎn)品控制器的角色，控制產(chǎn)品的制造過程。產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)在產(chǎn)品到達(dá)時初始化，得到產(chǎn)品的交貨期及工藝規(guī)劃等信息。在產(chǎn)品的加工過程中，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)根據(jù)工藝規(guī)劃不斷地判斷產(chǎn)品所需的加工過程是否完成。若加工過程未完成，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)則根據(jù)產(chǎn)品現(xiàn)在的狀態(tài)選擇下一操作及執(zhí)行該操作的資源，并根據(jù)制造資源的反饋更新自身的狀態(tài)，然后進(jìn)行下一步的選擇。若加工過程完成，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)則進(jìn)行必要的記錄后可以用于新到達(dá)產(chǎn)品的控制。目前主要有兩種方法將節(jié)點(diǎn)安裝在待加工的產(chǎn)品上,一種是將傳感器節(jié)點(diǎn)安裝在產(chǎn)品托盤上;另一種是將傳感器節(jié)點(diǎn)封裝在一種塑料螺栓中,然后將該螺栓固定在產(chǎn)品的特定安裝孔內(nèi)。上述兩種方法都已有應(yīng)用，可以保證傳感器節(jié)點(diǎn)安裝在待加工的產(chǎn)品上而不影響加工。

圖2　面向制造車間自治控制的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

資源感知節(jié)點(diǎn)和資源控制節(jié)點(diǎn)協(xié)同工作,保證產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)選擇的操作被正確地執(zhí)行。其中,資源感知節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)感知具體制造資源及其正在處理的產(chǎn)品的運(yùn)行狀態(tài),如測量設(shè)備的溫度、軸的振動和產(chǎn)品的接近等信息，并將這些信息傳送給資源控制節(jié)點(diǎn)。資源控制節(jié)點(diǎn)收集相應(yīng)感知節(jié)點(diǎn)的信息，得到其控制資源的狀態(tài)信息，并將這些信息提供給產(chǎn)品節(jié)點(diǎn),從而根據(jù)產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)選擇控制具體資源完成相應(yīng)的操作。當(dāng)產(chǎn)品到達(dá)某一資源時，資源控制節(jié)點(diǎn)必須保證該產(chǎn)品在該資源進(jìn)行正確的處理；當(dāng)產(chǎn)品完成操作離開該資源時，資源控制節(jié)點(diǎn)必須通知產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)更新產(chǎn)品的狀態(tài)。

網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)扮演車間控制無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)之間的橋梁，實(shí)現(xiàn)不同網(wǎng)絡(luò)間的橋接,如以太網(wǎng)和802.15.4網(wǎng)絡(luò)之間的橋接。網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)訪問ERP/CAPP等企業(yè)信息系統(tǒng)提供了相應(yīng)的通信接口。產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)能夠通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)從ERP/CAPP系統(tǒng)中獲取產(chǎn)品的工藝規(guī)劃及交貨期等信息，并將加工狀態(tài)等信息實(shí)時傳送給ERP系統(tǒng)。

根據(jù)制造車間自治控制的需要,上述節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有層次化的分簇結(jié)構(gòu)，如圖2所示。這種結(jié)構(gòu)中，完成產(chǎn)品某一特定加工任務(wù)的所有制造資源對應(yīng)的感知節(jié)點(diǎn)和控制節(jié)點(diǎn)構(gòu)成穩(wěn)定的節(jié)點(diǎn)簇，實(shí)現(xiàn)資源的感知和控制。產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)隨著產(chǎn)品的加工和流動而加入與離開不同的簇，與不同簇中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交互,完成不同的加工過程。資源控制節(jié)點(diǎn)同制造設(shè)備的控制系統(tǒng)相連，有穩(wěn)定的能源供應(yīng)，通信范圍較大，可靠性高，成為簇的簇頭節(jié)點(diǎn)。同一簇中的節(jié)點(diǎn)可以直接進(jìn)行單跳通信,不同簇的節(jié)點(diǎn)通過簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行多跳通信。按資源構(gòu)造的節(jié)點(diǎn)簇是網(wǎng)絡(luò)的下層結(jié)構(gòu),簇和簇是同一網(wǎng)絡(luò)中的不同子網(wǎng)。網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)部署在通信信號穩(wěn)定的位置,有獨(dú)立電源供電,和各簇的簇頭節(jié)點(diǎn)構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的骨干結(jié)構(gòu),是網(wǎng)絡(luò)的上層結(jié)構(gòu)。所有簇通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)和企業(yè)的Intranet相連。網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)還可同移動的產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)交互,使無線傳感器網(wǎng)絡(luò)融入企業(yè)整體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)之中。

