基于自适应模糊双反馈的集装箱物流供应链柔性增强调控模型

技术特征：
1.基于自适应模糊双反馈的集装箱物流供应链柔性增强调控模型，其特征在于，该模型基于包含集装箱预处理系统与集装箱作业系统的两阶段集装箱物流供应链系统，来构建所包含的控制环节：第一阶段集装箱预处理系统(container pretreatment system，cps)主要包含：集装箱到达预处理单元，以集装箱实际到达率(container arrive rate，carate)作为输入，通过内设的集装箱到达预处理函数做乘积运算，输出平均集装箱到达率(average container average arrive rate，avrate)；t
wait
是集装箱到达预处理的时间常数；期望预处理时间单元，与所述集装箱到达预处理单元连接获取所述平均集装箱到达率avrate作为输入，与内设的预处理系统期望前置期e做乘积运算，输出期望完成的集装箱预处理需求(desired finished container pretreatment requirement，dfcpr)；第一加法器，连接所述期望预处理时间单元获取所述期望完成的集装箱预处理需求dfcpr做加法运算，还连接积分单元获取完成的集装箱预处理需求(finished container pretreatment requirement，fcpr)做减法运算，输出完成的集装箱预处理需求差(error of fcpr，efcpr)；调节时间单元，与所述第一加法器连接获取所述完成的集装箱预处理需求差efcpr作为输入，与内设的调节时间参数t
fcpr
做除法运算，运算结果fcpr
adj
(fcpr adjustment)输出到第二加法器做加法运算；所述第二加法器，还连接所述集装箱到达预处理单元获取所述平均集装箱到达率avrate做加法运算；所述第二加法器的输出为计划的集装箱预处理需求(planned container pretreatment requirement，pcpr)；分配延迟策略单元，将计划的集装箱预处理需求pcpr作为输入，与内设的分配延迟策略函数做乘积运算，运算结果分配完成量comrate1输出到集装箱作业系统，一是作为集装箱作业需求预测单元的输入，二是连接第四加法器做加法运算；t
p1
是分配延迟时间；第三加法器，获取所述分配完成量comrate1做加法运算，获取集装箱实际到达率carate做减法运算，运算结果输出到所述积分单元，由所述积分单元输出所述完成的集装箱预处理需求fcpr；第二阶段集装箱作业系统(container handling system，chs)主要包含：集装箱作业需求预测单元，以到港集装箱作业需求(actual container handling requirement，achr)作为输入，通过内设的集装箱作业需求预测函数做乘积运算，输出平均集装箱作业需求(average container handling requirement，avchr)；t
a
是集装箱作业需求预测的时间常数；期望延迟时间单元，与所述集装箱作业需求预测单元连接获取所述平均集装箱作业需求avchr作为输入，与内设的期望延迟时间参数t
q
做乘积运算，输出期望处理中的集装箱作
业需求(desired container handling in progress，dchip)；第一加法器，连接所述期望延迟时间单元获取所述期望处理中的集装箱作业需求dchip做加法运算，还连接第一积分单元获取处理中的集装箱作业需求(container handling in progress，chip)做减法运算，输出正在处理中的集装箱作业需求差(error of container handling in progress，echip)；第一调节时间单元，与所述第一加法器连接获取所述正在处理中的集装箱作业需求差echip作为输入，与内设的第一调节时间参数t
chip
做除法运算，运算结果chip
adj
(chip adjustment)输出到第二加法器做加法运算；第二调节时间单元，将系统输出的港口未完成的集装箱作业量(unfinished container handling requirement，uchr)作为输入，与内设的第二调节时间t
uchr
做除法运算，运算结果uchr
adj
