Содержание к диссертации
Введение
1. Задачи и методы управления производственной системой 4
1.1. Компьютерно - интегрированное производство 9
1.2. Дискретная производственная система как объект управления 13
1.3. Постановка задачи предварительного планирования производства 15
1.4. Методы решения задачи предварительного планирования 19
1.5. Анализ практических реализаций решения задачи моделирования производства 20
1.6. Сети Петри 25
1.7. Возмущающие воздействия и их моделирование 31
1.8. Постановка задачи 33
2. Модель устройства управления, сетевой контроллер 34
2.1. Описание динамических свойств объекта управления 34
2.2. Управляемость и наблюдаемость переходов сети 39
2.3. Алгоритм автоматизированного синтеза структуры сетевого контроллера 40
2.4. Исследование свойств моделей с сетевым контроллером 52
2.5. Параметризация окрашенной сетевой модели 53
2.6. Принципы компенсации возмущающих воздействий 55
2.7. Формирование модели возмущений 56
2.8. Инвариантность к возмущениям модели с сетевым контроллером 58
2.9. Правила и принципы оптимизации модели с сетевым контроллером 61
2.10. Эффективность предлагаемого подхода 64
3. Формирование модели системы управления производством 66
3.1. Формализация сетевой модели дискретной производственной системы 66
3.2. Алгоритм управления производственной системой 69
3.2.1. Предварительное планирование 69
3.2.2. Оперативное управление 72
3.3. Моделирование производственных систем 75
3.4. Оптимизация производственных процессов 79
3.4.1. Принципы оптимизации 79
3.4.2. Оптимизация модели с сетевым контроллером 82
3.5. Моделирование возмущающих воздействии в производстве 84
4. Система планирования и регулирования производства 89
4.1. Общие принципы функционирования «Системы планирования и регулирования производства» 89
4.2. Создание структуры модели 91
4.3. Информационная база системы управления 92
4.4. Импорт данных 96
4.5. Синтез дополнительных управляющих структур в модели 97
4.6. Имитационное моделирование 99
4.7. Анализ результатов 101
5. Система управления учебно-исследовательским гибким производственным комплексом 105
5.1. Структура и характеристики оборудования учебно-исследовательского гибкого производственного комплекса 105
5.2. Программные и аппаратные средства управления УИ ГПК ПО
5.3. Описание номенклатуры продукции. Технологическое нормирование ПО
5.4. Статистические данные о возмущающих воздействиях 116
5.5. Моделирование дискретной производственной системы 117
5.5.1. Формирование структуры модели УИ ГПК 117
5.5.2. Формирование параметров модели 119
5.5.3. Формирование сетевого контроллера 120
5.6. Имитационный эксперимент 123
5.7. Оптимизация структуры потоков изделий 126
5.8. Анализ результатов 127
5.9. Оценка эффективности применения сетевого контроллера 129
6. Система управления инструментального цеха Дивногорского завода низковольтной аппаратуры 133
6.1. Описание и структура инструментального цеха 133
6.2. Формирование планов производства продукции 135
Заключение 140
Список использованных источников 142
- Компьютерно - интегрированное производство
- Описание динамических свойств объекта управления
- Формализация сетевой модели дискретной производственной системы
- Информационная база системы управления
Введение к работе
Актуальность проблемы. Качество управления непосредственно влияет на объем и издержки производства, в конечном счете определяя эффективность работы предприятия в целом. Расширение номенклатуры, увеличение сложности и сменяемости выпускаемой продукции, развитие рыночных механизмов усложняют решение задач управления. Основу этих задач составляют планирование и регулирование процессов производства. Таким образом, существует народно-хозяйственная проблема автоматизации процесса управления производственными системами. Ее решение позволит повысить эффективность функционирования производства за счет совершенствования методов планирования и регулирования производства, а также обеспечит снижение издержек.
