6、自动化制造系统中基于有向图的死锁解决技术

自动化制造系统有向图死锁解决技术

自动化制造系统中基于有向图的死锁解决技术

1. 引言

在自动化制造系统(AMS)这类资源共享程度高的生产系统中,死锁是一个常见且棘手的问题。死锁表现为一组作业(零件)陷入无限循环等待的状态,因为每个作业都请求访问同一组中其他作业持有的资源,导致作业流停滞。

解决死锁的策略通常分为三类:预防方法、检测/恢复方法和避免技术。预防方法通过限制资源利用的灵活性来防止死锁发生;检测/恢复方法不阻止死锁发生,而是监测系统状态,在死锁发生时通过恢复程序使系统恢复正常;避免技术则通过对资源分配进行在线反馈控制来防止循环等待。一般来说,预防技术的性能不如检测/恢复和避免方法,而检测/恢复方法需要专用硬件来执行恢复阶段。

解决死锁问题的方法主要基于三种形式化工具:Petri网(PN)、有限状态自动机描述和图论工具。基于图论工具的模型虽然不如基于PN的模型通用和流行,但因其仅表示死锁特征所需的信息,显得更为简洁。本文将重点介绍基于图的死锁解决方法。

2. 模型

2.1 系统资源与作业

AMS由一组资源组成,如加工站、多槽缓冲区、自动导引车(AGV)系统、机器人、检测和测量站等,这些资源在计算机控制下处理一组作业$J$。用$r_i$($i = 1, 2, \cdots, R - 1$)表示通用资源,$C(r_i)$表示其容量,即该资源可同时容纳的最大零件数。此外,引入一个虚拟资源$r_R$来表示系统输出,假设每个零件离开系统时获取$r_R$,且$C(r_R) = \infty$,即作业离开系统不受限制。

每个作业$j \in J$需要按指定顺序从资源集$R$中获取服务,工作程序$w$表示资源的顺序,$W = {w}$

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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