面向分布式數(shù)控系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)度框架研究

馮 寧

(廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510515)

面向分布式數(shù)控系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)度框架研究

馮 寧

(廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510515)

提出了一種“面向分布式數(shù)控系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)度框架”，該調(diào)度框架綜合利用“數(shù)控系統(tǒng)任務(wù)優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)設(shè)定”和“數(shù)控系統(tǒng)任務(wù)的周期自適應(yīng)調(diào)整”。在“數(shù)控系統(tǒng)任務(wù)的周期自適應(yīng)調(diào)整”中采用動(dòng)態(tài)設(shè)定數(shù)據(jù)信息流緩沖區(qū)的上溢、下溢警戒區(qū)，并且通過(guò)“時(shí)間系列”模型預(yù)測(cè)任務(wù)周期觀測(cè)時(shí)間“t”，能夠很好地預(yù)防數(shù)據(jù)信息流的上溢和下溢，使系統(tǒng)在很短時(shí)間內(nèi)收斂到穩(wěn)定狀態(tài)，有效地提高了數(shù)控系統(tǒng)的加工速度和加工質(zhì)量。

分布式數(shù)控；自適應(yīng)調(diào)度框架；信息流；時(shí)間系列模型

在傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)調(diào)度模型下，系統(tǒng)的可調(diào)度性取決于每一個(gè)任務(wù)在最壞情況下的執(zhí)行時(shí)間，這種調(diào)度易于實(shí)現(xiàn)，但因?yàn)橄到y(tǒng)是固定地考慮任務(wù)在最壞情況下的時(shí)間需求，CPU的利用率比較低，不能充分發(fā)揮系統(tǒng)的性能。當(dāng)前有一些文獻(xiàn)討論了數(shù)控系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)度方法，這些方法大致可歸結(jié)為兩類(lèi)，一類(lèi)是調(diào)度周期的自適應(yīng)研究，另一類(lèi)是任務(wù)優(yōu)先級(jí)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整的研究。對(duì)于第一類(lèi)研究存在的缺陷是由于數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息流的相互依賴(lài)性，即使調(diào)度周期根據(jù)負(fù)載情況自適應(yīng)調(diào)整，仍然存在下游任務(wù)等待上游任務(wù)數(shù)據(jù)的情況，導(dǎo)致系統(tǒng)加工速度不平穩(wěn)。對(duì)于第二類(lèi)研究，優(yōu)先級(jí)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整能夠改善系統(tǒng)的可調(diào)度性，但因?yàn)槿蝿?wù)調(diào)度周期是固定的，則在負(fù)載過(guò)重時(shí)任務(wù)丟失率過(guò)高，負(fù)載過(guò)低時(shí)CPU利用率過(guò)低。

本文設(shè)計(jì)了一種面向分布式數(shù)控系統(tǒng)的調(diào)度框架，該框架根據(jù)數(shù)控系統(tǒng)任務(wù)的實(shí)時(shí)情況自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)優(yōu)先級(jí)和調(diào)度周期，能夠有效防止數(shù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息流的數(shù)據(jù)等待和數(shù)據(jù)丟失，最大限度地提高CPU的利用率，有效提高系統(tǒng)的性能。

1 數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息流

圖1是數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息流模型，系統(tǒng)針對(duì)的是一種分布式數(shù)控系統(tǒng)，系統(tǒng)從加工程序到粗插補(bǔ)在主控制器內(nèi)完成，各個(gè)軸的精插補(bǔ)到軸的驅(qū)動(dòng)在各軸的智能控制器內(nèi)完成。主控制器與各個(gè)智能控制器之間通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)相連進(jìn)行通信。

上述數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息流由譯碼、刀補(bǔ)處理、插補(bǔ)等若干環(huán)節(jié)組成，各個(gè)環(huán)節(jié)通過(guò)緩沖區(qū)相連，上游環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息存入緩沖區(qū)，下游環(huán)節(jié)所要消費(fèi)的數(shù)據(jù)信息從緩沖區(qū)讀出，上游環(huán)節(jié)的輸出作為下游環(huán)節(jié)的輸入。只要緩沖區(qū)不發(fā)生上溢或下溢，數(shù)據(jù)加工就會(huì)正常進(jìn)行。而一旦發(fā)生緩沖區(qū)下溢，就會(huì)使某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)數(shù)據(jù)等待，數(shù)控加工就會(huì)中斷，導(dǎo)致加工不平穩(wěn)，影響加工質(zhì)量。一旦發(fā)生緩沖區(qū)上溢，就會(huì)導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失，數(shù)控加工就會(huì)失真。