Теоретические основы решения задачи управления производством сформировались к концу 60-х годов прошлого столетия. Однако, как показывает имеющийся отечественный и зарубежный опыт в области управления производственными системами, поиск методов и средств построения автоматизированных систем управления, математических моделей производства остается актуальным и в настоящее время. Это объясняется тем, что для большинства практически важных задач отсутствуют эффективные методы решения, а их четкая математическая формулировка зачастую вызывает существенные трудности. Традиционные модели, используемые в математических постановках задач управления дискретным производством, являются слабо приспособленными для непосредственного создания на их основе компьютерных систем управления. Затруднения обуславливаются
-"жесткостью" моделей, т.е. сложностью структурных изменений элементов модели (например, дополнения системы ограничений, изменения формы критерия эффективности);
- необходимостью представления сложных ресурсных отношений, наглядного ото
бражения текущего состояния и динамики производства при получении прогнозов и рет
роспектив, необходимых для обоснованного принятия решения;
- недостаточной инвариантностью моделей к возмущающим воздействиям, что
снижает степень соответствия модели реальной системе.
Из-за использования методов декомпозиции моделей управления, имеет место нарушение принципа комплексности автоматизации т.к. имеется возможность потери большой части полученного результата на стыках задач управления.
Таким образом, имеющиеся методы решения задач планирования и регулирования дискретного производства не в полной мере соответствуют их сложности. Это обстоятельство представляется научной проблемой, выражающейся в необходимости поиска
новых подходов к синтезу математических моделей производства на основе сетей Петри, их исследованию и оптимизации представляемых ими объектов.
Объектом исследования являются дискретные производственные системы, предметом исследования - управление подобными системами на основе математического имитационного моделирования производственного процесса.
Целью исследований является разработка новых методов создания и исследования моделей, анализа и оптимизации процесса производства, обеспечения требуемой инвариантности производственных систем к возмущениям.
Основными задачами исследования являются: анализ существующих подходов к решению проблемы управления дискретным производством, разработка новых методов планирования и регулирования производства, разработка математического аппарата имитационного моделирования и исследования свойств моделей на основе сетей Петри, создание программных средств на основе разработанных методов, исследование на практических примерах их достоинств и недостатков.
Основной идеей диссертационной работы является разделение сетевой имитационной модели на модель объекта управления (ОУ) и модель управляющего устройства (УУ). Математическая модель ОУ отображает процессы в реальной системе, а модель УУ придает процессам в модели ОУ желаемые свойства, т.е. решает определенные задачи управления. В качестве таких задач выделены: обеспечение принадлежности вектора состояния (маркировки сети Петри) множеству допустимых состояний, обеспечение учета влияния и, опционально, компенсации возмущающих воздействий, оптимизация процессов в производственной системе.
Методы исследований. Для решения поставленных задач в диссертационной работе использованы методы теории управления организационными системами, теории обобщенных и цветных сетей Петри, теории расписаний, математической статистики, теории массового обслуживания, теории временных рядов и теории множеств.
Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем
На основе анализа задач управления производственными системами и традиционных методов их решения выбран метод предварительного имитационного моделирования процесса производства на основе математического аппарата цветных сетей Петри.
Для обеспечения устойчивости к возмущениям, оптимального функционирования и устранения недопустимых состояний производственной системы предложен автоматизированный метод создания устройства управления (сетевого контроллера).
Разработан принцип формализации модели производственной системы, основанный на интерпретации элементов цветной сети Петри с сетевым контроллером элементами производственного процесса.
Разработана программная система планирования и управления производством, предназначенная для автоматизации процессов проектирования, исследования, планирования и регулирования дискретных производственных систем.
Научная новизна работы состоит в следующем.
На основе примененного принципа разделения общей имитационной модели на модели объекта управления и управляющего устройства определены задачи управления и принципы взаимодействия этих частей в рамках сети Петри через заранее выделенные переходы.
Разработан алгоритм последовательного синтеза управляющего устройства, включающий набор последовательно реализуемых формальных правил на основании заданного множества допустимых состояний модели объекта управления с последующей настройкой его параметров по управлению и по возмущению.
Для оптимизации производственного процесса предложено применять правила приоритета не только для модели объекта управления, но и для управляющего устройства, а также описывать правила компенсации возмущений в модели управляющего устройства.
