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车间控制：物理代理PLC控制系统的方法
Javier de las Morenas, Andreacute;s Garciacute;a-Higuera, Pablo Garciacute;a-Ansola
摘要：多代理技术一经出现人们就对它赋予了很高的期望值，而在今天对多代理技术的期望值仍然很高。一种技术能够创造出自主性、反应式性、主动性的并具有社交技能的实体系统，这必然是非常吸引人的。当前，已经出现了许多举措来开发这项技术在包括制造业在内的不同领域上的应用。基于多代理的解决方案通常使用此技术来创建具有分散决策权的分布式系统，作为通过在代理之间划分复杂性来解决复杂系统或问题的方法。不幸的是，大多数工作都没有超出代理或体系结构的定义，因此阻碍了业界采用这种技术。
本文提出了一种遵循多主体方法来实现自动化配送中心车间控制的方法。本实施将系统划分为负责系统管理的代理，同时突出与车间控制设备的通信渠道。
关键词：多代理系统、车间控制、可编程逻辑控制器、Petri网
I.导言
在要求短时间内交货的定制产品的市场中，制造商被迫大量生产定制产品，但又不能忽略市场需求的变化。在这种情况下，公司必须提高生产的灵活性和敏捷性以响应消费者的需求，同时要保持生产规模和产品质量水平，以免失去市场竞争力。资源分配问题成为一个关键问题，但是必须不断修改分配方案，以便在新订单到来时能及时满足动态的需求变化。基于协商的解决方案提供了应对这种动态方法所需的敏捷性资源分配。
对公司要求的指标已经从以最佳静态描述的传统绩效指标演变为量化反应性、适应性、敏捷性和稳健性的新指标。同时，物料搬运系统（MHS）在工业上具有很高的应用价值，因为这些过程只占总生产成本的15％。物料搬运包括生产过程中货物的移动、存储、保护和控制、分销、销售、消费。自动化的配送中心由多个物料处理系统组成，例如输送机和电梯。
传统意义上，控制系统是在针对状态优化的集中式架构下开发的。但是设计的复杂性随着系统的扩大而增大，集中控制目前效率低下。此外，由于其结构的刻板，这些解决方案不能及时妥善处理意外干扰的发生和不可预知的事件，例如最后一刻的订单、原材料的延迟、机械故障或其他事件，这都会在初始计划中造成妨碍，并导致集中控制延迟和无法操作的情况。
解决这个问题的一种方法是在不同实体之间分配决策，创建一个非集中式控制系统（分布式），该系统可将整个系统划分为小型而简单的子系统；另一种有前景的方法是将系统的元素视为像自治的、智能的、可重用的分布式单元的综合体，它们作为实体的协作集合运行。这些令人振奋的想法推动了一些用于工业的分布式控制系统的开发计划逐渐兴起，并突出了多代理系统（MAS）和全息制造系统（HMS）的应用，其中全息制造系统是多代理系统的特定实现。在这些基于协商的系统中，最重要的是要获取环境信息，以便做出正确的决策。通过射频标签（RFID）识别和跟踪产品的技术似乎是集成高度分布式系统的良好解决方案。
在本文中，代理、整体单元和射频识别共同使用，以定义和实施对配送中心工业控制器的分散车间控制。
下一部分将介绍这项工作的最新状态，并将重点放在行业中代理商的使用上。在第三部分中，提出了将多代理系统与射频识别相结合的建议，介绍了一个称为MAS-DUO的两层多代理系统，以及基于马尔可夫决策过程推理的物理信念-愿望-意图（BDI）代理。第四部分介绍了多代理系统和可编程逻辑控制器之间的交互，以及Petri网在车间级别进行的决策。然后，使用测试平台实施该提案，该测试平台由可编程逻辑控制器（PLC）表示。最后介绍了结果、结论和未来的工作。
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BDI |
信念-愿望-意图 |
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EPCIS |
电子产品代码信息服务 |
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HMS |
整体制造系统 |
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MAS |
多代理系统 |
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MDP |
马尔可夫决策过程 |
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MHS |
物料搬运系统 |