因此,網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)和資源控制節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定可靠，節(jié)點(diǎn)失效的概率很小。資源感知節(jié)點(diǎn)以一定的頻率向資源控制節(jié)點(diǎn)發(fā)送狀態(tài)信息，偶爾的失效和通信中斷不影響自治控制策略的實(shí)現(xiàn)。產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)隨產(chǎn)品的流動循環(huán)使用，因此可以定期檢查其電池及其他器件的狀態(tài)，不會影響其正常使用。產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)和資源控制節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的通信采用確認(rèn)-重傳的通信機(jī)制，能夠滿足其通信需求。

2　基于信息素的自治控制算法

在面向制造車間自治控制的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)、資源節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)通過交互實(shí)現(xiàn)了基于信息素的自治控制算法。

2.1算法概述

制造車間部署無線傳感器網(wǎng)絡(luò)后,產(chǎn)品通過附著在自身的傳感器節(jié)點(diǎn)從附近相關(guān)傳感器節(jié)點(diǎn)獲取前面產(chǎn)品的加工過程信息和相關(guān)資源的狀態(tài)信息,確定自己下一步的加工,從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品驅(qū)動的自治控制。該過程中,產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)自身扮演決策者的角色，它們自主地確定下一步的加工步驟，選擇相應(yīng)的加工和運(yùn)輸資源完成上述加工步驟，其活動如圖3所示。當(dāng)有新產(chǎn)品到達(dá)制造車間時，空閑的產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)和ERP/CAPP系統(tǒng)進(jìn)行通信，獲取該產(chǎn)品的標(biāo)識、名稱、交貨期及工藝規(guī)劃信息，并寫入到存儲器中，然后安裝在產(chǎn)品上，此時該產(chǎn)品就成了可以自治決策的智能產(chǎn)品。配置結(jié)束后，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)采用基于信息素的方法控制其加工過程直至結(jié)束。制造過程中，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)使用獲得的標(biāo)識與制造資源進(jìn)行通信，獲取構(gòu)造信息素所需的數(shù)據(jù)，得到制造資源的狀態(tài)，進(jìn)行相應(yīng)的決策，并在節(jié)點(diǎn)自身的存儲器中記錄有關(guān)加工過程的信息。當(dāng)產(chǎn)品在制造車間完成加工后，傳感器節(jié)點(diǎn)從產(chǎn)品上拆卸下來，將其記錄的信息通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)發(fā)送給企業(yè)信息系統(tǒng)，然后存儲器被清空，節(jié)點(diǎn)變?yōu)榭臻e，可以為其他到達(dá)制造車間的產(chǎn)品所用。

圖3　產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)的活動

產(chǎn)品的工藝決定著產(chǎn)品的加工過程,隨著加工過程的推進(jìn),產(chǎn)品自身的狀態(tài)不斷變化,因此產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)維護(hù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保存其工藝并記錄產(chǎn)品狀態(tài)的變化。同一產(chǎn)品的加工可能由不同的工藝步驟來實(shí)現(xiàn),在實(shí)現(xiàn)同一工藝步驟時還可能選擇不同的設(shè)備,我們用有向無環(huán)圖(directed acyclic graph,DAG)來描述一個產(chǎn)品所有可能的加工路徑。如圖4所示,產(chǎn)品的加工路徑用有向無環(huán)圖G=(S,T)來描述。G中的節(jié)點(diǎn)T={ti|i=1,2,…,n}描述產(chǎn)品所處的狀態(tài),邊{sj|j=1,2,…,m}描述執(zhí)行加工過程的生產(chǎn)資源。G有2個特殊的節(jié)點(diǎn)(t0和t),分別對應(yīng)產(chǎn)品進(jìn)入生產(chǎn)線加工時的初始狀態(tài)和完成了所有加工任務(wù)后的結(jié)束狀態(tài)。產(chǎn)品的加工從t0開始,于t結(jié)束。圖4中,從t0開始有多條路徑可達(dá)t意味著產(chǎn)品可以有多條加工途徑完成加工過程。