Для минимизации объема данных, описывающих имитационную модель производственной системы в терминах цветных сетей Петри, свойства сети разделены на постоянные и переменные, зависимые от цвета маркера, а также сформировано уравнение состояний подобной сетевой модели.
Значение для теории. Теоретические результаты диссертации развивают методы математического моделирования сложных систем (дискретного производства), создают теоретическую основу для проектирования и разработки инвариантных, оптимальных систем управления с эталонной моделью. Теория сетей Петри дополняется математическим аппаратом формальных правил, обеспечивающих синтез сетевых моделей с требуемыми свойствами.
Значение для практики Результатом практического применения является снижение времени планирования производства, повышение качества (оптимальности) планов и, как следствие, снижение издержек производства засчет использования разработанного программного обеспечения для синтеза управления на основе имитационной модели с сетевым контроллером.
Достоверность полученных результатов. Достоверность теоретических результатов подтверждается положительными результатами имитационных экспериментов на моделях двух производственных систем и результатами внедрения результатов планирования в условиях реального производства. Производственный процесс характеризуется улучшенными показателями функционирования: уменьшением времени производства продукции, увеличением загрузки оборудования, устойчивостью к отказам технологического оборудования и т.д.
Рекомендации по использованию результатов. Результаты диссертации применимы для всех классов систем, которые могут быть представлены имитационными моделями на основе математического аппарата сетей Петри. Применение сетей Петри наиболее рационально для детального исследования свойств дискретных по времени и состоянию систем, характеризующихся сложной, ветвящейся структурой.
Апробация результатов диссертации. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации региона» (Красноярск, 2000, 2003); на Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Достижения науки и техники -развитию сибирских регионов» (Красноярск, 2001, 2003); на международной научно-практической конференции «Современная техника и технологии» (Томск, 2004); на всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление» (Владимир, 2004); научных семинарах кафедры «Робототехника и техническая кибернетика» Красноярского государственного технического университета.
Результаты диссертации нашли применение при выполнении госбюджетных НИР «Региональный CALS-центр (1-я очередь)» и «Формирование устойчивых механизмов связей высшей школы с предприятиями и ФПГ», выполненных в Красноярском государственном техническом университете по программе "Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники". Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение использовано также для исследования процессов инструментального цеха ОАО "Дивногорский завод низковольтной аппаратуры" (ОАО ДЗНВА) и учебно-исследовательского гибкого производственного комплекса, в учебном и научном процессах КГТУ.
Публикации. Основные положения и результаты диссертации отражены в девяти опубликованных работах и двух научно-технических отчетах. По материалам диссертации опубликовано 9 работ, из них: 2 статьи в сборниках; 7 работ, опубликованные в материалах всероссийских и международных конференций и симпозиумов.
Общая характеристика диссертации. Диссертация состоит из 6 разделов, содержит основной текст на 141 с, 73 иллюстрации, 14 таблиц, 1 приложение на 3 с, список использованных источников из ПО наименований.
Компьютерно - интегрированное производство
В условиях конкуренции предприятие должно постоянно повышать свой потенциал для получения прибыли в будущем. Уровень конкурентоспособности предприятия (то есть его позиция на рынке) является интегральным показателем этого потенциала. Повышение потенциала подразумевает совершенствование деятельности предприятия.
Основными критериями оценки повышения потенциала являются: во-первых - качество продукции, во-вторых - себестоимость, в-третьих - способность предприятия выполнять заказы в запланированные сроки.
Задача повышения конкурентноспособности предприятия в настоящее время, как правило, решается в рамках реинжиниринга бизнес-процессов предприятия (BPR — business process reengineering) [1]. Реинжиниринг подразумевает не только улучшение имеющихся процессов на предприятии, но и замену их новыми более прогрессивными и совершенными, что чаще всего подразумевает автоматизацию процесса функционирования предприятий.
Наиболее перспективным путем улучшения экономических показателей является модификация методов решения типовых задач управления производственными процессами, таких как их предварительное планирование и текущее регулирование (опционально -в реальном времени). Данный подход способен обеспечить эффективную оптимизацию работы современных предприятий для успешной конкурентной борьбы на рынке.