(uchr adjustment)输出到第二加法器做加法运算；所述第二加法器，还连接所述集装箱作业需求预测单元获取所述平均集装箱作业需求avchr做加法运算；所述第二加法器的输出为港口集装箱作业能力(planned container handling requirement，pchr)；集装箱作业延迟策略单元，将港口集装箱作业能力pchr作为输入，与内设的集装箱作业延迟策略函数做乘积运算，输出为集装箱作业完成能力(handling completion rate,comrate)；t
p
是实际延迟时间参数；第三加法器，获取所述港口集装箱作业能力pchr做加法运算，获取集装箱作业完成能力comrate做减法运算，运算结果输出到所述第一积分单元，由所述第一积分单元输出所述正在处理中的集装箱作业需求chip；第四加法器，获取所述集装箱作业完成能力comrate做减法运算，还获取所述集装箱作业需求achr做加法运算，运算结果输出到第二积分单元，由所述第二积分单元输出所述港口未完成的集装箱作业量uchr作为集装箱作业系统chs的输出；其中，t
a
,t
p
,t
q
,e,t
p1
,t
wait
,t
fcpr
,t
chip
,t
uchr
都是正实数。2.基于自适应模糊双反馈的集装箱物流供应链柔性增强调控模型，其特征在于，使用权利要求1所述基于包含集装箱预处理系统与集装箱作业系统的两阶段集装箱物流供应链系统，描述该系统的状态空间；确定第一阶段集装箱预处理系统cps中分配完成量comrate1与计划的集装箱预处理需求pcpr分别相对于集装箱实际到达率carate的传递函数；第二阶段集装箱作业系统chs中，港口未完成的集装箱作业量uchr与港口集装箱作业能力pchr分别相对于集装箱作业需求achr的传递函数；第二阶段的港口未完成的集装箱作业量uchr与港口集装箱作业能力pchr分别相对于第一阶段的输入集装箱实际到达率carate之间的传递函数；在复杂频域中导出传递函数时，将第一阶段输入的集装箱实际到达率carate以单位阶跃信号表示，分析两阶段集装箱物流供应链系统的动态行为，根据终值定理获得该系统最终的响应状态。3.如权利要求2所述基于自适应模糊双反馈的集装箱物流供应链柔性增强调控模型，其特征在于，描述所述包含集装箱预处理系统与集装箱作业系统的两阶段集装箱物流供应链系统的状态空间：
第一阶段集装箱预处理系统cps中与状态变量相关的公式为：fcpr(t)＝∫(comrate1(t)-carate(t))de
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)(1)选取fcpr＝x1，∫(pcpr(t)-comrate1(t))dt＝x2，avrate
·
t
wait
＝x3，其中x1表示完成的集装箱预处理需求，x2表示计划的集装箱预处理要求与分配完成量差值的积分，x3表示平均集装箱实际到达率状态，则：则：则：此外，计划的集装箱预处理要求pcpr表示为：由此，集装箱预处理系统cps的连续闭环状态空间表示为：第二阶段集装箱处理系统chs中与状态变量相关的公式为：uchr(t)＝∫(achr(t)-comrate(t))dt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
t9)chip(t)＝∫(pchr(t)-comrate(t))dt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)选取uchr＝x4，chip＝x5，avchr
·
ta＝x6，其中x4和x5分别表示未完成的集装箱作业量以及处理中的集装箱作业需求，x6表示平均集装箱作业需求，则：则：则：港口集装箱作业能力pchr为：
两阶段集装箱物流供应链系统的状态空间描述为：其中，其中，第一阶段集装箱预处理系统cps中所述分配完成量comrate1与所述计划的集装箱预处理需求pcpr分别相对于所述集装箱实际到达率carate的传递函数为：理需求pcpr分别相对于所述集装箱实际到达率carate的传递函数为：第二阶段集装箱作业系统chs中所述港口未完成的集装箱作业量uchr与所述港口集装
