警告：警告链接这份文件是长期工作的结果，得到了答辩小组的批准，并提供给整个更广泛的大学社区。它受作者的知识产权保护。 这意味着在使用本文件时有义务引用和引用另一方面，任何伪造、剽窃、非法复制的行为都将受到刑事起诉。联系方式：ddoc-theses-contact@univ-lorraine.fr知识产权法。第122条。4知识产权法。条款L 335.2- L335.10http://www.cfcopies.com/V2/leg/leg_droi.phphttp://www.culture.gouv.fr/culture/infos-pratiques/droits/protection.htm声明Tsegay Tesfay Mezgebei受社会启发的算法，用于在未来工厂的背景下设计新的控制系统博士论文由Tsegay Tesfay MEZGEBE提交2019IAEM洛林南希自动化研究中心（CRAN）获得学位的论文法国南锡洛林大学博士(Sp自动化）陪审团组成报告员Jonathan Gaudreault教授，拉瓦尔Damien TRETESAUX教授，上法兰西检查员Olivier Cardin博士，南特上阿尔萨斯大学Lhassane Idoumgar教授Fouzia OUNAR McF博士，艾克斯-马赛大学Hind BRIL EL-HAOUZI教授，洛林大学生（博士生导师）Guillaume DEMESURE博士，洛林大学（共同监督员）邀请Andre Thomas教授，洛林Remi Pannequin博士（研究工程师），洛林声明Tsegay Tesfay Mezgebei面向未来工厂的新型控制系统设计的启发式算法博士论文提交人：Tsegay Tesfay MEZGEBE 2019洛林IAEM学院南希自动化研究中心（CRAN）为满足法国南锡洛林大学博士学位要求而提交的论文（自动化工程专业）评审团成员评审员Jonathan Gaudreault教授，拉瓦尔Damien TRETESAUX教授，上法兰西检查员Olivier Cardin博士，（HDR），南特上阿尔萨斯大学Lhassane Idoumgar教授Fouzia OUNAR博士，艾克斯-马赛大学Hind BRIL EL-HAOUZI教授，洛林大学，（论文主任）Guillaume DEMESURE博士，洛林大学（联合主管）邀请洛林大学Andre THOMAS教授博士Remi PANNEQUIN（研究工程师），洛林大学声明Tsegay Tesfay Mezgebei声明我声明，这篇论文是我的原创作品，所有的来源和材料用于这项工作已广为人知。本论文是在部分满足法国南锡洛林大学博士学位要求的情况下提交的。 我郑重声明，这篇论文没有提交给任何其他机构的任何学术计划奖。请求允许引用或复制本手稿的全部或部分内容可能由作者提供。2020年1月签名日期已知的基因Tsegay Tesfay Mezgebeii已知的基因上帝!我感谢你对我的伤害，我的家人，以及你在我日常活动中给我的力量。我想认识几个以不同方式做出贡献的人到这个工作。没有他们的贡献，这项工作就不可能完成。首先，也是最重要的一点，我想对我的论文主任Hind BRIL EL- HAOUZI教授表示最深切的感谢，感谢她的大力鼓励，感谢她花时间和耐心回答我所有的问题，澄清我所有的困惑。我还要感谢Guillaume Demesure博士和Remi Pannequin博士的日常参与和讨论。进行建模和测试实验。我还要感谢我以前的论文主任安德烈·托马斯教授给我一个在洛林大学学习的机会。Gebremeskel Kahsay Gebremariam感谢他在埃塞俄比亚期间给予的鼓舞人心的支持。我衷心感谢Jonathan GAUDREAULT教授和Damien TRETESAUX教授对我的论文手稿进行了详尽的审查，并感谢Olivier CARDIN博士、Lhassane IDOUMGAR教授和Fouzia OUNAR博士对我的论文和答辩进行了审查。埃塞俄比亚科学和高等教育部以及法国驻埃塞俄比亚大使馆也是我在法国逗留期间他们财政支持的一部分。我还要感谢我的朋友和同事们，感谢他们让我的学习岁月令人难忘。最后但并非最不重要的是，我要向我的妻子、孩子和父母表达我最热烈的感谢，感谢他们坚定不移的支持和无尽的爱。前进Tsegay Tesfay Mezgebeiii前进在我获得Mekelle大学（埃塞俄比亚）工业工程系的硕士学位后，我开始在同一所大学担任讲师和助理教授。与此同时，我一直在考虑在国外继续我的博士研究，我个人雄心勃勃地在国外进行社会实验。与此同时，作为其员工发展计划的一部分，默克莱大学正在激励其学术人员在国内或其他地方进行博士研究。当时，我听说埃塞俄比亚政府和法国政府之间开始了一个三明治博士项目，以加强他们的经济和政治关系。我对这个机会感到兴奋，以实现我的个人抱负，并提高我的研究和开发能力。我参加了全国各地的比赛，最终被选中在法国的一所大学继续我的学业，这所大学最终加入了洛林的埃斯蒂梅德大学。在我的学习过程中，我不仅加深和拓宽了我的专业知识，而且我也很有能力。 积极改善我与国际学生和研究人员的社会关系。 在参加国际和国家会议、讲习班和研讨会期间，我能够建立研究网络。同时，这个机会使我获得了额外的技能，如提高法语，参加一些运动，如保龄球，高尔夫球等。在完成我的博士研究后，我很高兴能回到我的国家，以便通过项目、研究、教学和咨询服务为社区提供有意义的服务。抽象Tsegay Tesfay Mezgebeiv抽象传统的集中式控制系统的使用无法满足快速变化的客户期望、高产品品种和较短的产品生命周期。 特别是，网络物理系统（CPS）的出现，可以看作是物理和计算组件的交互网络，为许多新的工厂基础设施提供了基础，并提高了产品和流程的质量。这种网络物理系统极大地影响了中央预测控制系统，以应对当前动态市场特征的破坏。紧急变更示例为一种常见的干扰，对中央预测控制系统具有重大的干扰能力。一致地，现在已经接受使用基于代理的控制系统提高了处理这些干扰的反应性，直到它们不再是限制因素。