生产系统建模与仿真课件

第四章 制造系统建模方法
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ACD法有直观、形象等优点，但也有明显的缺点： ①当系统结构复杂、实体数量多时，活动循环图将 十分复杂，给建模与分析等带来困难。 ②ACD法只能描述系统的稳态特征，而不研究系统 的瞬态（如动作的开始、结束等）。 ③ACD法缺乏定量的分析工具。 上述缺点限制了ACD法的推广。
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在绘制活动循环图时，可将实体按照某种行为特
征加以分类。
例如，将机床分为“加工”与“空闲”状态，
工人分为“工作”与“等待”状态等。
另外，还可以对同类型的实体进行分类，如将
机床分为“铣床”与“车床”，工人分为“操作工”
和“维修工”等。
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ACD法常用术语有：
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该机械加工系统由三台半自动机床（图中以①、②、 ③表示）和一个工人组成，初始时三台机床均处于 “空闲”状态，工人处于“等待”状态。
若三台机床“加工”活动和“安装”活动的周期 各不相等，工人应该先为哪一台机床提供“安装”服 务？
“加工”周期最长或最短？ “安装”周期最长或最短？
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4.2活动循环图法
4.2.1活动循环图法的基本原理
活动循环图（ACD）法：
以图形直观地显示系统状态及其变化，具有形象、
便于理解和分析等特点，在制造系统（如作业车
间、柔性制造系统等）中的应用较为广泛。
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ACD（活动循环图法）
实体状态循环发生变化，有静止（也称队列）和
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图4.1机床的活动循环图
4.2工人的活动循环图
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ACD模型是按照实体类型建立的，与同类型实体的 数量无关。
即使系统中的实体类型和活动周期不同，只要系统 的行为模式相同，也可以用同一个ACD图加以描述。
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在完成局部和低层次系统建模的基础上，再构 建整个系统模型。
如进销存系统： 采购子系统、销售子系统和库存管理子系统。
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⑤存在状态爆炸性和计算可行性问题。 离散事件系统的状态数量与系统变量之间呈排列 组合的关系。
一般地，系统状态随着系统规模按指数方式增 加，存在“状态爆炸”问题，由此导致模型求解 时计算量的急剧增加，给模型的求解带来困难。
中等待，从而造成设备和资源闲置、系统性能下降。
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当一个活动开始时，相应的实体从前置队列（静止 状态）中移至该活动状态。
在ACD图中，令牌（token）表示实体当前的状态。 当活动结束时，令牌从该活动移人相关的后续队列。 一个活动完成后，实体被释放，从而为后续活动创 造条件。
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在ACD建模过程中，系统中的一些实体需要与 周围环境发生交互作用，例如待加工的毛坯就 是来自于环境的。
因此，在ACD建模时，需要考虑实体的到达 活动，即实体从系统外越过边界进人系统的活 动。
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4.2.3 ACD模型的仿真运行 ACD模型反映了系统中的实体及其所具有的活动。
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(5)直联活动和虚拟队列 如某一活动完成后，其后续活动就立即开始，
则称后续活动为直联活动。 为遵循实体的行为模式（状态交替变化），在
这两个活动之间插入一个等待时间为零的队列， 这种队列称为虚拟队列。
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（6）合作活动 如果一个活动要求有多于一个（或一类）的实 体参加才能开始，则称这种活动为合作活动。
i的驻留时间，则有：
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状态驻留时间是检验随机过程是否属于马尔
可夫过程的重要标志。
可采用以下几种方法：①检查一个随机过程
是否满足马尔可夫特性。
②状态驻留时间分布是否是无记忆的。③过程
从一个状态到另一个状态的概率是否仅依赖于
要离开的状态和目的状态。
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为了表示不同类型的实体数量，可在各实体
名称后面括号中的数字表示，缺省值为1。
图4.4 表示系统中有3台机床和1个工人
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在系统模型中，存在所谓的逻辑实体。
例:工人除 “安装”活动外，还安排有“休息”活动。
图4.5 有工人休息活动的机械加工系统活动循环图
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4.2.2 ACD法的建模方法与建模过程 一个活动的发生要满足条件：所有前置队列
（进入活动的实体队列）中都具有符合规则的、足 够数量的令牌（token）。
一个活动可以同时发生多起（如生产车间中几 台机床同时处于加工活动）
活动持续时间可以是常数，或随机数，或者按 照某种规律变化。
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DEDS系统的特征： ①离散事件是构成系统的基本要素，也是导致系统状 态演变并触发新的事件的基本原因。 ②离散事件发生的时刻受系统结构、参数、状态以及 环境的共同影响，具有随机性和不确定性，使得系统 状态的变化也具有不确定性。
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③研究DEDS的过程就是分析因离散事件发生而导 致的系统状态演变的过程，研究的目标包括：控 制不期望事件的发生，使事件按预定的时刻或顺 序发生。 ④DEDS的运行和控制多基于人为的运行规则或决 策逻辑，而不是物理学定律。
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例：某机械加工系统 两个实体：一台半自动机床和一个操作工人。 工人：安装工件和取下工件。 工件安装完毕后，机床自动完成工件加工。 加工完毕，机床停止，直到工人安装一个新的工 件，再开始下一个加工循环。
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完成各实体活动循环图之后，可将活动循环图集
活动两种状态，且交替出现。
以圆圈（○）表示实体的静止状态
以矩形（□）表示实体的活动状态
以有向弧（→）表示状态与状态之间的转换。
如系统中有多个实体时，用不同颜色或线型的
有向弧，以区分不同的实体。