圖4　產(chǎn)品的加工路徑圖

這樣,自治控制問題就被轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)在G中尋找從t0到t的最短路徑。本文采用基于信息素的方法求解該問題,產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)相當(dāng)于尋找從巢穴到食物的最近距離的螞蟻,持續(xù)尋找從當(dāng)前狀態(tài)ti到結(jié)束狀態(tài)t的最短路徑。制造資源相當(dāng)于螞蟻?zhàn)哌^的路徑，距離由加工路徑圖中的邊的權(quán)重確定，而該權(quán)重由經(jīng)過該路徑的螞蟻(在對應(yīng)資源上完成操作的產(chǎn)品)遺留下的信息素確定。因此，該算法的關(guān)鍵是信息素的更新及基于信息素的加工路徑選擇。

2.2信息素的定義與更新

基于信息素的自治控制算法的核心是從巢穴到食物的路徑越短,螞蟻遺留的信息素濃度就越高,從而吸引更多螞蟻選擇該路徑,使該路徑上的信息素濃度進(jìn)一步提高。對應(yīng)于制造車間自治控制，完成產(chǎn)品下一步操作所需的時間越短，產(chǎn)品就越有可能選擇該資源進(jìn)行下一步加工。因此,制造資源j對應(yīng)邊sj的信息素的濃度τj定義為該資源完成產(chǎn)品特定加工步驟所需時間的倒數(shù)。

在制造車間中,τj的值隨著產(chǎn)品的流動不斷發(fā)生變化。一個產(chǎn)品經(jīng)由某一制造資源處理,狀態(tài)發(fā)生變化時,對應(yīng)邊sj的τj也會發(fā)生變化，其變化值為

Δτj=1/(tLj-tEj)

(1)

其中,tLj為產(chǎn)品完成加工離開資源sj的時間;tEj為產(chǎn)品到達(dá)資源sj的時間；tLj-tEj描述了產(chǎn)品在資源sj上耗費(fèi)的時間,包括加工時間和等待時間。因此,耗費(fèi)的時間越短,留下的信息素濃度越高。

在生產(chǎn)開始時,資源邊sj的初始信息素濃度為該資源平均加工時間的倒數(shù)。隨著該資源開始加工產(chǎn)品,資源節(jié)點(diǎn)記錄每一個產(chǎn)品的加工時間,并在產(chǎn)品完成加工后,更新的信息素濃度為

τj(t+1)=(1-ρ)τj(t)+Δτj

(2)

其中,ρ為揮發(fā)率,在0和1之間取值。揮發(fā)率的引入是為了擴(kuò)大求解空間，避免陷入局部優(yōu)化解。

2.3資源選擇

資源選擇確定產(chǎn)品的下一個加工操作在哪臺設(shè)備上完成,相當(dāng)于選擇一條連接狀態(tài)ti和tj的邊sj。在基于信息素的方法中，信息素濃度高的邊將會被優(yōu)先選擇。這里采用了概率性選擇方法，而不是確定性選擇方法，即產(chǎn)品不是一定選擇信息素濃度最高的邊(資源)，而是信息素濃度最高的邊(資源)被選中的概率最大。這種概率性的選擇方法能進(jìn)一步擴(kuò)大求解范圍,產(chǎn)生更好的結(jié)果。

具體來說,在產(chǎn)品的加工路徑選擇中,信息素濃度高的資源邊被選中的概率大。產(chǎn)品會根據(jù)其所處的狀態(tài)確定候選的資源邊集合，該集合中每條邊被選中的概率為

(3)

其中,Ui為和ti相連的邊的集合；dj為從選擇資源邊j到達(dá)的狀態(tài)到結(jié)束狀態(tài)的平均路徑長度；參數(shù)α、β用于調(diào)節(jié)資源邊信息素濃度和資源邊到達(dá)結(jié)束狀態(tài)的距離這兩個指標(biāo)對最終概率的影響程度。β=0時，資源選擇只考慮下一步的操作，即完成下一步操作所需時間最短的資源被選中的概率最大。β≠0時，資源選擇考慮了從當(dāng)前狀態(tài)到產(chǎn)品加工完成的所有操作，選擇能夠使產(chǎn)品盡早完成的下一步操作及其資源。α=0，β≠0時,能夠使整個產(chǎn)品加工過程最早完成的下一步操作及資源被選中的概率最大。dj的計算需要求解圖中兩點(diǎn)間的最短距離,但只要產(chǎn)品加工路徑圖的復(fù)雜程度不高，無線傳感器節(jié)點(diǎn)具有足夠的處理能力求解dj。

