混合云計算下制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制

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摘要：以提升制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線的生產(chǎn)種類和生產(chǎn)批次數(shù)量為目標，提出基于混合云計算的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制方法。利用多個私有云組合形成混合云計算技術(shù)架構(gòu)，綜合考慮混合云計算技術(shù)架構(gòu)運行過程中的CPU使用率、資源剩余率以及節(jié)點能耗，獲取混合云計算資源調(diào)度的多目標適應(yīng)度函數(shù)，選取遺傳算法獲取多目標適應(yīng)度函數(shù)的最優(yōu)解，以滿足負載均衡需求。信息化制造平臺的控制模塊選取PID控制算法作為制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制方法，利用負載均衡的混合云計算技術(shù)實現(xiàn)信息化制造平臺的統(tǒng)一資源調(diào)度與管理，完成生產(chǎn)線的綜合控制。實驗結(jié)果表明，該方法應(yīng)用后制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線的資源剩余率低于12%，廢品數(shù)量明顯降低，生產(chǎn)種類和生產(chǎn)批次數(shù)量有所提升，實際應(yīng)用效果好。

關(guān)鍵詞：混合云計算；制造業(yè)；數(shù)字化；生產(chǎn)線；控制研究；遺傳算法

0引言

云計算技術(shù)可通過設(shè)備終端與網(wǎng)絡(luò)獲取所需的各項服務(wù)，具有靈活性以及實時性高的特點[1]。云計算平臺的存儲資源強大，具有較高的容錯率，可提供高可靠性用戶信息防護服務(wù)。云計算中的一個云可以支持多個云應(yīng)用，為用戶提供滿足用戶需求的動態(tài)化服務(wù)?；旌显朴嬎闶前瑑蓚€以及兩個以上的云，利用相關(guān)技術(shù)組合私有云以及公有云的云服務(wù)[2]，因此具有私有云以及公有云的安全性能高以及提升經(jīng)濟效益的優(yōu)點。混合云計算混合多個私有云，可組合以及協(xié)同大量云間服務(wù)[3]，已成功應(yīng)用于我國眾多大型制造企業(yè)中，制造業(yè)利用云計算平臺可實現(xiàn)計算資源成本透明化、協(xié)同制造技術(shù)升級等。目前制造業(yè)普遍采用傳統(tǒng)制造技術(shù)，需具備較高的制造服務(wù)匹配能力。傳統(tǒng)的制造生產(chǎn)技術(shù)存在制造流程升級遲緩以及成本過高的特點[4]，阻礙了制造業(yè)進一步發(fā)展。制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制在制造業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展的情況下，其重要性不言而喻。制造業(yè)的核心制造能力是提升核心競爭力的重要來源，混合云計算技術(shù)應(yīng)用于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制中，可以有效改善傳統(tǒng)制造技術(shù)有限的制造資源、低廉的制造成本以及單一的制造能力等缺陷[5]，可有效提升制造企業(yè)的核心競爭力，促進制造業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展。而目前針對優(yōu)化制造業(yè)生產(chǎn)的研究較多，單子丹將云計算技術(shù)應(yīng)用于制造業(yè)的網(wǎng)絡(luò)流程優(yōu)化中，優(yōu)化了制造業(yè)的生產(chǎn)流程；王瑞等人針對制造企業(yè)的成熟度進行評價，推動了制造企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。根據(jù)以上研究人員的研究成果，研究基于混合云計算的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制方法，將混合云計算技術(shù)應(yīng)用于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制中，通過實驗驗證該方法的實際應(yīng)用效果。

