基于神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的多AGV調(diào)度研究

唐敦兵，陸曉春，鄭堃

(南京航空航天大學(xué) 機電學(xué)院，江蘇 南京 210016)

基于神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的多AGV調(diào)度研究

唐敦兵，陸曉春，鄭堃

(南京航空航天大學(xué) 機電學(xué)院，江蘇 南京 210016)

摘要：為解決多AGV系統(tǒng)中的任務(wù)調(diào)度及協(xié)調(diào)控制問題，受神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的啟發(fā)，結(jié)合混合區(qū)域控制模型，建立了任務(wù)、制造單元及AGV之間相互刺激的激素分泌模型，并在此基礎(chǔ)上提出了基于神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的多AGV任務(wù)分配及調(diào)度機制。結(jié)合實例進行了調(diào)度仿真實驗，驗證了此方法的可行性和有效性。

關(guān)鍵詞：多AGV；任務(wù)調(diào)度；協(xié)調(diào)控制；神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制；仿真實驗

Research on Multi-AGV Scheduling Based on Neuro-endocrine Coordination Mechanism

TANG Dunbing, LU Xiaochun, ZHENG Kun

(College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics

and Astronautics, Nanjing 210016, China)

Abstract:To solve the task scheduling and coordination problems in multi-AGV system, gaining enlightenment from the neure-endocrine coordination mechanism and combining the mixed regional control model, this paper build the hormone secretion model of the stimulation among task, manufacturing unit and AGV, then, proposes the multi-AGV task assignment and scheduling mechanism based on the neuro-endocrine coordination mechanism. The scheduling simulation experiments combined with specific examples are conducted and the feasibility and effectiveness of the proposed approach are verified.

Keywords:multi-AGV; task scheduling; coordination control; neuro-endocrine coordination mechanism; simulation

0引言

隨著現(xiàn)代制造系統(tǒng)的飛速發(fā)展，對制造系統(tǒng)的柔性和魯棒性提出了更高的要求[1]。自動導(dǎo)引小車系統(tǒng)(automated guided vehicle system， AGVS)作為現(xiàn)代制造系統(tǒng)中的關(guān)鍵子系統(tǒng)，以其特有的高度靈活性、柔性和高效性等顯著特點，極大地提高了現(xiàn)在制造系統(tǒng)的生產(chǎn)效率、魯棒性，降低了生產(chǎn)成本等[2]。因此，國內(nèi)外眾多學(xué)者針對多AGV開展了大量研究，主要集中在以下三個方面：多AGV任務(wù)調(diào)度、多AGV路徑規(guī)劃及多AGV協(xié)調(diào)控制。任務(wù)調(diào)度是AGV的基本問題之一，主要解決在考慮當(dāng)前約束下加工任務(wù)在多臺AGV上的分配及組合優(yōu)化問題[3]；路徑規(guī)劃主要解決在考慮當(dāng)前環(huán)境參數(shù)下，多AGV系統(tǒng)在得到新任務(wù)后，從任務(wù)起始點到任務(wù)目標(biāo)點的路徑問題；協(xié)調(diào)控制是多AGV系統(tǒng)的最關(guān)鍵問題，主要解決在實時運行時多臺AGV可能出現(xiàn)的碰撞、死鎖等問題[4]。

由于多AGV系統(tǒng)是一個實時并發(fā)的系統(tǒng)，集中在線式的路徑規(guī)劃、協(xié)調(diào)控制存在運算時間長、控制滯后的問題，因此無法取得令人滿意的控制效果。

生物體在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下有著很強的適應(yīng)能力和應(yīng)變能力，能夠針對內(nèi)外界環(huán)境的變化迅速對自身相關(guān)功能活動進行協(xié)調(diào)，達到新的動態(tài)平衡狀態(tài)。神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制作為維持生物體內(nèi)環(huán)境穩(wěn)態(tài)的重要生理機制，蘊含著豐富而復(fù)雜的分布式信息處理與協(xié)調(diào)機制，體現(xiàn)出高度的自適應(yīng)和自組織性[5]。因此，文中在深入研究神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制在生物體內(nèi)重要作用的基礎(chǔ)上，借鑒神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的優(yōu)秀特性，將之應(yīng)用于多AGV系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度、協(xié)調(diào)控制中，并開展了相應(yīng)仿真實驗。