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PLC |
可编程逻辑控制器 |
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PN |
Petri网 |
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PRS |
部分响应系统 |
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RFID |
射频识别 |
缩略语
符号表
II.文献评论
代理架构的特点是具有自治性、响应性和主动性，并具有社交能力，可将其应用在高度随机或动态的环境中。
在最近几年中，从计算科学出发的代理技术首先用于制造计划中，然后用于计划执行的控制中，以帮助应对复杂性的增加。这种方法是由VanBrussel提出的称为PROSA的体系结构（产品、资源、订单、员工体系结构）开创的。它包括将产品、资源和订单确定为“整体单元”，在这之间通过协商达成一个成功的解决方案。自适应全息控制架构（ADACOR）定义了与PROSA非常相似的体系结构，但包含一个额外的坐标或整体单元。这是因为当决策在多个实体之间分配时，系统的操作可能会偏离所需的操作，而协调器整体单元通过调整全局性能来避免这种情况。自适应全息控制架构的发展包括自组织机制来应对微扰离子。MAS-DUO中的Garciacute;aAnsola提出了一种架构，其中将代理分为信息系统代理和物理代理。这种方法反映了一些公司的实际情况，在这些公司中，管理和车间控制是分开的。这种划分发生在公司成立之初制定的管理系统或电子对抗通信系统（ERP），与一家企业签订合同，而工厂则委托另一家企业进行调试。完全集成没有商业利益，因此使计划的启动更加困难。以西门子等公司的工业制造部门为例，该公司提供可编程逻辑控制器设备专门用于车间控制的工业通信和制造执行系统；相比之下，如SAP公司，有单独的电子对抗通信系统提供商。
从方法论的角度来看，设计基于代理的控制系统（DACS）是一个起点。该方法基于三个步骤：控制决策分析、代理标识和交互协议选择。基于JAVA的JADE框架的应用被广泛采纳，它提出了一种以自适应全息控制架构为参考的可重配置制造系统的控制架构，并在两个阶段对系统进行建模：概念阶段和动态阶段。在GRACE欧洲项目中，提出了四种与自适应全息控制架构中使用的代理相似的代理，且考虑了涉及智能产品的产品驱动的生产方法。这项工作还提出了在工厂生产洗衣机的应用。使用JADE的另一种方法是使用Erlang编程语言，该语言似乎特别适合于使用整体的方法对并行、可伸缩和分布式系统进行编程。可以在其中找到在该领域中使用的软件工程方法的综合比较调查。
当前已经开发了一些测试台来测试代理技术或射频识别技术，如Soylemezoglu等。通过将射频识别与网络存储库结合起来，与供应链中的每个人共享产品信息，实现了电子产品编码信息服务，如Zacharewicz等。着重于在冷藏环境中使用射频识别，并以此方式检查了射频识别在恶劣环境中的工作方式，如Zawodniok等。且Vrba和Mařiacute;k提出了实验平台，他们分别在剑桥大学的柔性制造单元和模拟环境中测试了多代理系统。Vrba等也在维也纳技术大学的ACIN实验室中介绍了代理在制造单元中的应用。由Vrba等人发现在使用多代理系统框架的仿真软件中可以找到结合两种技术的方法。
该代理技术计划在个人计算机上运行。然而这对在工业环境中，特别是在车间控制中，代理商的应用提出了问题。当前，工业控制器由可编程逻辑控制器或人工智能组成，这些逻辑控制器或人工智能不允许代理程序运行，或者最多允许一些低容量的反应性代理。PLC的发展似乎已接近现场可编程门阵列（FPGA），从而提高了它们的反应性。
解决该问题的第一种方法是借助于整体单元。整体单元被定义为自主和协作元素，代表形成具有分散控制的制造系统的组件。整体单元可以分为层次结构和异质结构。每个整体单元主要包含能够对现实世界产生物理影响的硬件部分（例如工具、设备、机器）和一个控制工厂，负责控制硬件部分以及与全息综合体中的其他整体单元进行通信。
在几篇著作中可以找到利用这些整体单元，也被称为“物理代理”的实例，以突出其在环境中的影响能力。所有这些工作都使用FIPA作为控制部分，使用IEC-61499标准作为物理部分。Yu等人提出了使用功能块来为使用服务的基于代理的系统定义参考模型。