1制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制

1.1混合云計算的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制

目前制造業(yè)普遍采用傳統(tǒng)的制造技術(shù)，企業(yè)制造能力單一，混合云計算技術(shù)可提升制造業(yè)的云服務(wù)建設(shè)能力，提升數(shù)字化生產(chǎn)線的控制水平?；诨旌显朴嬎愕闹圃鞓I(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制技術(shù)框架如圖1所示。通過圖1可以看出，制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制主要包括混合云計算技術(shù)的集成運行環(huán)境層以及信息化制造平臺以及可視化界面三部分，利用SaaS平臺服務(wù)構(gòu)件層連接不同部分。信息化制造平臺和混合云計算集成運行環(huán)境分別利用云構(gòu)件庫和虛擬化方式封裝云服務(wù)，為制造企業(yè)提供相關(guān)服務(wù)。其中，制造業(yè)的傳統(tǒng)信息化制造平臺是混合云計算的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制的基礎(chǔ)。制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制過程中，將傳統(tǒng)制造過程中的信息化制造平臺與混合云計算技術(shù)連接，利用混合云計算技術(shù)實現(xiàn)統(tǒng)一資源調(diào)度與管理。利用嵌入式技術(shù)實現(xiàn)信息傳輸、信息提取等不同的操作，而在基于混合云計算的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制過程中，物理制造單元與網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)極為重要，開發(fā)與適配物理制造單元的信息控制單元是連接物理制造單元與網(wǎng)絡(luò)的重要途徑，信息化制造平臺中的PID控制模塊具備二次開發(fā)技術(shù)，將其與控制單元共同結(jié)合，實現(xiàn)信息化制造平臺的智能化?；旌显朴嬎慵夹g(shù)是制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制的另一重要技術(shù)，云制造平臺利用混合云計算技術(shù)提供可配置計算資源，利用可配置的云計算資源搭建云制造平臺。制造業(yè)是云制造平臺的重要服務(wù)對象，制造業(yè)對云制造平臺發(fā)送傳送需求，并將該需求保存于云制造平臺中。

1.2混合云計算技術(shù)

混合云計算技術(shù)架構(gòu)圖如圖2所示。圖2是由多個私有云組成的混合云計算技術(shù)架構(gòu)，利用私有云將服務(wù)提供至制造企業(yè)的內(nèi)部用戶中，私有云可以將多個云組合后為用戶提供服務(wù)。私有云層中的私有云加入以及退出均需通過混合云管理層中混合云管理中心的管理，利用混合云管理層為云計算技術(shù)提供跨云認證、授權(quán)以及訪問控制等眾多保障混合云計算技術(shù)良好運行的安全功能。

1.3控制模塊中的PID控制算法

控制模塊采用PID控制算法，PID控制器是典型的線性控制算法，依據(jù)輸入PID控制器中的給定值以及輸出值建立PID控制偏差表達式如下：PID控制器控制規(guī)律如下：式(3)中，Kp與Ki分別表示比例系數(shù)以及積分系數(shù)，G與Kd分別表示帶寬調(diào)節(jié)系數(shù)以及微分系數(shù)。設(shè)置制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線的理想響應(yīng)作為P、I、D最佳增益的過程即PID控制算法的調(diào)諧過程，獲取最佳的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制效果。選取工程整定法作為PID控制算法的參數(shù)整定算法，確定制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線為開環(huán)狀態(tài)下的動態(tài)特性，利用階躍響應(yīng)曲線獲取可體現(xiàn)控制對象動態(tài)特性的各項參數(shù)。將所獲取曲線拐點做切線，獲取控制對象增益K、等效滯后時間T以及等效滯后時間常數(shù)L三個參數(shù)，整定PID控制算法的控制參數(shù)。PID控制算法整定公式如下：

