一种面向平台的高效信息物理生产系统

1.本发明涉及信息物理生产系统技术，具体说是一种面向平台的高效信息物理生产系统。


背景技术：

2.当前，cpps(cyber-physical production system)凭借其分布式操作，位置独立性，服务描述以及连通性等特点，将自动化生产结构由传统分层结构向分布式扁平化结构进行转变，发展成为工业4.0的代表性生产模式。
3.然而，现有cpps设计方法遵循分离的设计范式，控制、调度、网络独立设计后人工集成，各部分优化过程只考虑相应的利益目标，采用总体假设、给定值、资源预留等方式代替各方面相互作用关系，使得cpps系统无法实现全局一体化管控，难以实现全局最优和高效生产的目的。自动化层次化的控制决策方法并未随网络联接扁平化而改变，分布式扁平化的生产结构优势无法提现，生产过程的灵活性和编排的紧密程度难以提高。现有cpps仅考虑了传输的扁平化，决策过程还需要顶层控制单元决策，边缘侧智能程度低，系统灵活程度差；此外，cpps中加工过程采用排程方式，为保证生产过程的安全性和可靠性，每道工序的加工时间、算法执行开销估计保守，多设备协同能力较弱，限制了产能的提升。


技术实现要素：

4.根据上述问题，本发明的目的在于提供一种面向平台的高效信息物理生产系统，实现了多种协议多种连接方式下的自适应时间尺度度量机制，提高系统实时性，确保紧密编排的时间精度，打破分层结构带来的数据、连接、分析、决策壁垒，端侧资源可弹性调节为端侧实时感知分析决策控制一体化提供基础，提高系统资源利用率以及灵活容错能力。
5.本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：
6.一种面向平台的高效信息物理生产系统，包括：基于中间件的平台层以及多个pocomp组件，其中：
7.所述基于中间件的平台层，用于获取生产信息，实现pocomp组件之间执行任务的连通性问题，分析生产信息生成控制指令以及配置信息，并发送给pocomp组件；
8.所述pocomp组件，用于执行从平台层接收到的控制指令与配置信息，进行资源调节，以解决设备执行时间差异性问题。
9.所述基于中间件的平台层，包括：面向os的中间件，功能块集合以及中间件api，其中：
10.所述面向os的中间件，用于接收生产信息；
11.所述功能块集合，用于创建新的组件，根据生产信息实现pocomp组件之间执行任务的连通性问题，分析生产信息，生成控制指令；
12.所述中间件api，用于提供标准接口与协议，为异构环境提供通信服务，将功能块集合生成的控制指令与配置信息发送至pocomp组件。
13.所述功能块集合包括：协议集模块，调度器模块，时间统一模块，服务模块，其中：
14.所述协议集模块，包含外接设备和物理生产系统协议转换的多种协议集，以及用于表示时隙、设备网络地址、执行操作的对应关系，用于实现pocomp组件之间的互连与语义解读；
15.所述调度器模块，用于获取分布式时间模块的预估执行时间，通过比较最晚截止期与预估执行时间，以及根据服务模块的生产要求得到的pocomp组件生产逻辑、pocomp组件生产逻辑之间的先后约束关系、得到调整后的资源比例信息，与预估执行时间共同构成配置信息，发送给资源调节模块；
16.所述时间统一模块，用于同步pocomp组件之间的时间；
17.所述服务模块，用于接收生产信息，并为生产信息在pocomp组件之间传输时转换其时间戳，形成生产要求发送给调度器模块。
18.所述pocomp组件包括：控制规则模块、状态模块、资源调节模块、分布式时间模块以及语义匹配模块，其中：
19.所述状态模块，用于提供pocomp组件重启和升级所需要的环境变量，从调度器模块获取pocomp组件生产逻辑，以及从语义匹配模块获取的生产要求，得到pocomp组件生产逻辑之间的先后约束关系；
20.所述语义匹配模块，用于从调度器模块获取包含当前任务的控制指令的生产要求，对pocomp组件操作进行语义交互，得到行为参数发送至状态模块，实现生产语言与机器语言之间的匹配；
21.所述控制规则模块，用于实现生产过程所需操作，包含组件功能实现所需要的部署方法、控制算法、以及对应的参数配置方法，基于状态模块得到的任务执行先后约束关系和语义匹配模块的行为参数，作为控制规则的时间约束分析条件并为每个任务提供执行时间的最晚截止期；
22.所述分布式时间模块，用于动态调节资源量化关系函数并预估执行时间，以实现迁移过程中组件时间的一致性和实时性；