В настоящей главе приводится характеристика дискретной производственной системы как объекта управления, постановка задач предварительного планирования производственного процесса и его регулирования, возможные варианты их решения, обоснована целесообразность применения средств имитационного моделирования - сетей Петри и, в частности, их модификации - цветных (окрашенных) сетей Петри, выполнен анализ литературы по указанной тематике.
В конце главы, на основе проведенного анализа приведена постановка задачи, решение которой проводится в диссертационной работе.
В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция организации производственных систем по принципу компьютерно - интегрированного производства. Степень продвижения предприятия на этом пути в значительной степени определяет его потенциал конкурентоспособности. Развитие комплексно автоматизированных производств довольно сильно задержалось в нашей стране, поэтому необходима разработка единого подхода к автоматизации процесса синтеза управления производством. Решение этой задачи подразумевается в рамках формирования интегрированной производственной системы.
Применительно к производствам, технологический цикл которых описывается схемой «проектирование - технологическая подготовка производства - производство» компьютерно - интегрированные производства в зарубежной практике именуются CIM-системами (Computer Integrated Manufacturing) [2, 3,4].
Подобные системы имеют иерархическую трехуровневую систему управления (рисунок 1.1). Верхний уровень управления - это уровень планирования и проектирования производства - обеспечивает формирование заказа, с предварительной оценкой его эффективности, сбыт готовой продукции, конструкторскую и технологическую подготовку производства с необходимыми инженерными расчетами (CAD/CAM/CAE-системы), предварительное календарное планирование производства, хранение и актуализацию данных подсистем верхнего уровня. Средний уровень управления производством реализует задачи оперативно-календарного планирования, обеспечение ремонта, оценки качества продукции, контроля состояния и диагностики оборудования, обеспечения инструментом, хранение и актуализацию оперативных данных, согласованное управление технологическим оборудованием в реальном времени. Нижний уровень управления обеспечивает автоматическое или автоматизированное управление технологическим оборудованием. Основными подсистемами или компонентами СІМ являются следующие: CAD, САМ, САР, САЕ, PPS, CAT, CAQ и др. 1) CAD - Computer Aided Design - система автоматизированного проектирования. Система CAD выполняет проектирование и конструирование изделия, включая изготовление рабочего чертежа и конструкторской спецификации. 2) САМ - Computer Aided Manufacturing - система автоматизированного производства, управляющая всем производственным процессом изготовления изделия. 3) САР - Computer Aided Planning - автоматизированная система технологического планирования. Система САР используется при технологической подготовке производства, при подготовке управляющих программ (УП) для станков с ЧПУ с учетом геометрии детали и технологии данного производства, при составлении операционных карт, планов сборки и контроля. 4) CAE - Computer Aided Engineering - автоматизированная система инженерных расчетов. С помощью системы САЕ производится моделирование и расчет методом конечных элементов новых конструкций изделия. Система САЕ дает возможность оптимизировать параметры проектируемых изделий, что позволяет исключить создание опытных образцов, требующих больших затрат времени и средств. 5) PPS - Productions - Plannung und Steurung (нем.) - автоматизированная система подготовки, планирования и управления производством. Система PPS обеспечивает выполнение заказов, планирование объема производства и сроков изготовления, а также контроль и управление производственным процессом. Система PPS получает текущую информацию о состоянии производства от системы оперативного учета. 6) CAT / CAQ - Computer Aided Testing / Computer Aided Quality - автоматизированная система контроля и диагностики, обеспечения качества. Система CAT / CAQ производит автоматизированный контроль качества изделия с помощью измерительных и контрольных систем, после чего информация о готовности изделия поступает в планово -экономический отдел и др. Сквозной информационный поток охватывает все области производства на предприятии. Отсюда следуют и преимущества систем СІМ такие, как гибкость, уменьшение продолжительности производственного цикла, сокращение цикла опытно-конструкторских работ и, как следствие этого, рост общей производительности. В какой степени эти преимущества будут действительно ощущаться пользователем на практике, будет зависеть от выбора соответствующей СІМ.