1.4混合云計算資源調(diào)度方案

通過混合云計算資源調(diào)度方案保障制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制中的混合云計算資源負載處于均衡狀態(tài)。1.4.1適應(yīng)度函數(shù)。混合云計算技術(shù)應(yīng)用于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制中時，需綜合考慮眾多因素，保障混合云計算技術(shù)可靠運行的同時，提升混合云計算資源利用率，令混合云計算技術(shù)可以在最低能耗下運行。1）CPU使用率混合云計算技術(shù)中的物理節(jié)點CPU使用率決定了混合云計算技術(shù)中服務(wù)等級協(xié)議運行狀況。充分考慮CPU使用率情況下，獲取服務(wù)等級協(xié)議評價函數(shù)表達式如下：()1/(1)CPUpUSLACPUgUe−=+(7)式(7)中，p與UCPU分別表示規(guī)定保障服務(wù)等級協(xié)議的閾值范圍以及物理節(jié)點的CPU使用率。通過式(7)選取最小CPU使用率的節(jié)點。2）資源剩余率混合云計算的資源使用率利用剩余資源評估。將混合云計算中的網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存、CPU以及硬盤剩余資源與總資源對比，所獲取結(jié)果即標準化剩余資源。對比標準化以及最小標準化的剩余資源，設(shè)置最優(yōu)解為具有最小資源差的解?；旌显朴嬎慵夹g(shù)中的資源剩余率函數(shù)表達式如下：()min1mriigSS==∑−(8)式(8)中，Smin與Si分別表示標準化剩余資源最小值以及維度為i的標準化剩余資源。資源剩余率在利用率均衡度越高時越小，所以本文將較低的不同維度資源剩余率的節(jié)點設(shè)置為放置節(jié)點。3）節(jié)點能耗利用CPU使用率衡量混合云計算技術(shù)中的節(jié)點能耗。節(jié)點能耗評價函數(shù)表達式如下：()()CPUpCPUidlebusybusyidleCPUUgUPPPPU=+×−×(9)式(9)中，Pidle與Pbusy分別表示空載以及滿載電能消耗，設(shè)置具有較低能耗的節(jié)點作為混合云計算的搜索解。4）多目標適應(yīng)度函數(shù)綜合考慮以上指標，獲混合云計算資源調(diào)度的多目標適應(yīng)度函數(shù)，其表達式如下：1SLA2r3pg=Kg+Kg+Kg(10)式(10)中，K表示權(quán)重。1.4.2適應(yīng)度函數(shù)求解。選取遺傳算法獲取多目標適應(yīng)度函數(shù)的最優(yōu)解。1）選擇復制利用選擇操作評價群體中的個體適應(yīng)性，適應(yīng)度函數(shù)個體選擇概率表達式如下：()()1/ScalejPgjgj==∑(11)式(11)中的g(j)為原始適應(yīng)度值的集合，獲取具有最優(yōu)跨度適應(yīng)度函數(shù)值較高的個體。利用輪盤賭選擇策略隨機選擇數(shù)值為[0,1]的數(shù)組，所獲取數(shù)組高于選擇概率時，選擇該染色體，否則淘汰該染色體。2）交叉通過交叉算子形成新個體，選擇2個種群內(nèi)的概率較高的個體，交換所選取的個體，設(shè)定交叉概率函數(shù)表達式如下：()()1maxmax2/avgavgcavgkggggggPkgg−′−′≥=′<(12)式(12)中，gavg與max分別表示每代群體的平均適應(yīng)度值以及種群中的最大適應(yīng)度值；g'表示概率較大的適應(yīng)度值的個體。3）變異通過變異算子作為形成新個體的輔助方法，交叉算子僅具有全局搜索功能，通過變異算子對個體編碼串內(nèi)的基因值進行調(diào)整，令個體從局部出發(fā)逼近最優(yōu)解。變異概率函數(shù)表達式如下：()()3maxmax4/avgavgmavgkggggggPkgg−′−≥=<(13)式(13)中，g'表示待變異的個體適應(yīng)度值。4）終止條件混合云計算的收斂終止條件設(shè)置為最優(yōu)跨度適應(yīng)度函數(shù)值的標準差。終止條件表達式如下：式(14)中，δ與Scale分別表示收斂閾值以及種群大小，δ∈(0,1)。完成進化后，從所獲取的迭代結(jié)果中獲取具有最高適應(yīng)度值的染色體，解碼該染色體，此時的分配方案即混合云計算技術(shù)中任務(wù)資源調(diào)度的最優(yōu)分配方案。