對(duì)于圖1所示數(shù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息流，精插補(bǔ)處理、位置控制、速度控制環(huán)節(jié)在各個(gè)智能控制器中進(jìn)行，精插補(bǔ)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存放于運(yùn)行緩沖區(qū)，每一個(gè)精插補(bǔ)數(shù)據(jù)的消費(fèi)與位置控制、速度控制在時(shí)序上需要嚴(yán)格的匹配。精插補(bǔ)數(shù)據(jù)的消費(fèi)速度相對(duì)固定，是由加工速度的快慢決定。譯碼、刀補(bǔ)處理、速度預(yù)處理、粗插補(bǔ)環(huán)節(jié)是在主控制器內(nèi)進(jìn)行。主控制器除了要處理這些任務(wù)以外，還要處理一些弱實(shí)時(shí)任務(wù)、非實(shí)時(shí)任務(wù)和突發(fā)任務(wù)，這些任務(wù)的消費(fèi)速度是變化和未知的。同時(shí)粗插補(bǔ)緩沖區(qū)消費(fèi)數(shù)據(jù)的速度也是變化的，當(dāng)所加工段為直線(xiàn)，每一段插補(bǔ)的區(qū)間就長(zhǎng)，消費(fèi)的速度就低。當(dāng)所加工段為曲線(xiàn)，每一段插補(bǔ)的區(qū)間就短，消費(fèi)的速度就高。以上各種因素就導(dǎo)致各個(gè)緩沖區(qū)數(shù)據(jù)產(chǎn)生與消費(fèi)的速度處在一個(gè)不斷變化的過(guò)程中，如果數(shù)據(jù)產(chǎn)生與消費(fèi)的速度長(zhǎng)期不匹配，就有可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)溢出。

2 自適應(yīng)調(diào)度框架

2.1 數(shù)控系統(tǒng)任務(wù)模型和緩沖區(qū)模型描述

將數(shù)控系統(tǒng)信息流上的周期任務(wù)用5元組表示為T(mén)Pi=(C,P0,T0,Pi,Ti)。式中，C表示任務(wù)TPi的上游緩沖區(qū)，P0表示任務(wù)TPi的初始優(yōu)先級(jí)，T0表示任務(wù)TPi的初始周期，Pi表示任務(wù)TPi的當(dāng)前優(yōu)先級(jí)，Ti表示任務(wù)TPi的當(dāng)前周期。任務(wù)的初始優(yōu)先級(jí)由任務(wù)在數(shù)控系統(tǒng)信息流上的位置決定，越靠近加工末端位置優(yōu)先級(jí)越高，最高優(yōu)先級(jí)規(guī)定為0。任務(wù)的初始周期由設(shè)定的加工速度決定。任務(wù)的當(dāng)前優(yōu)先級(jí)和當(dāng)前周期根據(jù)實(shí)際情況自動(dòng)動(dòng)態(tài)調(diào)整。任務(wù)TPi、TPi+1、TPi+2及緩沖區(qū)i和緩沖區(qū)i+1的位置關(guān)系如圖2所示。

數(shù)控系統(tǒng)信息流上各緩沖區(qū)的模型如圖3所示。每個(gè)緩沖區(qū)由Ci、Cit、Cil、Cih這4個(gè)參數(shù)決定，其中Ci表示緩沖區(qū)i的容量，Cit表示緩沖區(qū)i的當(dāng)前已占容量，Cil表示緩沖區(qū)iv的下溢警戒區(qū)容量，Cih表示緩沖區(qū)i的上溢警戒區(qū)容量。

2.2 緩沖區(qū)警戒容量的確定

根據(jù)緩沖區(qū)的模型，可以得知在任一時(shí)刻緩沖區(qū)的剩余容量ΔCi=Ci-Cit。

(1)緩沖區(qū)上溢警戒區(qū)容量的確定

定義1 上溢：對(duì)于某一緩沖區(qū)，若其上游產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度大于下游消費(fèi)數(shù)據(jù)的速度，在某一段時(shí)間內(nèi)，上游產(chǎn)生數(shù)據(jù)量與下游消費(fèi)數(shù)據(jù)量之差超過(guò)緩沖區(qū)剩余容量ΔCi，導(dǎo)致上游產(chǎn)生的部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象稱(chēng)作上溢。