2.4工作流程

圖5　產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)和資源控制節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同

上述算法需要產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)和制造資源控制節(jié)點(diǎn)的相互協(xié)同才能完成，其工作流程如圖5所示。當(dāng)某制造資源完成了某產(chǎn)品的特定操作后，其控制節(jié)點(diǎn)會向該產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)發(fā)送“操作結(jié)束”消息。同時，該控制節(jié)點(diǎn)會更新信息素的濃度，并向所有產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)發(fā)送“信息素濃度更新”消息。產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)收到“信息素濃度更新”消息后會更新其加工路徑圖中對應(yīng)邊的信息素濃度，收到“操作結(jié)束”消息后會進(jìn)行狀態(tài)變換，進(jìn)入下一狀態(tài)。若下一狀態(tài)不是結(jié)束狀態(tài)，該產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)會進(jìn)行資源選擇，選取下一條資源邊，選定后向?qū)?yīng)資源控制節(jié)點(diǎn)發(fā)送“資源請求”消息，對應(yīng)資源控制節(jié)點(diǎn)確認(rèn)后發(fā)送“資源確認(rèn)”消息，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)發(fā)送“產(chǎn)品到達(dá)”消息，最終確定產(chǎn)品在該資源上開始加工。

基于上述討論，基于信息素的控制算法的特點(diǎn)如下：產(chǎn)品的加工路徑選擇過程是并行的和相互獨(dú)立的，產(chǎn)品之間的通信是非直接的，它們通過讀取和改變周圍環(huán)境信息來進(jìn)行交互；產(chǎn)品尋找連接其加工路徑圖開始和結(jié)束狀態(tài)的最短路徑；產(chǎn)品一步一步地趨近其結(jié)束狀態(tài)，在每個中間狀態(tài)，產(chǎn)品根據(jù)信息素的濃度選擇一條邊達(dá)到下一狀態(tài)；產(chǎn)品狀態(tài)改變時，邊的信息素濃度也隨之改變；當(dāng)產(chǎn)品到達(dá)結(jié)束狀態(tài)時，其控制過程結(jié)束。

3　原型實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的制造車間自治控制架構(gòu)及相應(yīng)的基于信息素的控制算法的可行性和優(yōu)點(diǎn)，我們開發(fā)了相應(yīng)的原型系統(tǒng)并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。

3.1原型實(shí)現(xiàn)

我們開發(fā)的原型系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖6所示。該系統(tǒng)中，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)、資源控制/感知節(jié)點(diǎn)由MEMSIC的TelosB節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)。

圖6　原型實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)

充當(dāng)資源感知節(jié)點(diǎn)的TelosB節(jié)點(diǎn)的功能與普通無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用相似,采集安裝區(qū)域的溫度并將其傳輸給需要的資源控制節(jié)點(diǎn)。充當(dāng)資源控制節(jié)點(diǎn)的TelosB節(jié)點(diǎn)通過USB接口與模擬資源控制器的計算機(jī)相連，實(shí)現(xiàn)對資源的控制。充當(dāng)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的TelosB節(jié)點(diǎn)通過USB接口同運(yùn)行ERP系統(tǒng)的計算機(jī)相連，獲取來自ERP的任務(wù)信息，并反饋任務(wù)的執(zhí)行信息。充當(dāng)產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)的TelosB節(jié)點(diǎn)的功能如圖3所示。

節(jié)點(diǎn)的操作系統(tǒng)采用開源的Contiki操作系統(tǒng)[12]。該操作系統(tǒng)支持多任務(wù)并發(fā)、動態(tài)的程序加載/卸載、基于Flash的文件系統(tǒng)和IP協(xié)議,并內(nèi)置了時間同步模塊。原型系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)的時間同步可以直接采用該模塊實(shí)現(xiàn)。節(jié)點(diǎn)間的通信采用分簇路由協(xié)議實(shí)現(xiàn)，該協(xié)議基于ContikiuIP實(shí)現(xiàn)，其中，產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)和資源控制節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的通信基于“確認(rèn)-重傳”機(jī)制,以保證信息傳輸?shù)恼_性。本文重點(diǎn)在于實(shí)現(xiàn)自治控制，因此有關(guān)分簇路由協(xié)議的細(xì)節(jié)沒有在此討論。