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系统的状态是全部实体状态变化的集合。 因此，单个实体的活动在ACD法中占有重要地位。 当对象比较复杂、实体数目较多时，可以对系统建 立不同层次的ACD模型，将高层次模型进一步分解 为低层次的模型。
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对于连续型随机变量X，满足无记忆特性的概 率分布函数为：
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离散状态空间的马尔可夫过程也称为马尔可
夫链（Markov Chain，MC）。对于离散时间马
尔可夫链（DTMC），驻留时间必定是满足几何
分布的随机变量。以s表示随机过程在一个状态
成起来，构成活动循环图。D表示持续时间。
图4.3 机械加工系统的活动循环图
第四章 制造系统建模方法 系统中的实体之间存在合作关系。
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合作活动：只有当参与合作活动的实体都在该活动的
前置队列存在时。
如“安装”是机床和工人的合作活动：要同时有工
人在“等待” 状态和机床处于“空闲”状态。
如果只满足其中一个条件，则另一个实体将在队列
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根据建模手段和目标，可以将DEDS模型分为三个 层次： • 逻辑层次 • 代数层次 • 统计性能层次。
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逻辑层次：分析和研究事件与系统状态的对应 关系。 主要数学工具：形式语言／有限自动机、活动 循环图法、Petri网、马尔可夫链（Markov chain）等。 代数层次：研究DEDS的代数特性和运动过程。 主要数学工具：极大极小代数等
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统计性能层次：研究随机条件下DEDS的统计性 能特性及其优化问题。 主要建模工具：排队论、库存模型、摄动分析 法、半马尔可夫过程等。
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离散事件动态系统是一门处于发展中的学科。 目前还没有形成统一的和具有普适性的建模理论 与方法。 本章以制造系统为主要建模对象，介绍几种体系 较完整且得到较多工程应用的离散事件系统建模 方法。
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模型反映了系统结构、参数及其主要行为之间的 关系，是系统设计、运行和控制的基础。 模型的表征形式：数学方程、曲线、图表、程序、 语言、数据集等。 与连续系统相比，离散事件系统建模存在不少困 难，主要表现在： ①离散事件发生在某个时刻，具有离散性。
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4.1系统建模方法概述 连续系统可以借助相关数学理论，对系统加以描述和
求解。 离散事件系统研究最早以排队现象和排队网络为对象。 上世纪70年代前后，FMS、大规模计算机、网络通信、
机场调度等复杂离散事件系统的相继出现，推动了离散事 件动态系统（DEDS )理论的形成和发展。
一般用矩形框表示。 活动名称用文字标注在矩形框中。 活动持续时间（也称活动周期），可标注在 活动的矩形框下方。
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(3)队列（queue)。队列用来表示实体处于静止 或等待状态。
一般，队列用圆圈来表示，并在圆圈中注明队 列的性质。
(4）实体的行为模式：在ACD模型中，实体行为 始终遵循“…→活动→队列→活动→ …”的交替变 化规则，称为实体的行为模式。
（1)实体（entity )。实体是指组成系统的各种
要素，它是ACD中产生活动的主体。
例如，FMS中的机床、工件、托盘、小车、机械
手等。
可用文字说明或不同线型表示不同的实体。
实体数量可在实体名称后用圆括号加数字说明。
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（2)活动（activity)。活动表示实体正处于 某种动作状态。
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②离散系统的性能指标常具有离散特征，如制造 系统的产量、零件的加工时间。 ③系统中随机性因素和概率化特征普遍存在。 ④复杂离散系统常具有分层和递阶特征。 如：企业生产计划：长期、中期和短期， 组织结构：集团、公司、分公司、车间、班组等
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对于复杂离散事件系统，为降低建模和分析的 难度，通常将系统分解为若干既相对独立又相互 作用的子系统。
ACD模型如何运行？ 以图4-5中的工人而言，系统运行时他将面临
“活动选择”问题，即当某一时刻“安装”和“休 息”两个活动都可以开始时，究竟应该选择哪一个 活动 作为下一个活动？
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ACD模型通过定义活动的优先权（priority）和制 定活动的规则（rule）等方法加以解决此类问题。 优先权方法：根据活动的重要性给活动分配不同的 级别，当两个活动可以同时发生时，优先级高的活 动优先安排。
对于多数机械加工系统，“安装”活动的优先级 应高于“休息”活动的优先级。
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当机床的前置队列为“空闲”时（表示系统中有 机床可以利用），工人将先进行“安装”活动。
只有在“安装”活动不能进行且符合“休息”活 动的时间安排时，工人才能“休息”。
如果“休息”活动的级别比“安装”活动的级别 高，可能会因工人的“休息”活动而使得机床处于 “空闲”状态，影响系统的效率。
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4.3马尔可夫过程
马尔可夫过程（Markov process）是研究离散事
件动态系统状态空间的重要方法，它的数学基础是随
机过程理论。如果一个随机过程的概率分布函数具有
如下特性:
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马尔可夫特性：当给定t时刻随机过程的状态为 Xn，则该过程的后续状态及其出现的概率与t之 前的历史无关。即，过程当前的状态包括了过 程所有的历史信息，而与当前状态之前的历史 无关，这种性质也称作无后效性或无记忆性 （memoryless）。
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另外，也可以根据系统实际，制定控制系统运行 的调度规则，合理地安排系统的活动次序，提高系 统的运行效率。下面以图4-6所示的ACD为例，分析 规则在系统仿真中的作用。
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Hale Waihona Puke Baidu南昌大学
另外，也可以根据系统实际，制定控制系统运行 的调度规则，合理地安排系统的活动次序，提高系 统的运行效率。以图4-6为例，调度规则作用。
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马尔可夫模型常使用状态转移图来描述系统的运行
情况。
图4-7为一个可修复系统的状态转移图，系统存在
“正常（S)”和“故障（F)”两种状态。