Описание динамических свойств объекта управления
Для упрощения процесса создания сетевой модели и улучшения ее описательных характеристик предлагается алгоритм автоматизированного синтеза модели устройства управления ее динамическим поведением [20, 21, 22], включающий несколько последовательно реализуемых этапов.
При синтезе управляющей сети для цветных сетей появляется принципиальная проблема обеспечения эффективности этого процесса. Простой перенос правил синтеза для обобщенных сетей на класс цветных сетей Петри приводит к тому, что разработчик так или иначе составляет управляющую сеть по каждому из цветов, а также контроллер для управления межцветовыми взаимодействиями. Практически, это если и осуществимо, то малоэффективно, так как затраты времени на математическое описание системы управления и последующий ее синтез могут превысить затраты на прямое создание модели неформализованным творческим методом. Результаты при этом будут идентичными друг другу. Это обстоятельство требует разработки иных подходов.
Один из возможных подходов может быть реализован методом приведенным ниже. В множестве цветов выделяются группы, для которых модели их поведения в сети: траектории движения, фрагменты дерева достижимости идентичны. В качестве примера можно привести модель предприятия механической обработки. Номенклатура производимых предприятием изделий может составлять тысячи единиц, однако среди них можно выделить группу изделий, типа тел вращения, требующих только токарной обработки; корпусов, пресс-форм, требующих операции фрезерования и т.д. При моделировании процесса функционирования такой системы, как учебное заведение, имеется множество студентов, которые в составе группы имеют одинаковые маршруты, а группы, в свою очередь имеют общие и частично общие маршруты в пределах системы.
При формировании структуры сетевого контроллера приведенное выше обстоятельство позволяет проводить эту процедуру отдельно для каждого типового маршрута в сети, а затем объединять сформированные сети. Так как на данном этапе рассматривается только качественное поведение объектов сети, а не количественное, то модель ОУ формируется как ординарная сеть Петри. Это подразумевает только отображение структурных взаимосвязей в модели. Качественные характеристики (цвета и кратности дуг) в сеть вводятся лишь на следующей стадии алгоритма синтеза. Подобный подход является допустимым и достаточно эффективным при условии, что объекты в сети (маркеры) имеют определенное множество общих качеств.
Применение приведенных в главе 1 правил синтеза маркировки сетевого контроллера для цветной сети Петри довольно затруднено. Возможны два варианта их использования. Первый выражается в поиске маркировки управляющих позиций для каждого из цветов в цикле
Использование приведенных подходов позволяет найти начальную маркировку позиций сетевого контроллера, при которой условие (1.13) выполняется для каждого из цветов сети. В каждый момент времени г количество маркеров каждого цвета в ограниченной сети R не превышает значения bt. Это приводит к тому, что общее количество маркеров всех типов не превышает с b{. В этом заключается основной недостаток этих методов так как в большинстве практических случаев требуется выполнение условия ограниченности не для каждого цвета в отдельности, а для всех одновременно.
Учитывая общие свойства маркеров различных цветов формально вводится дополнительный цвет «управление» (с +1), маркеры которого управляют несколькими цветами одновременно. При срабатывании перехода из входных позиций удаляются, а в выходные добавляются маркеры текущего и с +1 - го цвета. На этапе синтеза сетевой модели устройства управления сеть рассматривается как обобщенная с маркерами цвета «управление», на этапе имитационного эксперимента — как окрашенная с количеством цветов с + 1.
Важным преимуществом применения сетевого контроллера является то, что его позиции могут выступать в качестве аналога решающих позиций Е -сетей. Однако, то, что сеть модели устройства управления является цветной, еще более предпочтительно по сравнению с принципами функционирования Е - сетей, так как возможности управления ходом имитации являются более функциональными, поскольку может быть осуществлен выбор одного из множества вариантов, а не из двух. Также важно отметить и важное отличие от сетей с ингибиторными дугами, а именно: в данных сетях не производится выделение двух принципиально разных типов дуг, а управление ходом имитации осуществляется на основе стандартного поведения сети Петри, описываемого ее фундаментальным уравнением.