使用物理代理或整体单元（文献中很少使用的概念），控制是分散的，但距离工业控制器还很远。这种非常有前途的解决方案不够健全，并且反应性不足，无法在车间控制中实时应用，因为将决策从控制器上转移并不能保证系统能正确实时响应。而且系统的复杂性使得实时应用很难出现。一方面，显然它本身的控制器必须执行决策，以实现系统所需的稳健性和反应性。另一方面，代理主要响应高层的分离，这有助于提供自治性和智能性，但不能处理实时约束。因此，本文提出了一种方法，该方法包括以下优点：可以使用分布式系统作为代理，但能够使用下一节中描述的两个独立的代理平台来保持控制系统的实时响应。
III.提案
基于先前的工作，水平分层的多代理系统可以作为新产品调度系统，以便更好地反映控制系统的物理实施，似乎已经可以满足当前的需求，而不是使用唯一的代理平台，但是需要解决完整的设计和验证过程。图1基于制造控制，详细说明了产品计划系统的分层。此分层建议将代理商空间划分为两个平台，以使这些多代理系统在当前制造/物流场景中的完整实现成为可能。
这项工作将全息概念的适应性引入了使用代理开发的两个单独的层次。研究界将整体单元视为具有硬件集成的逻辑单元，但是却出现了实现问题。在本文中，提出了一种信念-欲望-意图（BDI）物理推理，以提供一种将整体单元划分为不同逻辑单元的算法。第一个平台是与工厂的物理元素相关并直接连接到物理世界的代理结构，称为“物理代理平台”。第二个平台是与公司上层信息系统的接口，称为“IS代理平台”。这种想法来源于制造控制中通信的整体概念，是使用基于协议和决策技术面向服务的划分，而不是一个包含这两个专业系统的独特整体结构。
该部门特别重视应用策略策略（IS代理平台），同时注意从现实中获取的信息（物理代理平台），其中包括与初始计划的持续偏差、干扰和限制。这意味着将独立的低级实时控制将连接到硬件，而经过审议的智能系统则提供了高级决策。但是这两个平台都没有集成或耦合在唯一的整体单元中。
MAS-DUO建议：新产品计划
A. 新观念的形成
物理BDI代理可以通过软件接口直接从可见性框架中获益，在目前的情况下，软件接口是用于实现通用RFID标准的标准电子产品代码信息服务（EPCIS）。EPCIS规范通过使用现有的服务来帮助定义这个动态接口，这些服务自动发布来自工厂及其环境的实时信息，报告处理过的信息并摘要出较高的IT级别。从BDI的观点来看，形式良好的推理需要来自环境的信息持续反馈来不断地满足他们的信任。MAS-DUO建议订阅EPC将物理产品/资源与受影响代理的内部推理连接起来；这些代理的观念将通过标准EPCIS XML规范进行更新。物理BDI代理中BDI和EPC的结合构成了一个过程推理系统（PRS），其中包含一个更新的射频识别事件数据库。它是一个构建实时产品驱动的框架，可以在动态车间环境中执行决策。产品的状态由“什么？（产品标识）”“在哪里？（阅读点）”“什么时候？（时间戳）”和“为什么？（业务步骤）”等电子程序控制信息定义和检测。
产品p的一组读取器点定义为
产品p的一组业务步骤定义为
ed如（3）所示，是使用和的简单推论
随着业务步骤和读取点数量的增加，由于状态数量的相应增加，决策过程中的精度也会提高。状态的定义很灵活，因此可以在操作期间添加新的读取点和业务步骤。
一旦沿着产品进度表确定了产品状态，就可以定义当前状态和所需状态之间的事务。不必直接全面过渡，只需一步即可完成；可能存在中间状态，在动态编程的推理过程中必须识别这些中间状态。这是任务的定义，表示直到目标状态为止的状态的顺序定义；其中每个指令对应一个唯一的状态转换。在当前的问题中，有可用的技术来解决状态转换问题，例如马尔可夫决策过程（MDP）技术，但是任何此类解决方案都需要集成到BDI推理过程中。这些技术的目的是根据可配置的回报，获得从一种产品状态到另一种产品状态的最佳转换或任务（S），例如
状态转换问题要求在每次转换中都计算回报，以便安排最佳计划。因此，产生新的观念，例如成本、时间、客户的重要性或消耗的能量，这些都是有价值的，对于寻求最佳的时间表选择很有用。回报推理中的这些新观念定义了产品调度中的决策策略，选择取决于马尔可夫决策计算的回报。
B. BDI推理流程和马尔可夫决策过程
BDI推理过程分为三个阶段：选项生成、集中信念的生成和指令状态的选择。马尔可夫决策过程是为陈述阶段的发展选择的决策技术。
马尔可夫决策过程是一个理论框架，其结果是一个顺序决策过程，在该过程中，状态和过渡在计算出的回报中得以量化。因此，准确识别产品的当前状态对于在转换到下一个状态期间产生的回报至关重要。物理BDI代理在两个马尔可夫状态之间的过渡期间计算回报。
马尔可夫决策过程通过使用IS代
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