基于信息素的自治控制算法由運(yùn)行在各個節(jié)點(diǎn)之上的節(jié)點(diǎn)配置模塊、產(chǎn)品調(diào)度模塊和信息素更新模塊協(xié)同完成。節(jié)點(diǎn)配置模塊根據(jù)節(jié)點(diǎn)扮演的角色進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的(再)初始化和配置工作。對于產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)配置模塊基于通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)獲得的信息構(gòu)造產(chǎn)品的加工路徑圖，設(shè)置交貨期等與任務(wù)相關(guān)的產(chǎn)品參數(shù)。對于資源控制/感知節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)配置模塊設(shè)置必要的資源參數(shù)，如資源的標(biāo)識、名稱等。產(chǎn)品調(diào)度模塊運(yùn)行在產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)上，維護(hù)產(chǎn)品的加工路徑圖和當(dāng)前狀態(tài)，并根據(jù)式(3)進(jìn)行資源選擇。當(dāng)產(chǎn)品在某個資源上完成了指定操作后，信息素更新模塊根據(jù)式(1)、式(2)更新信息素的濃度，并將其發(fā)送給所有產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)。

3.2實(shí)驗(yàn)分析

在我們的實(shí)驗(yàn)場景中,制造車間包含4臺機(jī)床(加工4種不同的產(chǎn)品)。我們部署了4臺計算機(jī)作為機(jī)床控制器,4個TelosB節(jié)點(diǎn)同這4臺計算機(jī)相連成為資源控制節(jié)點(diǎn),20個TelosB節(jié)點(diǎn)充當(dāng)產(chǎn)品節(jié)點(diǎn),1臺計算機(jī)運(yùn)行ERP系統(tǒng),1個TelosB節(jié)點(diǎn)同該計算機(jī)相連充當(dāng)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)。4種產(chǎn)品的加工路徑如圖7所示,每個加工步驟的最短處理時間為1h。

圖7　4種產(chǎn)品的加工路徑圖

為了模擬動態(tài)的制造環(huán)境，產(chǎn)品進(jìn)入制造車間開始加工的數(shù)量和時間隨機(jī)變化，模擬外部需求的動態(tài)變化，使制造車間的資源使用狀態(tài)在滿負(fù)荷和停工之間不斷變化，變化的頻率可以反映外部需求變化的劇烈程度，網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)根據(jù)上述變化產(chǎn)生產(chǎn)品到達(dá)事件。車間中的制造資源都有可能出現(xiàn)故障，模擬制造系統(tǒng)內(nèi)部的擾動。制造資源的MTBF和MTTR都服從指數(shù)分布，資源控制節(jié)點(diǎn)根據(jù)MTBF和MTTR的分布確定機(jī)床的加工能力。制造環(huán)境的動態(tài)化程度由上述分布變化的范圍和頻率確定。

圖8顯示,基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自治控制平臺充分利用了產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)和資源控制節(jié)點(diǎn)的處理能力,產(chǎn)品加工路徑的選擇、制造資源狀態(tài)的更新都在本地完成，無需像多Agent平臺將數(shù)據(jù)傳輸至專用的控制計算機(jī)上完成，因此減小了系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸量，同時減小了對事件響應(yīng)的延遲。而且，隨著系統(tǒng)復(fù)雜程度的提高，系統(tǒng)內(nèi)發(fā)生的事件越多，上述優(yōu)勢越明顯。

(a)數(shù)據(jù)傳輸量

(b)事件響應(yīng)延遲圖8　數(shù)據(jù)傳輸量和事件響應(yīng)延遲對比

信息素的揮發(fā)率設(shè)定為0.5,此起加工路徑圖中每條路經(jīng)的信息素中的歷史值和最新更新值的比重相同。為了評價當(dāng)前狀態(tài)到最終結(jié)束狀態(tài)的距離dj對性能的影響,參數(shù)α設(shè)置為1,參數(shù)β設(shè)置為0或1,性能指標(biāo)為產(chǎn)品的平均制造周期。實(shí)驗(yàn)也將本文提出的方法同簡單的啟發(fā)式規(guī)則——最短等待時間優(yōu)先(shortestwaitingtimefirst,SWTF)和Scholz-Reiter等[4]提出的方法進(jìn)行了比較。