Устройство управления, выраженное в терминах сетей Петри, представляет собой также сеть, которая формируется на основе модели объекта управления. Алгоритм формирования подобной модели представляется в виде последовательных этапов. Представим содержание и особенности этого алгоритма в случае реализации приведенных выше основных принципов управления.
Формализация сетевой модели дискретной производственной системы
Правило MWKR - выбор операции над передаточной партией деталей с максимальной длительностью оставшихся операций. Правило TWORK - приоритет равен суммарной длительности всех операций обработки передаточной партии деталей. В этом приоритетном правиле, как и во многих рассмотренных выше, необходимо иметь данные о длительности будущих операций обработки. На этапе предварительного планирования эти данные известны лишь с определенной степенью точности. Поэтому многие приоритетные правила работают с прогнозной информацией и, соответственно, решения принимаются в условиях неполной информации, что должно учитываться при сравнении эффективности приоритетных правил. Правило FOPRN - минимального числа оставшихся невыполненных операций. Все рассмотренные выше правила так или иначе основывались на длительностях обслуживания (выполнения операций). Среди других показателей, наиболее часто используемых на практике, следует отметить характеристики, связанные с плановыми сроками выполнения заданий (изготовлением передаточных партий изделий). Это объясняется тем, что выполнение заданий в срок во многом является оценкой качества системы оперативного управления. Плановые сроки задаются, исходя из возможностей производства и назначаются извне, следовательно, плановые сроки являются для системы оперативного управления точно известными и при отсутствии возмущающих воздействий неизменными на плановом периоде. Основные приоритетные правила здесь следующие. Правило DDATE - плановых сроков. Приоритет равен плановому сроку выпуска передаточной партии из производственной системы. Правило OPNDD - поэтапных плановых сроков. Плановый срок определяется для каждой операции путем деления планового срока для всей партии пропорционально длительностям выполнения операций. Правило SLACK - приоритет основан на временном резерве. Данный приоритет увеличивает приоритет передаточных партий, для которых приближается срок выпуска. Правило WINQ - объема действий в следующей очереди. Приоритет вычисляется как суммарная длительность действий, находящихся в следующей очереди, куда после выполнения очередного действия попадает данная передаточная партия.
Перечисленные приоритетные правила не исчерпывают множества простых правил, но, тем не менее, позволяют определить проблемы, возникающие при их использовании. Первая проблема заключается в выборе одного из них, так как каждое правило работает с какими-либо параметрами решаемой задачи, передаточной партии, производственной системы и ориентируется на достижение различных целей. Поэтому выбор правила представляет сложную задачу, а если учесть эвристический характер большинства из них, то эта задача еще и слабо формализована.
Второй проблемой можно считать вопрос об оптимальности получаемых решений. Приоритетное правило, используемое при планировании или диспетчировании, обеспечивает выбор одного из вариантов функционирования производственной системы и отбрасывание остальных возможных. В процессе решения критериальная функция, оценивающая эффективность производственного процесса, приоритетным правилом не используется. Выбор приоритетного правила лишь опосредованно оказывает влияние на критерий. Поэтому использование метода приоритетов принципиально не позволяет говорить об оптимальности функционирования производственной системы.