23.所述资源调节模块，用于接收分布式时间模块的预估执行时间得到的资源需求量信息，当预估执行时间无法满足最晚截止时间时，根据调度器模块调整的资源比例信息动态调节分配给任务的资源比例，或当申请资源量高于完成当前任务所需资源量时，对资源进行弹性分配，即将多余资源预留给其他组件任务，以保证系统的资源利用率。
24.所述分布式时间模块包括：功能完成时间估计模块以及分布式时间尺度动态调节模块，其中：
25.所述功能完成时间估计模块，用于根据控制规则模块的最晚截止期，获取各生产环节所需资源，进行系统最大化资源需求估计，并分析所得资源量化关系函数dbf与sbf，根据dbf、sbf与资源的曲线关系，得到某一资源对应的最大延迟和某时间段内当前资源条件下的最大积压，并根据dbf与sbf的函数关系得到最大延迟和最大积压得到预估执行时间，发送给调度器模块以调整预估执行时间和资源比例信息；
26.所述分布式时间尺度动态调节模块，根据得到的pocomp组件生产逻辑之间的先后约束关系、最晚截止期，对时间约束精度大于阈值的组件任务进行细粒度化，将结果发送给调度器模块，以实现多个不同时间尺度组件间的实时协同。
27.所述dbf表示组件任务负载最大到达曲线，为：
[0028][0029]
其中，i为从0开始的时间长度；t定义为任务超周期，是所有加工周期的最小公倍数，即p(l)为与时间相关的系统任务可并行执行度函数；φ为可并行执行的加工任务，θ为无法并行执行的加工任务，(φ+θ)为产品i的所有加工环节；δ为当前工序等待节点进行处理产生的等待延迟造成的资源浪费；z为额外开销与非整周期操作的尾任务资源需求之和。
[0030]
所述sbf表示计算资源最小服务曲线，为：
[0031][0032]
其中，cn为pocomp组件n在l时刻的计算能力，n为所有pocomp组件的数量，t
′
为物理生产系统资源到达周期，q为非正周期物理生产系统提供的计算资源。
[0033]
一种面向平台的高效信息物理生产方法，包括以下步骤：
[0034]
平台层中各模块的网络协议与组件之间的连通性通过协议集进行统一，并通过语义匹配模块指定接口描述中的交互语义；
[0035]
生产信息通过面向os的中间件传递至服务模块处进行解析，并将表示任务的生产信息传递给pocomp组件；
[0036]
pocomp组件通过分布式时间模块对表示最短加工时间和最小加工能耗两个资源量化关系函数进行优化，根据时间约束调节生产速度，生成每个工位对应加工步骤的预估执行时间；
[0037]
根据状态模块得到的任务执行先后约束关系和语义匹配模块通过转换得到的行为参数，对控制规则模块进行时间约束分析并为任务提供执行时间的最晚截止期；
[0038]
根据是否满足控制规则模块给到调度器模块的最晚截止期，通过调度器模块进行在线调度优化：改变资源调节模块对资源请求与分配的比例，当预估执行时间无法满足最晚截止时间时，通过调度器模块动态调节分配给任务的资源比例，或当申请资源量高于完成当前任务所需资源量时通过模块对资源进行弹性分配，将多余资源预留给其他组件任务；
[0039]
pocomp组件通过中间件api获取平台层调度器模块在线调度优化生成的控制指令与配置信息，通过控制规则模块解析生产过程所需要的操作进行生产逻辑控制输出动作，并在操作结束后将结果反馈给平台层等待下一指令。
[0040]
本发明具有以下有益效果及优点：
[0041]
1.本发明引入时间约束条件，实现多种协议多种连接方式下的自适应时间尺度度量机制，提高了系统实时性，最大化保证了各任务的时间约束，实现了紧密编排下的组件高效率调度、高可靠迁移等工业生产新需求。
[0042]
2.本发明打破了传统cpps的分层结构带来的数据、连接、分析、决策壁垒，致使端侧资源可弹性调节为端侧实时感知分析决策控制一体化提供基础，提高了系统资源利用率
以及灵活容错能力，适用于柔性规模大、实时性要求高的生产环节，具有较强的实用性和经济价值。
附图说明
[0043]
图1为本发明提供的一种面向平台的高效信息物理生产系统结构示意图；
[0044]
图2为分布时间模块基于函数建立的最小服务曲线与最大到达曲线图；
[0045]
图3为调度器运行流程图。
具体实施方式
[0046]
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
[0047]
本发明设计了一种一种面向平台的高效信息物理生产系统，订单通过网络传递给poecpps系统的中间件接口，随后生产流程被分解为以组件为加工单元的链表，不同组件所适配的参数、硬件设备和模型由调度器、时间统一模块等通过分析计算得到；最后，中间件api将计算好的参数发给对应的控制器，并激活其上的组件进行加工。需要说明的是，组件链表中的组件仅代表功能，并不一定与硬件物理位置绑定，因此，poecpps系统中组件间不存在层次关系。其中，poecpps系统包括pocomp组件、基于中间件的平台层。
