基于基本信標的FMS死鎖預(yù)防
發(fā)布時間:2022-01-17 08:48
本文針對Petri網(wǎng)的子類提出了一種新的建立控制器的方法,這種方法可以很好地建?刂圃S多柔性制造系統(tǒng)。在以前所做的工作中,我們要算出一個Petri網(wǎng)中所有的嚴格極小信標,然后把它們分為基本信標和從屬信標再設(shè)計相應(yīng)的控制器。但這種方法遇到較大的網(wǎng)系統(tǒng)時,不僅花費的時間長而且不易得到理想的結(jié)果。 通常情況下,基本信標的個數(shù)比嚴格極小信標的個數(shù)少的多,而且基本信標的個數(shù)不會超過網(wǎng)系統(tǒng)庫所個數(shù)和變遷個數(shù)的最小值。針對Petri的一個子類,本文提出了一種直接求取網(wǎng)系統(tǒng)基本信標的方法,這種方法不需要計算出所有的嚴格極小信標。對于每一個基本信標,我們給網(wǎng)系統(tǒng)添加一個控制庫所使其成為不變式可控。我們的方法可以保證添加控制庫所后,不會再產(chǎn)生可被清空的信標。當(dāng)所有的基本信標都是可控之后,從屬信標的可控性由與之相關(guān)的基本信標的可控性來保證,并用混合整數(shù)規(guī)劃法進行驗證。與現(xiàn)有的死鎖控制方法相比,我們這種新的死鎖預(yù)防策略不但提出了一種新的信標求取的方法,而且通過添加少量的控制庫所和弧就可以得到一個活的控制器,簡化了控制策略。更重要的是,我們避免了求取所有的信標,只要直接求取基本信標并對其加以控制就可得到活...
【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 死鎖問題的解決方法
1.3 信標的求取方法
1.4 本文完成的主要工作
第二章 Petri網(wǎng)的基本概念
2.1 Petri網(wǎng)的基本理論
2.2 舉例
2.3 自動制造系統(tǒng)的Petri網(wǎng)模型
2.4 小結(jié)
第三章 S~3PR網(wǎng)模型和基本信標理論
3.1 FMS的Petri網(wǎng)模型—S~3PR
3.2 資源控制合并網(wǎng)
3.3 Petri網(wǎng)的基本信標理論
3.4 小結(jié)
第四章 S~3PR網(wǎng)中的資源回路和基本信標
4.1 資源回路的概念和尋找方法
4.2 由資源回路形成的信標
4.3 S~3PR網(wǎng)中的基本信標
4.4 小結(jié)
第五章 S~3PR網(wǎng)中SMS的快速求取算法
5.1 信標的復(fù)合方法
5.2 舉例與比較
5.3 小結(jié)
第六章 死鎖預(yù)防策略
6.1 MIP方法
6.2 信標控制方法
6.3 死鎖預(yù)防策略
6.4 小結(jié)
第七章 死鎖控制應(yīng)用舉例
7.1 一個FMS死鎖預(yù)防算法舉例
7.2 最大規(guī)模的FMS死鎖預(yù)防算法實例
7.3 小結(jié)
結(jié)束語
致謝
參考文獻
在讀期間的研究成果
本文編號:3594431
【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 死鎖問題的解決方法
1.3 信標的求取方法
1.4 本文完成的主要工作
第二章 Petri網(wǎng)的基本概念
2.1 Petri網(wǎng)的基本理論
2.2 舉例
2.3 自動制造系統(tǒng)的Petri網(wǎng)模型
2.4 小結(jié)
第三章 S~3PR網(wǎng)模型和基本信標理論
3.1 FMS的Petri網(wǎng)模型—S~3PR
3.2 資源控制合并網(wǎng)
3.3 Petri網(wǎng)的基本信標理論
3.4 小結(jié)
第四章 S~3PR網(wǎng)中的資源回路和基本信標
4.1 資源回路的概念和尋找方法
4.2 由資源回路形成的信標
4.3 S~3PR網(wǎng)中的基本信標
4.4 小結(jié)
第五章 S~3PR網(wǎng)中SMS的快速求取算法
5.1 信標的復(fù)合方法
5.2 舉例與比較
5.3 小結(jié)
第六章 死鎖預(yù)防策略
6.1 MIP方法
6.2 信標控制方法
6.3 死鎖預(yù)防策略
6.4 小結(jié)
第七章 死鎖控制應(yīng)用舉例
7.1 一個FMS死鎖預(yù)防算法舉例
7.2 最大規(guī)模的FMS死鎖預(yù)防算法實例
7.3 小結(jié)
結(jié)束語
致謝
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在讀期間的研究成果
本文編號:3594431
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