在本研究中，探讨了使用人类启发的交互方法（通过协商和基于共识的决策算法）进行设计，并提出了一种新的控制系统。它充分利用了工业4.0资产、异构和智能实体（主要是产品实体和资源实体）以及离散事件系统的优势。每个实体可能具有不同的能力（进化、学习等） 整个物理和控制系统可以引导新出现的行为来动态地适应干扰。每个智能实体决定何时将其当前状态广播到相邻实体，并且控制决策取决于该状态的行为。协商和基于共识的决策算法最初是通过考虑两个真实的工业车间地板的所有贡献和异质实体的网络来制定和建模的。随后，在名为TRACILOGIS平台的全尺寸学术平台的基础上进行了模拟和应用实现测试，以验证和验证这些决策算法。这样做的预期是，这些算法的适用性将比称为纯反应控制方法的另一种决策方法更适合于设置最佳的基于优先级的产品排序和重新调度。实验结果表明，决策者之间的协商和共识显著降低了在TRACILOGIS平台上启动的生产过程中断的影响。同时，使用这两种决策算法已经产生了更好的整体性能（例如，与纯反应控制方法相比，最小化了制造时间。关键词控制系统，多代理系统，协商，共识，实体状态，仿真摘要Tsegay Tesfay Mezgebev摘要传统的集中式制造系统控制不再能够响应在客户期望、产品种类和生命周期方面的市场需求。特别是，网络物理系统（CPS）的出现，被视为相互作用的物理和计算机组件的网络，影响了预测性中央控制，以应对当前动态市场特征的破坏。例如，业务需求的紧急变化是对中央计划产生重大影响的最常见中断之一。目前，可以基于多代理系统的分布式控制使得有可能改进响应以响应不同类型的干扰，使得这些干扰本论文的工作探讨了基于社会互动方法（如协商或理论）的新驾驶算法的设计。共识）。这些算法结合了未来行业资产的优势，涵盖了不同的智能和异构实体以及离散事件系统。每个代理可以在进化、学习或其他方面具有不同的能力，允许以全局方式获得动态适应所遇到的干扰的紧急行为。 因此，每个智能代理决定何时将其当前状态传递给其邻居，并且本地决策取决于代理的状态行为为了验证所提出的算法（协商和共识）的有效性，通过将所有智能实体联网，所有这些都基于两个工业车间，对这些算法进行了建模和制定。然后在TRACILOGIS技术平台的柔性生产单元上对算法进行了模拟和实验测试。与目前在该平台上实现的反应式算法进行了比较，以显示该算法在实现按优先级对产品进行重新排序和重新排序方面的应用。 因此，在Tracilogis上进行的实验结果表明，协商和共识算法最大限度地减少了关键词控制系统，多智能体系统，协商，共识，实体状态，模拟首字母缩写列表Tsegay Tesfay Mezgebevi首字母缩写列表ACL代理通信语言ADACOR ADAptive全控制架构AGV自动制导车辆APICS美国生产和库存控制协会CoMM多智能体制造系统共识算法CRAN南希自动化研究中心CPS网络物理系统ERP企业资源规划先进先出先进先出FIPA智能物理代理基础HCA/S混合控制体系结构/系统用于制造ICT信息通信技术的HOLOMASIMS2智能制造系统和物联网服务物联网ISET：生态技术系统工程JADE Java代理开发框架KID知识、信息、数据KPI关键绩效指标MES制造执行系统MPS主生产计划基于NRC协商的反应式控制方法PLC生产线控制器中国纯反应控制方法PROSA产品、资源、订单、员工架构RFID射频识别SOHOMA在整体和多智能体制造领域的服务定位Topose TracilOgis平台智能体系统UML统一建模语言WIP正在进行的工作图列表Tsegay Tesfay Mezgebevii图列表图I-1工业框架4.0 1图I-2制造过程及其环境2图1 -1制造计划和控制中的不同决策层...................................................................................11图1-2制造系统范式的演变11图1-3 1-3层的屏幕截图示例图1-4制造过程的吞吐量14图1 -5动态调度算法15图1 -6结构控制体系结构和决策实体之间的...........................................................................关系图2-1控制体系结构的一些示例图2-2协调机制（a）生物启发机制（b）物理启发机制（c）人类/社会启发机制28图2-3混合控制架构的三个子类30图2-4PROSA参考体系结构33图2-5Adacor Holon 34图2-6多主体合作社37图3-1识别和诊断干扰的控制论作用回路46图3-2递归混合D控制体系结构47图3-354层规模缩小的车间流程图图3-4合同网式谈判程序59图3-5所提出的协商控制体系结构60图3 -6所提出的多代理协商的UML序列..................................................................................图图3 -7用于开发的多代理系统协商的UML类图元模型图3 -8具有扰动的向下缩放车间的流程..................................................................................图图3 -9基于MAS的协作决策架构，以满足..............................................................................67号订单的需求图3 -10在多智能体之间达成共识的算法过程.........................................................................68图3 -11不同实体之间基于优先级的通信拓扑.......................................................................72图3-12系统重新调度以满足匆忙订单74图3-13拟议相互作用方法的元模型76图4-1TRACILOGIS平台的一般描述80图4-2TRACILOGIS试验床平台82图4-3平台的图4 -4 84平台的控制体系结构..................................................................................................