[0048]
所述基于中间件的平台层包括：面向os的中间件，功能块集合，中间件api；其中，面向os的中间件，用于接收操作系统通过网络传递给平台的生产信息；功能块集合，包括内核和外壳；中间件api，用于提供标准接口与协议，为异构环境提供通信服务，将控制指令与配置信息发送至pocomp组件。
[0049]
所述内核，用于创建新的组件，实现组件之间执行任务的连通性问题，分析计算调度表、资源需求以及适配参数；所述外壳，用于压缩所有的组件，为组件提供了一个容器结构，以及一个与poecpps系统其余部分交互的统一接口；
[0050]
所述内核包括：协议集模块，调度器模块，时间统一模块，服务模块；
[0051]
所述协议集模块，包含外接设备和物理生产系统协议转换的多种协议集，以及用于表示时隙、设备网络地址、执行操作的对应关系，用于实现pocomp组件之间的互连与语义解读；
[0052]
所述调度器模块，通过比较从分布式时间模块获取的预估执行时间与控制规则模块获取的最晚截止时间进行比较，以及根据服务模块的生产要求得到的pocomp组件生产逻辑、pocomp组件生产逻辑之间的先后约束关系、得到调整后的资源比例信息，对所有消息和线程以任务卸载、迁移的形式进行调度，调度结果会影响资源调节模块的动态变化；
[0053]
所述时间统一模块，用于同步组件之间的时间，对预估执行时间情况进行动态前馈调节，为组件协同提供高精度时间保障；
[0054]
所述服务模块，用于接收从面向os的中间件获取的生产信息，并为消息在在pocomp组件之间传输时转换其时间戳，形成生产信息传递至调度器模块。
[0055]
所述pocomp组件包括：控制规则模块、状态模块、资源调节模块、分布式时间模块、语义匹配模块；
[0056]
所述控制规则模块，用于实现生产过程所需操作，包含组件功能实现所需要的部署方法、控制算法、以及对应的参数配置方法，基于状态模块得到的任务执行先后约束关系
和语义匹配模块通过转换得到的行为参数，作为控制规则的时间约束分析条件并为每个任务提供执行时间的最晚截止期；
[0057]
所述状态模块，用于提供pocomp组件重启和升级所需要的环境变量，从调度器获取pocomp组件生产逻辑，以及从语义匹配模块获取的生产要求，得到pocomp组件生产逻辑之间的先后约束关系，如零件生产过程中机械臂先夹取后加工的操作，组件状态可以在重新初始化时进行检查和恢复；
[0058]
所述资源调节模块，用于接收分布式时间模块以及调度器分析任务执行时间所得到的资源需求量信息向硬件设备进行申请计算、网络资源，当预估执行时间无法满足最晚截止时间时，根据调度器模块调整的资源比例信息动态调节分配给任务的资源比例，或当申请资源量高于完成当前任务所需资源量时通过模块对资源进行弹性分配，将多余资源预留给其他组件任务，保证系统的资源利用率；
[0059]
所述分布式时间模块，用于动态调节资源量化关系函数并预估执行时间，以实现迁移过程中组件时间的一致性和实时性；
[0060]
所述语义匹配模块，用于从调度器模块获取包含当前任务的控制指令的生产要求，对pocomp组件操作进行语义交互，获取当前任务的控制参数如机械臂夹取的位置和高度，构建了涵盖感知、分析、决策、控制的多组件协同统一语义模型，在统一模型中，每个子模型可以视为一个系统传递过程，即m＝(s,s0,r,i,o,n)，其中s和s0代表系统状态和初始状态，r代表转换规则，i和o代表输入和输出，n＝(t,c,phy0,phy1)代表系统语义特征向量，其中t代表时间，c代表物理坐标，phy
x
代表其余物理量。
[0061]
所述分布式时间模块包括如下两部分模块：
[0062]
(1)功能完成时间估计模块，于根据控制规则模块的最晚截止期，获取各生产环节所需资源，进行系统最大化资源需求估计，并分析所得资源量化关系函数dbf与sbf，根据dbf、sbf与资源的曲线关系，得到某一资源对应的最大延迟和某时间段内当前资源条件下的最大积压，并根据最大延迟和最大积压得到预估执行时间，发送给调度器模块以调整预估执行时间和资源比例信息，其中
[0063][0064]
其中，i为从0开始的时间长度；t定义为任务超周期，是所有加工周期的最小公倍数，即p(l)为与时间相关的系统任务可并行执行度函数；φ为可并行执行的加工任务，θ为无法并行执行的加工任务，(φ+θ)为产品i的所有加工环节；δ为当前工序等待节点进行处理产生的等待延迟造成的资源浪费；z为任务卸载、节点协同交互以及其他因素导致的额外开销与非整周期操作的尾任务资源需求之和；其中，