1神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制

神經(jīng)系統(tǒng)是人體內(nèi)起主導(dǎo)作用的功能調(diào)節(jié)系統(tǒng)，體內(nèi)各器官、系統(tǒng)的功能和各種生理過程等均受神經(jīng)系統(tǒng)的直接或間接調(diào)控，從而相互協(xié)調(diào)，共同完成機體的各項功能活動。

內(nèi)分泌系統(tǒng)作為人體另一重要調(diào)節(jié)系統(tǒng)，由內(nèi)分泌腺、內(nèi)分泌細胞及激素組成。內(nèi)分泌系統(tǒng)作為機體重要的調(diào)節(jié)系統(tǒng)，通過分泌激素來調(diào)節(jié)體內(nèi)各組織器官的功能。

神經(jīng)系統(tǒng)和內(nèi)分泌系統(tǒng)存在著廣泛的聯(lián)系和相互作用。一方面，神經(jīng)系統(tǒng)接受機體內(nèi)外環(huán)境的各類刺激，將之轉(zhuǎn)化為神經(jīng)沖動，刺激內(nèi)分泌腺的激素分泌，對內(nèi)分泌系統(tǒng)有著調(diào)控作用；另一方面，內(nèi)分泌系統(tǒng)可以通過分泌激素改變神經(jīng)系統(tǒng)對特定刺激的敏感度，從而影響神經(jīng)系統(tǒng)的活動。

神經(jīng)系統(tǒng)對機體的調(diào)節(jié)主要通過神經(jīng)調(diào)節(jié)進行，神經(jīng)調(diào)節(jié)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)是反射弧，反射弧中傳導(dǎo)的是電信號，因此神經(jīng)調(diào)節(jié)的最大特點是調(diào)節(jié)迅速。神經(jīng)沖動可以由反射弧直接傳導(dǎo)至效應(yīng)器，調(diào)節(jié)范圍準(zhǔn)確。神經(jīng)遞質(zhì)在起作用后立刻被分解，因此作用時間很短暫。內(nèi)分泌調(diào)節(jié)則是通過血液、組織液等內(nèi)分泌循環(huán)將激素、CO2等化學(xué)物質(zhì)運送至全身各處組織與器官，進而調(diào)節(jié)各項生理活動，因此內(nèi)分泌調(diào)節(jié)的速度相對緩慢。但全身組織、細胞只要由相應(yīng)的激素受體機體接受調(diào)控，調(diào)控范圍相當(dāng)廣泛；同時，激素在發(fā)揮作用后不會馬上消散，仍會存在一段時間，可以繼續(xù)對組織器官進行調(diào)節(jié)，故內(nèi)分泌調(diào)節(jié)的作用時間較長。

神經(jīng)調(diào)節(jié)與內(nèi)分泌調(diào)節(jié)以其各自的特點，相互協(xié)調(diào)配合，在維持機體內(nèi)環(huán)境穩(wěn)態(tài)上發(fā)揮著重要作用。寒冷環(huán)境中機體體溫的恒定維持是神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制相互作用，維持內(nèi)環(huán)境穩(wěn)態(tài)的一個典型例子，具體過程如圖1所示。

圖1　寒冷環(huán)境中機體體溫恒定維持示意圖

下丘腦在感受到寒冷刺激后，可以直接調(diào)節(jié)骨骼肌、腎上腺等組織器官的活動，同時也能控制垂體等內(nèi)分泌腺的激素分泌，從而減少散熱，增加產(chǎn)熱，維持機體體溫恒定。

2多AGV調(diào)度系統(tǒng)建模

2.1混合區(qū)域控制模型

混合區(qū)域控制模型[6]基于傳統(tǒng)的串聯(lián)區(qū)域控制模型，針對其若干缺陷進行了改進，使其更適合于分布式控制。基于混合區(qū)域控制模型的多AGV調(diào)度系統(tǒng)路徑布局如圖2所示。

