针对目前协同设计中业务过程描述能力不足和柔性差等问题,从并发性、可伸缩性和协同性等五方面进行分析,提出了一种在空间上三维分布的Petri网建模方法.将组合、颜色和定时约束Petri网引入协同设计的流程建模之中,设计了协同设计下云工...针对目前协同设计中业务过程描述能力不足和柔性差等问题,从并发性、可伸缩性和协同性等五方面进行分析,提出了一种在空间上三维分布的Petri网建模方法.将组合、颜色和定时约束Petri网引入协同设计的流程建模之中,设计了协同设计下云工作流业务流程的HPN(hybrid Petri net)模型;运用随机Petri网的思想对协同设计各流程流转、工作效率等进行分析,详细分析了其性能指标,验证了模型的可达性,并从业务冲突及模型分解等方面提出了优化.展开更多
针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提...针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提出一种基于IFPN的混合推理方法.该方法将反向推理与正向推理相结合,首先把所要求解的问题转化为目标库所,并引入关联库所、关联变迁和子模型等概念;其次运用反向推理寻找目标库所的关联库所和变迁并构建推理子模型,从而获取问题产生的潜在原因并简化推理模型;最后以子模型作为推理模型,运用正向推理求解目标库所的token值,解决了直接运用原模型进行推理时过程复杂且效率不高的问题.与此同时,通过在模型中引入阈值以及"路径"和"有效路径"等定义,排除无效关联库所,从而找出了问题产生的真正原因.实例验证表明该方法可行且有效,与现有方法的对比分析表明该方法克服了现有方法的缺陷.展开更多
信标的受控性是检测柔性制造系统(flexible manufacturing system,FMS)Petri网模型是否存在死锁的关键因素.对于普通Petri网,在任何可达标识下所有信标不被清空是检测网系统非死锁的充分条件.然而,该条件对于建模能力更强的一般Petri网...信标的受控性是检测柔性制造系统(flexible manufacturing system,FMS)Petri网模型是否存在死锁的关键因素.对于普通Petri网,在任何可达标识下所有信标不被清空是检测网系统非死锁的充分条件.然而,该条件对于建模能力更强的一般Petri网并不适用,max可控性条件由此产生.研究证明,该条件对于一般Petri网的死锁检测过于严格了.虽然其后有很多研究者通过改进max可控性条件以求给出条件更宽松的一般Petri网非死锁的充分条件,但大部分的研究成果都仅仅局限于一种顺序资源共享分配系统Petri网模型S4PR(systems of sequential systems with shared resources)网.因此,本文在max可控性条件的基础上提出了新的名为max#可控的信标可控性条件,并在此条件的基础上实现了基于混合整数规划(mixed integer programming,MIP)的死锁检测方法.与现有研究成果相比,max#可控性条件更宽松,可适用于更多类型的一般网,为解决大规模柔性制造系统中死锁监督控制器的结构复杂性问题提供了有力的理论支撑.展开更多
文摘针对目前协同设计中业务过程描述能力不足和柔性差等问题,从并发性、可伸缩性和协同性等五方面进行分析,提出了一种在空间上三维分布的Petri网建模方法.将组合、颜色和定时约束Petri网引入协同设计的流程建模之中,设计了协同设计下云工作流业务流程的HPN(hybrid Petri net)模型;运用随机Petri网的思想对协同设计各流程流转、工作效率等进行分析,详细分析了其性能指标,验证了模型的可达性,并从业务冲突及模型分解等方面提出了优化.
文摘针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提出一种基于IFPN的混合推理方法.该方法将反向推理与正向推理相结合,首先把所要求解的问题转化为目标库所,并引入关联库所、关联变迁和子模型等概念;其次运用反向推理寻找目标库所的关联库所和变迁并构建推理子模型,从而获取问题产生的潜在原因并简化推理模型;最后以子模型作为推理模型,运用正向推理求解目标库所的token值,解决了直接运用原模型进行推理时过程复杂且效率不高的问题.与此同时,通过在模型中引入阈值以及"路径"和"有效路径"等定义,排除无效关联库所,从而找出了问题产生的真正原因.实例验证表明该方法可行且有效,与现有方法的对比分析表明该方法克服了现有方法的缺陷.
文摘信标的受控性是检测柔性制造系统(flexible manufacturing system,FMS)Petri网模型是否存在死锁的关键因素.对于普通Petri网,在任何可达标识下所有信标不被清空是检测网系统非死锁的充分条件.然而,该条件对于建模能力更强的一般Petri网并不适用,max可控性条件由此产生.研究证明,该条件对于一般Petri网的死锁检测过于严格了.虽然其后有很多研究者通过改进max可控性条件以求给出条件更宽松的一般Petri网非死锁的充分条件,但大部分的研究成果都仅仅局限于一种顺序资源共享分配系统Petri网模型S4PR(systems of sequential systems with shared resources)网.因此,本文在max可控性条件的基础上提出了新的名为max#可控的信标可控性条件,并在此条件的基础上实现了基于混合整数规划(mixed integer programming,MIP)的死锁检测方法.与现有研究成果相比,max#可控性条件更宽松,可适用于更多类型的一般网,为解决大规模柔性制造系统中死锁监督控制器的结构复杂性问题提供了有力的理论支撑.