[0065][0066]
其中，cn为节点n在l时刻的计算能力，n为所有边缘节点的数量，t
′
为系统资源到达周期，q为非正周期系统提供的计算资源。
[0067]
(2)分布式时间尺度动态调节模块，根据得到的的pocomp组件生产逻辑之间的先
后约束关系、最晚截止期，对时间约束精度大于阈值的组件任务进行细粒度化，将结果发送给调度器模块，以实现多个不同时间尺度组件间的实时协同。
[0068]
如图2所示，分布式时间模块基于dbf和sbf建立系统资源到达曲线和服务曲线，两条曲线受实际生产环境影响，还分别具有最大和最小值曲线。其中计算资源最小服务曲线为ξ
l
，组件任务负载最大到达曲线为λu。通过分析两者之间的关系，可以分析得到不同硬件设备资源服务曲线下组件计算时间估计值的最大时刻，即通过多长时间组件所迁移到的硬件设备可以达到稳定工作状态。以及在达到稳定状态前加工生产任务的积压情况和最大延迟情况。
[0069]
本发明引入时间约束条件，实现多种协议多种连接方式下的自适应时间尺度度量机制，提高了系统实时性，最大化保证了各任务的时间约束，实现了紧密编排下的组件高效率调度、高可靠迁移等工业生产新需求；本发明打破了传统cpps的分层结构带来的数据、连接、分析、决策壁垒，致使端侧资源可弹性调节为端侧实时感知分析决策控制一体化提供基础，提高了系统资源利用率以及灵活容错能力，适用于柔性规模大、实时性要求高的生产环节，具有较强的实用性和经济价值。
[0070]
如图1所示，系统生产流程具体步骤如下：
[0071]
(1)首先各部分的网络协议与组件之间的连通性通过协议集进行统一，并通过语义匹配模块指定接口描述中的交互语义；
[0072]
(2)生产信息通过面向os的中间件传递至服务模块处进行解析，分析生产数量与产品类型，并将任务信息传递给pocomp组件；
[0073]
(3)pocomp组件通过分布式时间模块对最短加工时间和最小加工能耗两个目标进行优化，根据时间约束调节生产速度，生成每个工位对应加工步骤的预估执行时间
[0074]
(4)根据状态模块得到的任务执行先后约束关系和语义匹配模块通过转换得到的行为参数，对控制规则模块进行时间约束分析并为任务提供执行时间的最晚截止期；
[0075]
(5)根据是否满足最晚截止期将结果信息反馈回平台层，通过调度器根据每部分的生产时间范围进行在线调度优化，改变资源调节模块对资源请求与分配的比例，当预估执行时间无法满足最晚截止时间时通过调度器动态调节分配给任务的资源比例，或当申请资源量高于完成当前任务所需资源量时通过模块对资源进行弹性分配，将多余资源预留给其他组件任务；
[0076]
(6)同时平台层根据时间统一模块对预估执行时间进行动态前馈调节，防止通信资源受限制，降低组件之间的交互频率，并确保组件间的高精度协同；
[0077]
(7)最后通过调度器将生成的调度和加工方案进行生产调度，pocomp组件通过中间件api获取平台层生成的指令与数据，通过控制规则模块解析产品所需要的操作进行生产逻辑控制输出动作，并在操作结束后将结果反馈给平台层等待下一指令，若有突发情况组件也会对平台层进行控制输出并通过功能块集合输入应对策略指令。
[0078]
如图3所示，调度器的具体执行逻辑如下：
[0079]
(1)首先平台层对生产信息进行分析，并通过中间件api传递至pocomp组件；
[0080]
(2)根据分布式时间模块对任务预估得到的执行时间与控制规则模块给定的时间约束截止期进行比较，对任务进行卸载并判断当前任务是否可以在截止期前完成操作；
[0081]
(3)若判断无法在当前状态完成操作时，系统将数据返回至平台层的调度器；
[0082]
(4)随后调度器将判断操作是否可在组件当前执行器中执行，如采用动态的方式向资源调节模块增加当前任务对资源的需求量以此来减少操作执行时间，等方法进行优化；
[0083]
(5)当判定结果依然为否，系统将查询执行器的工作状态，将当前任务迁移至可满足截止期的执行器中；
[0084]
(6)若所有执行器均无法满足截止期需求，系统依然会给出相对最优的解决方案，如在不影响其他组件时间约束的前提下降低其资源分配比例，为当前任务提供可行方案。
[0085]
以上所述仅为本发明的实施方式，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换、改进、扩展等，均包含在本发明的保护范围内。