На практике используется исключительно сравнительный метод оценки эффективности моделирования функционирования производственных систем на ЭВМ. В [15] обоснована наибольшая эффективность для правила SPT -кратчайшей операции. Формируемый план-график в данном случае оптимален в смысле загрузки оборудования. Так как предыдущий материал посвящен принципам создания сетевой модели системы управления, то их применение к полученной модели вполне логично. Правила предпочтения применяются для выделения одной из всех возможных операций на каждом шаге в структурно детерминированной модели. В то же время, значительным ресурсом оптимизации является перераспределение материальных потоков. Для решения этой задачи предлагается использовать маркировку позиций сетевого контроллера. Автоматический расчет маркировки управляющих позиций СК, как отмечено выше, производится только для предварительно введенного цвета "управление". Маркировка по остальным цветам задается разработчиком и позволяет решать задачу разделения объектов модели оптимальным образом по структурным элементам, составляющим модель системы (рисунок 2.14). Процесс определения наилучшего №ск[тн] является итерационным, последовательным и включает в себя три этапа: - формирование Иск\.тн\» - имитационный эксперимент на заданном интервале времени тн ... Тк; - анализ заданного критерия оптимальности. В основу изменения (J.QR [0] может быть положен любой принцип, например случайного поиска. В простых случаях он изменяется самим оператором. Синтезированное на основе предлагаемого подхода устройство управления решает три задачи: обеспечивает ограниченность сети, учет возмущений с возможной структурной адаптацией и оптимизацию в моделируемой системе. Эффективность их решения зависит от свойств (сложности структуры, параметров) исходной системы. Это объясняется тем, что сетевой контроллер может быть создан и неформализованным методом. Основное преимущество предлагаемого метода выражается в автоматизации и систематизации этого процесса, что должно упростить процесс и минимизировать его по времени.
Относительно задачи учета возмущений, другие возможные пути ее решения представлены методами, кратко описанными в первой главе, например, использованием сети с переменной структурой либо с переменной кратностью дуг.
Применение на практике математического аппарата сетей с переменной кратностью (нагрузкой) дуг ограничивается тем, что он не рассчитан на класс цветных сетей. Модели, основанные на сетях с переменной структурой в практических приложениях наиболее адекватны объекту управления. Недостатки, присущие предыдущему классу сетей отсутствуют. Существенными их недостатками следует признать вычислительные затраты на объединение (разъединение) отдельных участков сети, а также высокую вероятность возникновения тупиковых ситуаций. Фактически, после каждого изменения структуры требуется проверка на живость сети.
Информационная база системы управления
В диссертации описаны пути и методы решения задач управления дискретными производственными системами. Использование математического аппарата автоматизированного синтеза сетевой модели позволяет значительно повысить эффективность решения задач управления при наличии влияния контролируемых возмущений, позволяет учитывать естественные ограничения, присущие любой системе, повышает оптимальность производственного процесса.
Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем 1. На основе анализа задач управления производством и традиционных методов их решения обоснована необходимость поиска новых подходов к созданию автоматизированных систем управления. В числе методов синтеза управления как наиболее предпочтительный выбран метод предварительного имитационного моделирования на основе математического аппарата цветных сетей Петри. 2. Для модельного представления дискретной производственной системы предложен автоматизированный метод создания модели устройства управления (сетевого контроллера), обеспечивающего заранее заданные свойства производственного процесса. 3. Определены принципы учета и компенсации контролируемых возмущений в синтезируемой модели, а также основы оптимизации модели с сетевым контроллером. 4. Разработан принцип формализации сетевой модели производственной системы, основанный на интерпретации элементов цветной сети Петри с сетевым контроллером элементами производственного процесса. 5. Разработана программная система планирования и управления производст вом, предназначенная для автоматизации процессов проектирования, исследования, пла нирования и регулирования дискретных производственных систем. Направлением дальнейших исследований может являться развитие методов синтеза модели управляющего устройства с целью дальнейшей автоматизации и унификации этого процесса. Актуальной представляется проблема включения в структуру модели система управления стохастических, нечетких сетей Петри, а также нейросетей с тем, чтобы она была способна более точно и адекватно реагировать на возмущающие воздействия, имеющие характер, неизвестный априори.
Практическим результатом работы является комплекс программ моделирования, позволяющий исследовать свойства систем различной природы на основе их представления сетевыми эквивалентами. Применительно к дискретным производственным системам разработанные программные средства позволяют формировать функциональные элементы интегрированной автоматизированной системы управления, реализующие функции формирования производственной программы и текущего отслеживания ее выполнения в течение планового периода.
Практические результаты диссертационной работы могут быть использованы не только в системах управления дискретным производством, но и в других сферах, таких, как системы связи, транспорт, компьютерные сети, т.е. обладают необходимой степенью универсальности.
Похожие диссертации на Оперативное управление производственными системами на основе сетей Петри