圖2　混合區(qū)域控制模型AGV路徑布局

混合區(qū)域控制模型中，多AGV調(diào)度系統(tǒng)由若干具有相同結(jié)構(gòu)，獨立且緊密聯(lián)系的制造單元控制區(qū)域組成，AGV在各個區(qū)域之間的運行受各制造單元區(qū)域控制器控制，有利于發(fā)揮分布式控制的優(yōu)勢。

2.2激素調(diào)節(jié)規(guī)律

Farhy曾提出內(nèi)分泌激素通用調(diào)節(jié)規(guī)律[7]：激素的調(diào)節(jié)規(guī)律具有單調(diào)性和非負性，激素的上升及下降均遵循Hill函數(shù)規(guī)律，如式(1)及式(2)所示：

(1)

(2)

其中，G為函數(shù)自變量；T為閾值，且T>0；n為Hill系數(shù)，且n≥1。如果激素A受激素B調(diào)控，則激素A的分泌速率SA與激素B的濃度CB存在以下關(guān)系：

SA(CB)=aFup(down)(CB)+SA0

(3)

其中，a為常量系數(shù)，SA0為激素A的初始分泌速率。

2.3多AGV系統(tǒng)調(diào)度模型

根據(jù)激素調(diào)節(jié)規(guī)律對基于混合區(qū)域模型的多AGV調(diào)度系統(tǒng)進行建模。

多AGV調(diào)度系統(tǒng)中，新生產(chǎn)任務(wù)的到來對各制造單元產(chǎn)生刺激，制造單元根據(jù)生產(chǎn)任務(wù)中具體的工件工序、加工時間等信息按式(4)分泌制造單元激素，激素的濃度代表制造單元對某一工件工序的加工能力。

(4)

(5)

(6)

(7)

制造單元接受到系統(tǒng)中各AGV分泌的激素刺激后，選擇其中激素濃度最大的AGV來執(zhí)行本單元的工件運輸任務(wù)，這樣就可以保證每次的工件運輸任務(wù)都由最佳的AGV來執(zhí)行，縮短了系統(tǒng)的總體運行時間，提高了系統(tǒng)的生產(chǎn)效率。

3基于神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的任務(wù)分配及調(diào)度機制

為了提高系統(tǒng)中各機床的利用效率、減少AGV的空閑等待時間，并提出基于神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的任務(wù)分配及調(diào)度機制，以提高系統(tǒng)的生產(chǎn)效率。

基于神經(jīng)-內(nèi)分泌的任務(wù)分配及調(diào)度機制主要解決生產(chǎn)任務(wù)在各個制造單元的分配、組合優(yōu)化以及各工件運輸任務(wù)在AGV上的分配問題，使系統(tǒng)能夠達到一個相對較優(yōu)的生產(chǎn)狀態(tài)，維持在較高的生產(chǎn)水平。

5) 循環(huán)執(zhí)行步驟1)～4)直至所有工件工序得到分配，則停止對新生產(chǎn)任務(wù)的分配和調(diào)度，系統(tǒng)繼續(xù)運行。

采用此任務(wù)分配及調(diào)度機制，可以在生產(chǎn)任務(wù)到來時，通過制造單元之間、制造單元與AGV之間的相互協(xié)調(diào)，為每個具體的工件工序加工任務(wù)分配最合適的加工設(shè)備及AGV，從而提高系統(tǒng)的生產(chǎn)效率。

4多AGV調(diào)度仿真實驗平臺開發(fā)及驗證

4.1多AGV調(diào)度仿真實驗平臺

根據(jù)神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制開發(fā)的多AGV調(diào)度仿真實驗平臺如圖3所示，主要由AGV、制造單元、監(jiān)控終端等模塊組成，其中，制造單元又由機床、工件緩沖區(qū)、機械手等組成。

圖3　多AGV調(diào)度仿真實驗平臺實物圖

4.2多AGV調(diào)度仿真實驗

假設(shè)有一生產(chǎn)任務(wù)W由三個工件組成，其中每個工件具有三道工序需要加工，每道工序均需在相應(yīng)機床上加工一定時間，具體的任務(wù)參數(shù)如表1所示。