金字塔图列表Tsegay Tesfay Mezgebeviii图4 -5每个制造订单的智能组件和组装产品类型。85.图4 -6两种控制方法中的产品延迟分析................................................................................. 88图4 -7两种控制方法中机器利用率的分析..............................................................................88图列表Tsegay Tesfay Mezgebeix图4-8两种控制方法的Makespan分析89图4-9两种控制方法的概率密度函数90图4 -10两种控制方法中制造时间与利用率的散点图....................................................... 91图4-11Tracilogis平台92的流程图图4 -12 12个生产订单的确定性计划（MPS）......................................................................图4-13每个制造订单的产品类型93图4 -14产品代理中的领导者-追随者通信拓扑...................................................................... 95图4 -15三组决策实体的伪代码................................................................................................96图4 -16混合动力决策在满足.....................................................................................................97号订单高峰中的作用图4 -17基于共识的决策算法中状态的基于时间的演变图近视决策算法中基于时间的状态演化............................................................................... 99图4 -19国家不同意（|x i，x j|两种决策算法的级别............................................................ 100图4-20两种控制方法的批延迟101图4-21所有制造订单的平均完成时间102图4-22绩效指标之间的敏感性分析103图4-23UML拓扑酶序列图105图4 -24每个产品的实际完成时间和顺序甘特图................................................................. 105图4-25实际生产开始日期和生产结束时间的优先关系每个产品类型106图4 -26每个产品实际完成时间的..........................................................................................甘特图图A~1工业4.0的演进方法134图A ~2工业4.0的驱动因素、要求和特性.............................................................................135图A~3工业4.0参考体系结构模型136图B~1CPS 137的概念图图B ~2具有自学习功能的网络物理分析平台.......................................................................图C~1系统适应性的可行系统模型141图D~1RFID网络流程图142图D~2142型智能元件和组装产品图D~3产品主行为的UML图D~4创建产品图D~5Java软件结构145图D~6FIPA标准代理通信语言，ACL 145图D~7代理之间的协作交互（a）订阅：事件发生时立即发送消息（b）查询：基于上次发生的事件的响应（c）仅PLC的操作请求146图E~1HP RFID网络技术147图列表Tsegay Tesfay Mezgebex图F~1七种精益废物149图列表Tsegay Tesfay Mezgebexi图G~1多智能体系统153图G~2代理控制回路153图H~1MAS相互作用拓扑156图H~2FIPA合同网协议157图H~3对等协议158图H~4广播协议158图I~1A全息系统160图I~2业务驱动程序和控制系统之间的链接161图I~3holons 162的基于主体的结构图I~4holon的头部和底部163图I~5混合系统的全息结构163图J~1共识算法164中生成代理状态更新的Python伪代码图J ~2共识算法的受控Python伪循环请求代码....................................................................165图J~3共识算法166的每个制造订单的每个产品的完成时间图J~4实施实验167中的图J~5UML类图（a）用于所有试剂的topase本体（b）用于topase产物信使本体169表列表Tsegay Tesfay Mezgebexii表列表表I-1两种工业环境5表I-2用于测试拟议控制方法的软件和资源6表1-1制造业范式及其指标（来源：El Haouzi，2017）12表1-2干扰的来源和影响（改编自Saadat和Owliya，2008年）。