Cih=Ci-B/Tk

(1)

式中：Tk為緩沖區(qū)i上游任務(wù)的執(zhí)行周期，ti為任務(wù)TPi的無(wú)中斷執(zhí)行時(shí)間。

(2)緩沖區(qū)下溢警戒區(qū)容量的確定

定義2 下溢：對(duì)于某一緩沖區(qū)，若其下游消費(fèi)數(shù)據(jù)的速度大于上游產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度，在某一段時(shí)間內(nèi)，下游消費(fèi)數(shù)據(jù)量與上游產(chǎn)生數(shù)據(jù)量之差超過(guò)緩沖區(qū)當(dāng)前容量Cit，導(dǎo)致緩沖區(qū)下游任務(wù)在一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有數(shù)據(jù)消費(fèi)而處于等待狀態(tài)的現(xiàn)象稱(chēng)作下溢。

Cil=B′/Tf

(2)

式中：Tf為緩沖區(qū)i下游任務(wù)的執(zhí)行周期，ti為任務(wù)TPi的無(wú)中斷執(zhí)行時(shí)間。

2.3 數(shù)控系統(tǒng)任務(wù)優(yōu)先級(jí)的動(dòng)態(tài)設(shè)定

在圖1所示數(shù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息流中，因?yàn)榫彌_區(qū)下游任務(wù)更接近數(shù)控系統(tǒng)的執(zhí)行端，下游任務(wù)的初始優(yōu)先級(jí)比上游任務(wù)初始優(yōu)先級(jí)高。當(dāng)某緩沖區(qū)i到達(dá)下溢警戒線(xiàn)時(shí)，有可能會(huì)發(fā)生下溢危險(xiǎn)。此時(shí)若該緩沖區(qū)下游任務(wù)優(yōu)先級(jí)高于上游任務(wù)，有可能因?yàn)樯嫌稳蝿?wù)優(yōu)先級(jí)較低而不能立即執(zhí)行，如果系統(tǒng)中有優(yōu)先級(jí)高于該緩沖區(qū)上游任務(wù)而低于下游任務(wù)的任務(wù)存在，則會(huì)導(dǎo)致上游任務(wù)較長(zhǎng)時(shí)間處于等待狀態(tài)，而下游任務(wù)將該緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)完全消費(fèi)光。因?yàn)橄掠稳蝿?wù)的優(yōu)先級(jí)高于上游任務(wù)，從而使下游任務(wù)因無(wú)數(shù)據(jù)消費(fèi)而長(zhǎng)期處于等待狀態(tài)，而上游任務(wù)因優(yōu)先級(jí)較低而得不到執(zhí)行權(quán)，導(dǎo)致系統(tǒng)處于中斷狀態(tài)，在這種情況下應(yīng)該調(diào)整系統(tǒng)緩沖區(qū)上下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，使上游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)暫時(shí)高于下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，從而增加緩沖區(qū)上游任務(wù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量。如果此時(shí)下游任務(wù)優(yōu)先級(jí)已經(jīng)低于上游任務(wù)，則啟動(dòng)周期調(diào)整程序。

當(dāng)某緩沖區(qū)i到達(dá)上溢警戒線(xiàn)時(shí)，有可能會(huì)發(fā)生上溢危險(xiǎn)，此時(shí)應(yīng)該減少緩沖區(qū)i上游任務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度，增大緩沖區(qū)下游任務(wù)數(shù)據(jù)消費(fèi)的速度。其方法為：

(1)檢查緩沖區(qū)i下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)是否高于上游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，如果不是調(diào)整緩沖區(qū)上下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，使緩沖區(qū)下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)高于上游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)。

(2)如果下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)已經(jīng)高于上游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，則檢查上一緩沖區(qū)i+1的上游任務(wù)優(yōu)先級(jí)是否高于下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，目的是暫時(shí)將數(shù)據(jù)流攔截在緩沖區(qū)i+1，減少緩沖區(qū)i的數(shù)據(jù)來(lái)量，如果不是則調(diào)整緩沖區(qū)i+1上下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，使緩沖區(qū)i+1上游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)高于下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)。