箱作业能力pchr分别相对于所述集装箱作业需求achr的传递函数为：箱作业能力pchr分别相对于所述集装箱作业需求achr的传递函数为：第二阶段的所述港口未完成的集装箱作业量uchr与所述港口集装箱作业能力pchr分别相对于第一阶段的输入集装箱实际到达率carate的传递函数为：别相对于第一阶段的输入集装箱实际到达率carate的传递函数为：当第一阶段输入的集装箱实际到达率carate以单位阶跃信号时，根据终值定理得到：根据终值定理得到：根据终值定理得到：根据终值定理得到：由式(25)得，uchr(∞)取决于t
uchr
、t
chip
、t
p
以及t
q
，当t
p
＝t
q
时，uchr(∞)0。4.基于自适应模糊双反馈的集装箱物流供应链柔性增强调控模型，其特征在于，该模型包含如下步骤：s1，设计衡量两阶段集装箱物流供应链柔性的二维指标r：设计衡量两阶段集装箱物流供应链柔性的二维指标r：设计衡量两阶段集装箱物流供应链柔性的二维指标r：设计衡量两阶段集装箱物流供应链柔性的二维指标r：设计衡量两阶段集装箱物流供应链柔性的二维指标r：其中，fl用以表征第一阶段集装箱预处理系统cps中输入集装箱实际到达率carate时，第二阶段集装箱作业系统chs中港口集装箱作业能力pchr相对于第一阶段输入集装箱实际到达率carate的波动，波动越小，则对第一阶段输入的响应能力越精确，集装箱物流供应链系统稳定性越高；fl的计算综合考虑到第二阶段的系统状态与上一阶段的系统输入，可充分反映集装箱物流供应链系统在不利事件冲击下的承受能力；re整合了集装箱物流供应链系统两个阶段响应的偏差值，作为整体系统的偏差；fl和re在一定程度上都可反映集装箱物流供应链系统的承受能力和恢复能力，但fl偏向于集装箱物流供应链系统内部的波动程度，re偏向于集装箱物流供应链系统输出的偏差，即不利事件影响下能够恢复的程度；因
此，用fl与re分别代表供应链系统承受能力和恢复能力，系统内部波动越小，代表承受能力越强，输出偏差程度越小，代表恢复能力越强；itae
uchr
与itae
fcpr
分别对应于uchr与fcpr随时间的偏差的积累，itae
uchr
与itae
fcpr
的值越小，表示系统具有越好的响应能力与恢复能力；α、β为比例系数，分别使得itae
uchr
与itae
fcpr
的数量级与fl相协调；因此，对于柔性度量指标r来说，其值越小，表征系统的柔性性能越好；式(32-33)中，e
uchr
表示uchr的实际值与输入的集装箱实际到达率carate之间的偏差值，e
fcpr
表示fcpr的实际值与输入的集装箱实际到达率carate之间的偏差值，与efcpr不同的是，efcpr为完成的集装箱预处理需求差，是fcpr的期望值dfcpr与fcpr之间的偏差值；其中，e
uchr
＝uchr(t)-uchr(∞)，e
fcpr
＝fcpr(t)-fcpr(∞)；由式(25)得到uchr(∞)＝t
uchr
(t
p-t
q
)/t
chip
；s2，基于集装箱预处理需求fcpr和港口未完成的集装箱作业量uchr，构建自适应模糊控制和两阶段集装箱物流系统间的两条反馈连接，建立自适应模糊双反馈控制结构；设计包含一级模糊逻辑控制、两级自适应模糊逻辑控制的集装箱物流供应链柔性增强调控策略；s3，根据所述步骤s1提供的两阶段集装箱物流供应链系统柔性衡量方法、所述步骤s2提供的自适应模糊双反馈控制策略，仿真验证不利事件影响下本发明模型的有效性。5.如权利要求4所述的基于自适应模糊双反馈的集装箱物流供应链柔性增强调控模型，其特征在于，所述步骤s2包含：s2.1，建立一级模糊逻辑系统1，以集装箱实际到达率carate与集装箱预处理需求fcpr之间的偏差e1以及偏差变化率ec1作为一级模糊逻辑系统1的输入量，通过控制平滑系数α1的变化进一步调节t
fcpr
，将更新后的fcpr反馈到两阶段集装箱物流供应链系统；s2.2，建立一级模糊逻辑系统2，以集装箱实际到达率carate与港口未完成的集装箱作业量uchr之间的偏差e2以及偏差的变化率ec2作为一级模糊逻辑系统2的输入，通过控制平滑系数α2的变化进一步调节t
uchr