2實例分析

為驗證所提出方法在制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制中的有效性，選取某省大型制造企業(yè)作為研究對象，將混合云計算技術(shù)應(yīng)用于該企業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制中。設(shè)置混合云計算平臺中包含節(jié)點數(shù)量為20個，每個節(jié)點中包含磁盤空間大小為20GB。設(shè)置計算集群數(shù)量以及存儲集群數(shù)量分別為5個以及10個，虛擬機數(shù)量為10個，每個虛擬機可執(zhí)行任務(wù)數(shù)量為10個，混合云計算平臺中的數(shù)據(jù)塊大小為128MB，平臺帶寬為0.1MBps～1.0MBps，總服務(wù)請求數(shù)量為10～600個，用戶請求時間間隔為0.5s～60s。本文方法采用資源調(diào)度方案確定不同間隔時間段內(nèi)各任務(wù)以及資源的優(yōu)先級。采用本文方法調(diào)度混合云計算技術(shù)資源，選取文獻[6]方法以及文獻[7]方法作為對比方法，則混合云計算的能耗結(jié)果如圖3所示。圖3實驗結(jié)果可以看出，采用本文方法調(diào)度混合云計算技術(shù)的資源，CPU利用率以及內(nèi)存利用率均為最低，表明采用本文方法的混合云計算技術(shù)CPU空閑率以及內(nèi)存空閑率更高，因此本文方法可有效提升混合云計算節(jié)點執(zhí)行任務(wù)時的執(zhí)行效率。統(tǒng)計采用三種方法控制制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線過程中的服務(wù)等級違背率，對比結(jié)果如圖4所示。圖4實驗結(jié)果可以看出，采用本文方法控制制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線后，服務(wù)等級違背率明顯低于另兩種方法，原因在于本文方法可以快速獲取混合云計算資源調(diào)度的最優(yōu)解，服務(wù)等級違背率較低。且隨著混合云計算技術(shù)運行時間的增加，本文方法的服務(wù)等級違背率仍保持在較低狀態(tài)，以此證明本文方法在混合云計算資源負載較高的情況下，仍具有較高的優(yōu)勢。統(tǒng)計采用三種方法控制制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線的資源剩余率，對比結(jié)果如圖5所示。從圖5實驗結(jié)果可以看出，采用本文方法控制制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線后的資源剩余率波動較小，且不同時間均低于12%，具有較高的穩(wěn)定性，說明本文方法實現(xiàn)執(zhí)行任務(wù)時可以高效利用混合云計算平臺中的資源。采用本文方法可以集中放置低載節(jié)點的虛擬機，高效利用資源，說明采用所設(shè)計的資源調(diào)度方案可以促進混合云計算集群中的資源利用率提升。統(tǒng)計采用本文方法控制制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線后，統(tǒng)計三種方法的虛擬機遷移次數(shù)，對比結(jié)果如圖6所示。從圖6中的實驗結(jié)果可以看出，本文方法采用遺傳算法求解混合云計算資源調(diào)度的多目標適應(yīng)度函數(shù)實現(xiàn)資源調(diào)度，可快速獲取最優(yōu)的適應(yīng)度函數(shù)，因此該方法具有最少的虛擬機遷移次數(shù)，說明本文方法的資源調(diào)度性能最優(yōu)。將本文方法應(yīng)用于該制造企業(yè)中運行為期三個月的測試，數(shù)字化生產(chǎn)線制造報表如表1所示。分析表1實驗結(jié)果可知，采用本文方法后，制造企業(yè)的數(shù)字化生產(chǎn)線制造水平有了明顯提升，驗證采用本文方法控制制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線，可明顯提升制造企業(yè)的生產(chǎn)40水平。采用本文方法后該制造企業(yè)的生產(chǎn)線操作員可以滿足調(diào)度需求，滿足數(shù)字化生產(chǎn)線控制需求。依據(jù)表1中的廢品數(shù)量可以看出，采用本文方法控制制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線，有效降低數(shù)字化生產(chǎn)線廢品數(shù)量，說明本文方法可以有效降低制造企業(yè)制造過程的誤差。而采用本文方法控制數(shù)字化生產(chǎn)線的操作員數(shù)量明顯有所降低，說明將混合云計算技術(shù)應(yīng)用于數(shù)字化生產(chǎn)線控制中，降低了對人力的依賴，提升了企業(yè)的信息化制造水平。采用本文方法控制數(shù)字化生產(chǎn)線，制造企業(yè)制造產(chǎn)品的生產(chǎn)種類以及生產(chǎn)批次有了大幅度增長，呈現(xiàn)上升趨勢，驗證了本文方法可以提升企業(yè)的市場規(guī)模，令企業(yè)獲取更多的制造服務(wù)能力。企業(yè)生產(chǎn)批次數(shù)量明顯提升，企業(yè)可以滿足訂單需求，可以提升企業(yè)的市場占有率。

3結(jié)語

伴隨云計算技術(shù)的高速發(fā)展，制造業(yè)的自動化程度不斷提升，制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制技術(shù)受到人們的關(guān)注，制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線的控制得到不斷優(yōu)化，高效推動制造行業(yè)進一步發(fā)展。采用混合云計算技術(shù)可以有效調(diào)度制造企業(yè)的數(shù)據(jù)資源，滿足制造企業(yè)需求，降低企業(yè)資源消耗，節(jié)約生產(chǎn)成本。將混合云計算應(yīng)用于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線控制中，推動了制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)線的高速發(fā)展，避免生產(chǎn)線出現(xiàn)重復作業(yè)情況，保障數(shù)字化生產(chǎn)線的有序運行，提升了制造業(yè)的生產(chǎn)靈活性，推動了制造業(yè)行業(yè)的進一步發(fā)展。

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作者:孔麗云 孔麗霞 單位:廣西生態(tài)工程職業(yè)技術(shù)學院 哈爾濱工業(yè)大學