(3)如果緩沖區(qū)i+1不需要調(diào)整，則啟動(dòng)周期調(diào)整程序。

任務(wù)優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整算法：

緩沖區(qū)i下游任務(wù)優(yōu)先級(jí)為Pi，緩沖區(qū)i上游任務(wù)優(yōu)先級(jí)為Pi+1，上一緩沖區(qū)i+1下游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)為Pi+1，上一緩沖區(qū)i+1上游任務(wù)的優(yōu)先級(jí)為Pi+2，任務(wù)總數(shù)N。

Function_Adjust()

{

for( i=0; i

{

If(Cit

{

If(Pi>Pi+1)

{調(diào)整緩沖區(qū)i上下游任務(wù)優(yōu)先級(jí)，使Pi

else

{啟動(dòng)周期調(diào)整程序；}

}

If(Cit>Cih)：到達(dá)上溢警戒線(xiàn)

{

If(Pi

{調(diào)整緩沖區(qū)i上下游任務(wù)優(yōu)先級(jí)，使Pi>Pi+1;}

else

{

If(Pi+1> Pi+2)

{調(diào)整緩沖區(qū)i+1上下游任務(wù)優(yōu)先級(jí)，使Pi+1< Pi+2;}

else

{啟動(dòng)周期調(diào)整程序；}

}

}

}

2.4 數(shù)控系統(tǒng)的任務(wù)周期自適應(yīng)調(diào)整

調(diào)整任務(wù)周期的目的是預(yù)防緩沖區(qū)溢出，保證加工的正常進(jìn)行。對(duì)于數(shù)控系統(tǒng)而言，在一次加工的過(guò)程中加工速度往往相對(duì)穩(wěn)定，所以數(shù)控系統(tǒng)信息流的末端消費(fèi)數(shù)據(jù)的速率相對(duì)穩(wěn)定。任何一個(gè)緩沖區(qū)，上游任務(wù)離數(shù)控系統(tǒng)信息流的末端更遠(yuǎn)，所以調(diào)節(jié)上游任務(wù)的周期比調(diào)節(jié)下游任務(wù)的周期更有利于保證數(shù)控系統(tǒng)的穩(wěn)定加工。

(3)

(4)

在上述周期調(diào)整公式中，所選取的觀測(cè)時(shí)間段t越短越安全。但t取值太小則一次調(diào)整的幅度過(guò)大，則會(huì)頻繁啟動(dòng)任務(wù)周期調(diào)整，系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大。若所取觀測(cè)時(shí)間段t太長(zhǎng)，則有可能會(huì)在時(shí)間t內(nèi)發(fā)生溢出的危險(xiǎn)。理想狀態(tài)是所選取的時(shí)間t正好使緩沖區(qū)不發(fā)生溢出。但實(shí)際情況下數(shù)控系統(tǒng)的一些任務(wù)是不確定的，所以不可能算出t的精確值。一種較好的解決途徑是采用統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)確定觀測(cè)時(shí)間t，因?yàn)楦鶕?jù)數(shù)控系統(tǒng)的特點(diǎn)，引起數(shù)控系統(tǒng)負(fù)載波動(dòng)的主要原因是隨機(jī)突發(fā)任務(wù)，因此觀測(cè)時(shí)間t也是一種隨機(jī)變量。

利用時(shí)間系列模型可以較好地根據(jù)已經(jīng)發(fā)生的K個(gè)時(shí)序變量預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)序變量，因此利用時(shí)間系列模型來(lái)確定觀測(cè)時(shí)間t，根據(jù)已經(jīng)實(shí)際發(fā)生的一系列周期調(diào)整間隔時(shí)間t，預(yù)測(cè)下一個(gè)觀測(cè)時(shí)間。實(shí)踐證明，利用時(shí)間系列模型可以達(dá)到比較好的效果。時(shí)間系列模型建模及預(yù)測(cè)步驟如圖4所示。