，并将更新后的uchr反馈到两阶段集装箱物流供应链系统；s2.3，建立两级自适应模糊逻辑系统，k1、k2和k3、k4分别作为一级模糊逻辑系统1和2的模糊推理输入量的量化因子，其中模糊逻辑系统1的误差量化因子和误差变化率量化因子分别是k1、k2，模糊逻辑系统2的误差量化因子和误差变化率量化因子分别是k3、k4；通过两级自适应模糊逻辑系统分别对其进行在线调整，当偏差较大时，自适应主要任务是消除偏差，当偏差较小时，供应链系统接近稳态，自适应主要任务是使系统尽快稳定，以快速地适应外界环境变化；s2.4，设计一级模糊逻辑系统控制策略，对于一级模糊逻辑系统1、2，分别提取两阶段集装箱物流供应链系统第k个时刻的集装箱实际到达率carate与集装箱预处理需求fcpr之间的偏差e1及偏差变化率ec1，以及第k个时刻的集装箱实际到达率carate与港口未完成的集装箱作业量uchr之间的偏差e2及偏差变化率ec2，以e1、ec1和e2、ec2分别作为一级模糊逻辑系统1、2的输入量；定义一级模糊逻辑系统的模糊子集均为{vs(很小)，s(小)，rs(较小)，m(中等)，rb(较大)，b(大)，vb(很大)}，定义模糊论域为{0,1}，输入输出的隶属函数采用均匀分布的三角函数，根据输入输出需求，设置一级模糊控制规则为：
其中，e为偏差，ec为偏差变化率；当偏差变化率ec1、ec2比较大时，增大平滑系数α1、α2来缓解供应链系统在不利事件影响下的快速变化，而当偏差e1与e2比较大时，减小平滑系数α1、α2以让偏差e1与e2重新恢复到比较理想的状态；s2.5，设计两级自适应模糊逻辑系统控制策略，以量化因子k1、k2、k3、k4为控制目标，基于一级模糊逻辑系统对平滑系数α1、α2的更新，进一步更新量化因子对一级模糊逻辑系统的控制作用，即当两个一级模糊逻辑系统的输入偏差e1、e2较大时，自适应主要任务是增大误差量化因子k1、k3以消除偏差；当输入偏差较小而输入偏差变化率ec1、ec2较大时，供应链系统接近稳态，自适应主要任务是增大误差变化率量化因子k2、k4使系统尽快稳定，从而利用量化因子达到自适应调整的目的；设置两级自适应模糊逻辑系统的输入所对应的隶属函数为均匀分布的三角函数，设置模糊子集为{nb(很小)，nm(小)，ns(中等)，z(零)，ps(很大)，pm(大)，pb(很大)}，定义自适应模糊逻辑输出的模糊子集为{vs(很小)，s(小)，m(中等)，b(大)，vb(很大)}，基本论域为{0，1}，设置两级自适应模糊控制规则为：
当偏差e与偏差变化率ec都接近零(z)时，控制模糊系统两个输入的量化因子k1、k2、k3、k4比重相当；当偏差e接近零，而偏差变化率ec趋于较大或较小时，调节e的比重最小，ec的比重最大；当偏差变化率ec接近零，而偏差e较大或较小时，调节e的比重最大，以达到自适应调整的目的。6.如权利要求4所述基于自适应模糊双反馈的集装箱物流供应链柔性增强调控模型，其特征在于，所述步骤s3包括：s3.1，设定平均等待时间t
wait
为6个周期；平均港口作业时间t
p
为4个周期；期望预处理周期e为1；时间常数t
a
＝6，t
q
＝t
p
＝4，分配延迟时间t
p1
＝1，仿真集装箱预处理系统中时间常数t
wait
与t
fcpr
对所述两阶段集装箱物流供应链系统uchr、chip、pchr的响应和柔性的影响，分析柔性r的二维机理；s3.2，设置uchr和r为两阶段集装箱物流供应链系统的响应性能和柔性性能，t
wait
为供应链系统主要变量，比较本发明模型与pid(proportional integral derivative)控制和tp(two pipelines)控制的两阶段集装箱物流供应链系统响应和柔性，验证本发明模型的有效性，获得本发明模型下承受能力、恢复能力对柔性的作用机制。

技术总结
本发明公开了一种基于自适应模糊双反馈的集装箱物流供应链柔性增强调控模型，该模型包括：构建包含集装箱预处理系统与集装箱作业系统的两阶段集装箱物流供应链系统，以模拟不利事件的影响；设计二维柔性指标，实时度量集装箱物流供应链系统的整体柔性，从承受能力、恢复能力方面揭示系统内部要素间的相互作用机制；建立自适应模糊双反馈控制结构，提出集装箱物流供应链柔性增强调控策略，以缓解不利事件冲击，使系统尽快趋于稳定；阶跃需求下的供应链系统仿真，评估集装箱预处理系统对供应链响应和柔性的影响，验证集装箱物流供应链柔性增强调控模型的有效性。与传统模型相比，本发明模型显著削弱集装箱物流供应链系统振荡，减小响应时间，增强系统柔性。增强系统柔性。增强系统柔性。


技术研发人员：许波桅 刘威廷 李军军
受保护的技术使用者：上海海事大学
技术研发日：2022.08.23
技术公布日：2022/11/18