從圖9、圖10可以看出，本文提出的方法無論是在外部需求變化還是在內(nèi)部擾動的情況下都獲得了最好的結(jié)果。當(dāng)制造環(huán)境的動態(tài)變化加劇時,上述3種方法的性能都會下降，但本文提出的方法的性能始終是最好的。

圖9　內(nèi)部擾動變化與平均制造周期的關(guān)系

圖10　外部需求變化與平均制造周期的關(guān)系

圖9顯示了內(nèi)部擾動的變化對性能的影響，當(dāng)內(nèi)部擾動的變化劇烈程度為中等及以下時，基于信息素的方法優(yōu)于SWTF方法。當(dāng)內(nèi)部擾動的變化變得越來越劇烈,上述方法間的性能差別開始縮小。當(dāng)內(nèi)部擾動變化特別劇烈時，文獻(xiàn)[4]方法的性能甚至還不如SWTF。這是因?yàn)榛谛畔⑺氐姆椒ㄍㄟ^累積信息素的濃度來改變產(chǎn)品的選擇，因此需要一定的時間對外部環(huán)境的變化做出反應(yīng)，而SWTF直接預(yù)測產(chǎn)品的等待時間，對內(nèi)部環(huán)境變化的反應(yīng)更快。但是，本文提出的方法改進(jìn)了文獻(xiàn)[4]方法中信息素簡單移動平均的更新方式,對內(nèi)部環(huán)境變化的反應(yīng)更快，因此也得到了比文獻(xiàn)[4]方法更好的性能。

圖10顯示了外部需求對性能的影響,無論資源的可用程度如何變化,基于信息素的方法的性能始終優(yōu)于SWTF方法。資源可用程度的變化越劇烈，基于信息素的方法的性能優(yōu)勢越明顯。這是由于SWTF方法依賴于對產(chǎn)品在某一資源前等待時間的預(yù)測。當(dāng)資源頻繁出現(xiàn)故障時，相應(yīng)的預(yù)測時間的精度變差，大大影響了SWTF方法的性能?；谛畔⑺氐姆椒紤]制造資源在過去一段時間內(nèi)的性能表現(xiàn)，對資源可用程度變化的適應(yīng)性更好。本文提出的方法采用指數(shù)移動平均方法，綜合考慮近期和遠(yuǎn)期的數(shù)據(jù)，因此性能更好。

圖9、圖10也顯示了參數(shù)β對性能的影響,β=1時的性能要優(yōu)于β=0時的性能。這是由于β=0時僅考慮從當(dāng)前狀態(tài)向前一步的狀態(tài),選取一個最短的路徑,不考慮該路徑是否會最快趨向最終結(jié)束狀態(tài);β=1時要考慮從當(dāng)前狀態(tài)到結(jié)束狀態(tài)的路徑,選取的路徑趨向于最終結(jié)束狀態(tài)。這也意味著在信息素中包含越多信息,進(jìn)行越復(fù)雜的決策,效果越好。當(dāng)制造環(huán)境的變化很快時,性能的差異又變小。這是因?yàn)殡S著動態(tài)性的變化,dj的變化也會加大，當(dāng)前計算出的dj可能在隨后的制造過程中變化,影響了性能。

綜上所述，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠搭建制造車間控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于信息素的自治控制，并縮短產(chǎn)品的制造周期。

4　結(jié)語

本文研究了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的制造車間自治控制，提出了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自治車間控制結(jié)構(gòu)，并在此之上實(shí)現(xiàn)了基于信息素的自治控制算法，從而使得制造車間中的產(chǎn)品能夠在內(nèi)外部環(huán)境不斷變化的情況下自主地選擇加工路徑及制造資源。原型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了該方法在外部需求及內(nèi)部擾動動態(tài)變化的情況下能夠獲得滿意的控制效果,同簡單的啟發(fā)式控制方法及Scholz-Reiter提出的基于信息素的方法相比,制造周期更短。

下一步我們將繼續(xù)研究系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的效率問題，同時也會研究該控制方法的可伸縮性問題以及如何在自治控制中集成制造資源的智能及決策能力的問題。

[1]EIMaraghyH,AlGeddawyT,AzabA.ModelingEvolutioninManufacturing:ABiologicalAnalogy[J].CIRPAnnals-ManufacturingTechnology,2008,57(1):467-472.