2.5 周期自適應(yīng)調(diào)整算法的驗(yàn)證

對(duì)數(shù)控系統(tǒng)周期自適應(yīng)調(diào)整算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，在驗(yàn)證中將CPU的利用率上限Up設(shè)定為95%。驗(yàn)證方法為：在數(shù)控系統(tǒng)正常任務(wù)的基礎(chǔ)上，每隔100ms觸發(fā)一個(gè)突發(fā)實(shí)時(shí)任務(wù)，每隔5ms采樣一次CPU的利用率，每隔100ms統(tǒng)計(jì)一次在該100ms時(shí)段內(nèi)數(shù)據(jù)發(fā)生上溢和下溢的次數(shù)，結(jié)果表明CPU每次觸發(fā)突發(fā)任務(wù)后15ms內(nèi)利用率就能夠快速收斂穩(wěn)定到85%左右(見(jiàn)表1)，到了0.5s以后就基本不會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)的上溢和下溢(見(jiàn)表2)。

表1 CPU利用率統(tǒng)計(jì)表

時(shí)刻/ms05101520253035CPU利用率/%6586958986848586時(shí)刻/ms100105110115120125130135CPU利用率/%9591868584868685時(shí)刻/ms200205210215220225230235CPU利用率/%9490878584868585

表2 數(shù)據(jù)溢出統(tǒng)計(jì)表

時(shí)刻/ms100200300400500600700800上溢次數(shù)04311000下溢次數(shù)05311000

3 結(jié)語(yǔ)

(1)自適應(yīng)調(diào)度框架動(dòng)態(tài)設(shè)定系統(tǒng)任務(wù)優(yōu)先級(jí)和任務(wù)的執(zhí)行周期，有效地提高了系統(tǒng)CPU的利用率，提高了數(shù)控系統(tǒng)的加工速度和質(zhì)量。

(2)采用數(shù)據(jù)緩沖區(qū)的結(jié)構(gòu)，使數(shù)控系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的任務(wù)不必嚴(yán)格按照固定的時(shí)序執(zhí)行，降低了整個(gè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，也不會(huì)因?yàn)槟骋粋€(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)中斷而導(dǎo)致加工過(guò)程的停止。采用“時(shí)間系列”模型預(yù)測(cè)任務(wù)周期觀測(cè)時(shí)間“t”，能夠較好地預(yù)防數(shù)據(jù)信息流的上溢和下溢，使系統(tǒng)在很短時(shí)間內(nèi)收斂到穩(wěn)定狀態(tài)。

[1]郭偉.基于全分布式數(shù)控系統(tǒng)的自治式控制單元及關(guān)鍵技術(shù)研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2008.

[2]周剛，鄔義杰，潘曉弘.數(shù)控系統(tǒng)軟件模塊實(shí)時(shí)調(diào)度方法[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2009(1)：162-166.

[3]梁宏斌，王永章.基于Windows的開(kāi)放式數(shù)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)問(wèn)題研究[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2003(5)：403-406.

[4]謝經(jīng)明，周祖德，陳幼平，等.基于現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)的開(kāi)放式數(shù)控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)研究[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2002(4)： 1-4.

[5]姚鑫驊，潘雪增，傅建中，等.數(shù)控系統(tǒng)的混合任務(wù)模型及其最優(yōu)調(diào)度算法研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)：工學(xué)版，2006(8)：1315-1319.

[6]鄭飛，王時(shí)龍，簡(jiǎn)毅.可重構(gòu)分布式數(shù)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2008(4)：637-643.

如果您想發(fā)表對(duì)本文的看法，請(qǐng)將文章編號(hào)填入讀者意見(jiàn)調(diào)查表中的相應(yīng)位置。

Research on adaptive scheduling framework for distributed NC system

FENG Ning

(Guangdong Vocational College of Mechanical & Electrical Technology, Guangzhou 510515, CHN)

An “adaptive scheduling framework for distributed CNC system” is proposed. The scheduling framework utilizes comprehensively "CNC system task dynamic priority setting" and "CNC system task period adaptive adjustment". In " CNC system task period adaptive adjustment", data stream buffer overflow and underflow warning area are set dynamically, "time series model" is used to predict the observation period of time "t", it can well prevent flow data overflow and underflow, enables the system to converge to stable state in a short period of time, and effectively improves the machining speed and quality of the CNC system.

distributed CNC system; adaptive scheduling framework; information flow; time series model

TH29

A

10.19287/j.cnki.1005-2402.2016.12.029

馮寧，男，1971年，碩士研究生，講師，工程師，專(zhuān)業(yè)主任，主要研究方向?yàn)閿?shù)控系統(tǒng)、機(jī)電一體化技術(shù)，已發(fā)表論文6篇，著作3部。

(編輯 李 靜)

2016-05-10)

161237