表1　生產(chǎn)任務(wù)參數(shù)表

系統(tǒng)中有6臺不同類型的機床，其中有2臺車床、2臺銑床、1臺磨床、1臺鉆床，具體機床參數(shù)如表2所示。

表2　機床參數(shù)表

生產(chǎn)任務(wù)產(chǎn)生后，根據(jù)神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的任務(wù)分配機制進行任務(wù)分配，分配完成的任務(wù)加工序列如表3所示，對應(yīng)的生產(chǎn)任務(wù)甘特圖如圖4所示。

表3　任務(wù)加工序列表

圖4　生產(chǎn)任務(wù)甘特圖

AGV根據(jù)此任務(wù)加工序列，在基于神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的任務(wù)調(diào)度機制調(diào)度下，完成工件的出庫、機床間運輸、入庫等操作，最終執(zhí)行完所有任務(wù)，返回初始位置。由此得到的AGV運行及等待具體時間如圖5所示。

圖5　AGV工作時間圖

統(tǒng)計AGV的總體運行時間、有效運行時間及空閑等待時間，具體的各類時間參數(shù)如圖6所示。

圖6　AGV運行時間參數(shù)圖

由此可以得到1號和2號AGV的總體運行效率η1，η2：

進一步分析實驗結(jié)果可知：針對具體的生產(chǎn)任務(wù)，基于神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的任務(wù)分配及調(diào)度機制可以根據(jù)系統(tǒng)中各機床的當(dāng)前狀態(tài)進行任務(wù)分配，得到當(dāng)前狀態(tài)下的較優(yōu)任務(wù)加工序列。同時，能夠根據(jù)AGV的當(dāng)前狀態(tài)進行任務(wù)調(diào)度，最大化AGV的運行效率，從而提高系統(tǒng)的整體效率。

5結(jié)語

針對多AGV系統(tǒng)調(diào)度的復(fù)雜性，借鑒維持生物體內(nèi)環(huán)境的神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制，提出了基于神經(jīng)-內(nèi)分泌協(xié)調(diào)機制的多AGV任務(wù)分配及調(diào)度機制，解決了多AGV系統(tǒng)中的任務(wù)調(diào)度及協(xié)調(diào)控制問題，并通過仿真實驗驗證了方法的可行性及有效性，結(jié)果表明該方法可以提高系統(tǒng)的運行效率。

參考文獻:

[1] 周凱, 劉成穎. 現(xiàn)代制造系統(tǒng)[M]. 北京：清華大學(xué)出版社, 2005.

[2] Iris FAVIS. Survey of research in the design and control of automated guided vehicle systems [J].European Journal of Operational Research, 2006, 170(3): 677-709.

[3] Tuan LE-ANH, MBM DE KOSTER. A review of design and control of automated guided vehicle systems [J]. European Journal of Operational Research, 2006, 171(1): 1- 23.

[4] 孫奇. AGV系統(tǒng)路徑規(guī)劃技術(shù)研究[D]. 浙江: 浙江大學(xué), 2012.

[5] 張凌燕, 溫慶城, 張志文. 神經(jīng)系統(tǒng)與內(nèi)分泌系統(tǒng)的相互影響與協(xié)同作用[J]. 生物學(xué)通報, 2006, 41(7): 24- 25.

[6] Zheng K, Tang D, Gu W, etal. Distributed control of multi-AGV system based on regional control model. Production Engineering Research and Development[J], 2013, (7):433-441.

[7] Farhy L S. Modeling of oscillations in endocrine networks with feedback [J]. Methods in enzymology, 2004, 384: 54-81.

收稿日期：2014-01-13

中圖分類號：TP183

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1671-5276(2015)04-0112-04

作者簡介：唐敦兵(1972-)，男，湖北仙桃人，教授，博士，研究方向為智能制造。

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(51175262)；江蘇省杰出青年基金(BK2012010111)；江蘇省產(chǎn)學(xué)研基金(BY201220116)