[2]ZaehMF,BeetzM,SheaK,etal.TheCognitiveFactory[M]//ChangeableandReconfigurableManufacturingSystems.London:Springer,2009.

[3]BendulJ.ModelingandAnalysisofProductionLogisticsProcessesBasedonBiologicallyInspiredStrategies[D].Bremen:UniversityofBremen,2009.

[4]Scholz-ReiterB,deBeerC,FreitagM,etal.Bio-inspiredandPheromone-basedShopFloorControl[J].InternationalJournalofComputerIntegratedManufacturing,2008,21(2):201-205.

[5]CicirelloVA,SmithSF.AntColonyControlforAutonomousDecentralizedShopFloorRouting[C]//InternationalSymposiumonAutonomousDecentralizedSystems.WashingtonDC,2001:234-260.

[6]ArmbrusterD,deBeerC,FreitagM,etal.AutonomousControlofProductionNetworksUsingaPheromoneApproach[J].PhysicaA:StatisticalMechanicalandItsApplication,2006,363(1):104-114.

[7]HigueraAG,MontalyoAC.RFID-enhancedMulti-agentBasedControlforaMachiningSystem[J].InternationalJournalofFlexibleManufacturingSyststems,2007,19(1):41-61.

[8]ValckenaersP,VanBrusselH.HolonicManufacturingExecutionSystems[J].CIRPAnnals-ManufacturingTechnology,2005,54(1):427-430.

[9]YickJ,MukherjeeB,GhosalD.WirelessSensorNetworkSurvey[J].ComputerNetworks,2008,52(12):2292-2330.

[10]SeitzC,LegatC,LiuZ.FlexibleManufacturingControlwithAutonomousProductMemories[C]//2010IEEEConferenceonEmergingTechnologiesandFactoryAutomation.Bilbao,Spain,2010:156-178.

[11]GouyonD,DavidM.ImplementingtheConceptofProduct-drivenControlUsingWirelessSensorNetworks:SomeExperimentsandIssues[C]//Proceedingsof17thIFACWorldCongress.Seoul,2008:367-388.

[12]DunkelsA,GronvallB,VoigtT.Contiki-aLightweightandFlexibleOperatingSystemforTinyNetworkedSensors[C]//29thAnnualIEEEInternationalConferenceonLocalComputerNetworks.Tampa,FL,2004:455-462.

(編輯張洋)

Autonomous Shop Floor Control through Wireless Sensor Networking

Zhang Jie1Zhang Junping2Shi Ke3

1.Wenzhou Vocational & Technical College,Wenzhou,Zhejiang,325035 2.Zhejiang Industry & Trade Vocational College,Wenzhou,Zhejiang,325003 3.Huazhong University of Science and Technology,Wuhan,430074

An autonomous shop floor control system based on wireless sensor network was proposed to cope with the unforeseen inside and outside disturbances occurring frequently.In this system,the physical objects such as the parts and machines were enriched with competencies and abilities for communicating,computing and decision-making by sensor nodes embedding.A pheromone based control algorithm that imitated ants foraging behavior was developed to make the parts autonomously deciding efficient processing operations and routing paths.To demonstrate the feasibility and advantages of the proposed control system,a prototype implementation was developed,and experiments were made with this prototype implementation.The experimental results illustrate the advantages of the proposed approach and its capacity to surmount perturbations.

wireless sensor network;autonomous control;shop floor;pheromone-based control

2013-02-18

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50875187,50805058);教育部博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20110142110062);湖北省國際科技合作項(xiàng)目(2010BFA008)

TH166;TP391.8DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.02.014

張潔,男，1972年生。溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)械工程系副教授。主要研究方向?yàn)閿?shù)字化裝備、管理信息化、網(wǎng)絡(luò)制造等。獲得軟件著作權(quán)十項(xiàng)。發(fā)表論文11篇。張俊平,男,1967年生。浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院現(xiàn)代制造數(shù)字化技術(shù)中心副教授。石柯,男,1973年生。華中科技大學(xué)計算機(jī)學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。