基于Petri网的自动化码头多AGV系统的死锁解决策略研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61773343
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    16.0万
  • 负责人：
    吴维敏
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Automatic guided vehicle (AGV) is a kind of industrial robotic and widely used in the fields of manufacturing, warehouse, harbor, airport and so on. This project studies the deadlock problem of multi-AGVs system of automated container terminal. It is well-known that automated container terminal is the development trend of future container terminal. However, as the main model of horizontal transport system of automated container terminal, the deadlock problem can not be well resolved. The reason is that the resolution method of deadlock in engineering is mainly based on engineering experience and lack of theory support. Thus, this project aims to study the deadlock problem of multi-AGVs system of automated container terminal based on Petri net. Due to the tight schedule (1 year), the research will focus on the modeling of the multi-AGVs system considered in this project. The obtained results of this project will provide theory basis for the engineering practice of automated container terminal and the application of AGV in the other related fields.
自动导引车（AGV：Automatic Guided Vehicle）是工业机器人的一种，广泛应用于制造、仓储、港口、机场等场所。本项目研究自动化集装箱码头（简称自动化码头）多AGV系统的死锁问题。业内公认自动化码头是未来集装箱码头的发展趋势。然而在实际工程应用中，作为自动化码头的主要水平运输模式，多AGV系统面临的死锁问题却不能很好地解决。究其原因，工程上解决死锁问题主要是根据工程经验，欠缺理论依据。为此，本项目拟以Petri网为工具，研究自动化码头多AGV系统的死锁问题，由于研究时间紧张（1年），研究内容将着重于多AGV系统的建模。本项目的研究有望为自动化码头的工程实践及AGV在其它相关领域的应用提供理论依据。

结项摘要

业内公认自动化码头是未来集装箱码头的发展趋势。然而在实际工程应用中，作为自动化码头的主要水平运输模式，多AGV系统面临的死锁问题却不能很好地解决。究其原因，工程上解决死锁问题主要是根据工程经验，欠缺理论依据。针对这一问题，项目组在2018年一年的研究时间内开展了相关问题的理论研究，在知名的国际期刊上发表了6篇SCI论文，具体研究成果包括：首先，我们认为自动化码头的多AGV系统的死锁控制本质上对各AGV的速度控制，为此，我们把多AGV系统视为一个车队，提出了一种可实现车队中各车辆无碰撞的协同分布式预测控制方法；其次，与自动化码头一样，自动制造系统也是不允许拥堵和死锁的，为此我们针对一类带有不可靠资源的自动制造系统，利用Petri网和自动机提出了一种通过合理分配缓存空间来保证不需要不可靠资源的监控系统，使得该制造系统能顺利地持续运行下去；第三，针对一类有界Petri网，我们通过定义路径标识图来利用其结构信息而无需遍历全部系统状态的情况下实现了故障诊断；最后，我们针对一类具有不可观变迁的标记Petri网（Labeled Petri Net），提出了一种最小初始标识估计方法。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Fault Diagnosis of Bounded Petri Nets Using Path Marking Graphs
使用路径标记图的有界Petri网故障诊断
  • DOI：
    10.1109/access.2018.2867901
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    D;an Ye;Weimin Wu;Jiliang Luo;Hongye Su
  • 通讯作者：
    Hongye Su
Cooperative distributed predictive control for collision-free vehicle platoons
无碰撞车队的协作分布式预测控制
  • DOI：
    10.1049/iet-its.2018.5366
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IET Intelligent Transport Systems
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    Huarong Zheng;Jun Wu;Weimin Wu;Rudy Negenborn
  • 通讯作者：
    Rudy Negenborn
Resource failure and buffer space allocation control for automated manufacturing systems
自动化制造系统的资源失效和缓冲空间分配控制
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2018.02.043
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Hao Yue;Keyi Xing;Hesuan Hu;Weimin Wu;Hongye Su
  • 通讯作者：
    Hongye Su
Scribble-Supervised Segmentation of Aerial Building Footprints Using Adversarial Learning
使用对抗性学习对空中建筑足迹进行涂鸦监督分割
  • DOI：
    10.1109/access.2018.2874544
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Weimin Wu;Huan Qi;Zhenrui Rong;Liang Liu;Hongye Su
  • 通讯作者：
    Hongye Su
Minimum Initial Marking Estimation in Labeled Petri Nets with Unobservable Transitions
具有不可观察转变的标记 Petri 网中的最小初始标记估计
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2894352
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Keyu Ruan;Lingxi Li;Weimin Wu
  • 通讯作者：
    Weimin Wu

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其他文献

Petri-net-based robust supervisory control of automated manufacturing systems
基于Petri网的自动化制造系统鲁棒监控
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Control Engineering Practice
  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    苏宏业
Supervisor Synthesis for Enforcing a Class of Generalized Mutual Exclusion Constraints on Petri Nets
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    褚健;吴维敏;罗继亮;苏宏业
  • 通讯作者：
    苏宏业
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Asian Journal of Control
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    褚健;苏宏业;吴维敏;陆飞华
  • 通讯作者：
    陆飞华
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Transaction of the Institute of Measurement and Control
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曾国强;吴维敏;褚健;苏宏业;毛维杰
  • 通讯作者：
    毛维杰
Design of Petri Net-Based Deadlock Prevention Controllers for Flexible Manufacturing Systems
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    ACM Transactions on Embedded Computing Systems, Special Issue on Formal Methods for Modelling and Verification of Discrete Event Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张志明;吴维敏
  • 通讯作者：
    吴维敏

其他文献

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吴维敏的其他基金

基于有限容量Petri网的离散事件系统监控理论
  • 批准号：
    61374066
  • 批准年份：
    2013
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  • 项目类别：
    面上项目
基于Petri网的离散事件系统活性监控理论
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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