15表2-1不同控制架构和范例的比较和表征....................................................................................................................................26表2-2不同的控制系统视图以及相互作用和协调 决策实体之间的机制28表2-3MAS在制造系统表4-1每台机器中每种产品类型Pi的处理时间m.................................................................. 86表4-2每个产品类型87的计算意图（以秒为单位）表4-3每台机器中每种产品i的处理时间m................................................................................ 94表4-4每个产品的估计完成时间与实际完成时间106内容表Tsegay Tesfay Mezgebexiii内容表声明I确认文件II前进III摘要四总结v首字母缩略词列表vi图7列表表列表x内容表xi一般介绍1I.引言和动机1II.研究目标3III.ISET 4的研究方法和背景IV.研究7的贡献V.论文的结构8第一章第十章制造业及其工作环境101.1导言101.2制造系统101.2.1 13号展厅1.2.2 吞吐量时间131.2.3 生产中断141.2.4 计划151.316控制系统1.3.1 集中/分层控制系统161.3.2 异域控制系统181.3.3 混合动力控制系统（HCS）191.4多智能体制造系统（MAS）1.5全息制造系统（HMS）211.6综合与讨论22第二十四章控制体系结构和交互机制的最新技术水平..............................................................................内容表Tsegay Tesfay Mezgebexiv2.1 导言242.2 控制体系结构和交互机制的通用框架2.2.1 整体制造系统（HMS）参考架构调查322.2.2 多智能体系统（MAS）范例调查362.3 综合与讨论41第三章四十四贡献：处理多智能体制造系统中中断的人类启发的交互方法3.1 导言443.2 实现体系结构：递归混合D控制体系结构（REDCA）453.2.1 决策实体473.2.2 控制体系结构的结构组织493.3 拟议相互作用方法的适用性503.3.1 工业背景I：处理材料建造问题的基于协商的反应控制方法（NRC）3.3.2 工业背景-II：一种基于共识的决策算法（CoMM），用于处理订单65的匆忙3.4 综合与讨论75第79章第四章实验结果与讨论：Tracilogis平台案例研究...........................................................................................................................................79岁4.1 导言794.2 Tracilogis平台的一般描述804.2.1 平台的实施体系结构834.3 基于协商的控制方法的模拟测试结果和讨论4.3.1 Tracilogis平台的模拟配置854.3.2 模拟结果的分析和处理874.4 共识算法91的模拟测试结果与讨论4.4.1 91号平台的模拟配置4.3.2模拟结果的分析和处理974.5 拟议控制方法的实际适用性1044.6 总结和讨论107一般结论和进一步工作110进一步工作114参考文献117附录134附录A工业4.0：发展和要求134内容表Tsegay Tesfay Mezgebexv附录B网络物理系统（CPS）137附录C可行系统模型（VMS）140附录D TRACILOGIS试验床平台142附录E射频识别（RFID）147附录F精益制造149附录G多代理系统（MAS）152附录H交互协议156附录I全息制造系统（HMS）159附录J MatLab和/或Python伪代码、Java代码、UML图和结果 对于所提出的算法.....164内容表Tsegay Tesfay Mezgebexvi一般性介绍Tsegay Tesfay Mezgebe1一般性介绍I.简介和动机当今制造业在其供应链中管理多个资源的最大问题之一是全球市场的波动。如图I-1所示，工业4.0框架1还敦促这些行业应对信息和通信领域的动态可变性2和技术进步，以有效管理当前不断扩大的产品范围所需的知识，并需要定期更新和重新配置其系统。信息和通信技术的进步使这种可变性成为可能，这导致了基于连接对象的新范式的出现，如网络物理系统（CPS）。有关工业4.0和网络物理系统的详细描述，请分别参见附录A和附录B。图I-1工业4.0框架（改编自www.neosoft.ca/industries/industrie-4-0-iot）另一方面，这些制造业面临着频繁发生的意外事件（在本报告中称为中断）3的挑战。如果所发生的干扰在其起源处没有得到控制，其影响可能与图I-2（a）所示的非增值活动一样大。例如，当一个车间的制造过程受到设备故障的影响时，1工业4.0（德国科学家的一个术语）也与未来工厂（法国科学家的一个术语）一起使用。2可变性，如最后期限控制、到期日、在制品库存、产品种类等（Geissbauer等人，2016年; Koch等人，（2014年）制造系统中的中断（与意外事件一起匿名使用）是制造系统运行期间经常遇到的重要问题之一（Saad和Gindy，1998）。它代表来自外部和内部环境的可预测和不可预测的变化和中断;详情请参见第1.2.3小节。
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