动态控制模型

动态控制模型（精选9篇）

动态控制模型 篇1

当我们考察、设计企业文化建设的时候, 就要涉及企业文化建设的模型。那么, 这个企业为什么要选择这样一种文化建设模型, 而不是其它的文化模型?

要回答这个问题, 通常地, 我们可以用各种理由, 从各个方面求解。事实上, 很多企业在进行文化模型选择时, 多是寻着企业文化建设的步骤、企业核心价值观的提炼、企业标识的设计这样一个思路来展开工作。这种思路往往不能给人以一目了然的结果, 还极易在某个局部或在某个工作阶段层面上绕圈子。我认为, 企业文化建设应当运用自动控制理论的方法, 在技术层面上提出更准确的选择方案, 这样, 我们在选择企业文化建设模型时就会增强决策的科学性。

怎样才能建立起反映实际情况的企业文化建设模型呢?

建立企业文化模型, 首先要把企业文化建设的作用作为建立模型的要素加以关注。企业集团必有战略目标, 而且在集团战略目标层面上必须具有统一性。理论上, 集团内部的一切经营管理活动都应当围绕集团的战略目标来开展。一个企业集团, 其内部除了资产纽带关系外, 还有包括战略目标的联系等多种纽带加以维系。这些纽带构成了企业活动的主要线索。而企业文化的主要作用必定要放在促进企业战略目标的实现这一中心目标上。另外, 还要关注到企业文化建设受着原有的企业文化、战略目标的影响与制约。

控制的目的是让被控对象的性能按照预先设定的指令或是目标完全跟随, 并具有消除外界干扰影响的能力。图1所表示出的闭环反馈, 其意义在于, 通过不断地对比被控对象的输出与希望目标之间的差异, 来调整控制执行, 从而使被控对象更好地跟踪目标。除被控对象外, 其余部分统称为控制装置。为了完成自动控制的任务, 控制装置必须完成测量、比较、执行三大功能。

如果用这一模型来思考企业文化建设, 被控对象自然是企业的文化建设体系。那么被控量是什么呢?我认为, 被控量的选择必须反映被控对象最本质、且应当是可以观测和控制的内容。所以, 被控量必然是企业文化对战略目标的作用。

综合国际国内的企业文化建设模式, 可以将企业文化建设的动态控制模型表述如下 (见图2) :

输入源:企业的原有文化体系 (成型或未成型) 。

干扰源:与本企业实际差别较大企业的文化建设成功案例、原有企业中的不良文化、企业集团构成模式等。

从这一模型可以看出, 企业文化建设是一个动态与静态相统一的过程。从静态上讲, 企业战略目标的长期性及文化建设的复杂性与长期性决定了企业文化建设必然是一个相对稳定的静态过程。但是, 由于企业文化建设处于不断变化的市场之中, 以及企业文化建设要服务于企业短期目标的实现, 这又注定了企业文化建设必然是一个动态的过程。另外, 模型是闭环的, 需要不断地对比企业实际的输出与预定战略目标之间的差异来调整对企业文化建设的策略与执行, 使企业文化建设能快速准确地达到企业战略目标提出的要求。

这一控制模型清晰地表明, 企业文化必须服务于企业的战略目标。由于企业战略目标体系是由中长期目标与短期目标共同组成的, 因此, 企业文化建设必然是一个动态的过程。企业文化建设动态控制由企业文化整合环、战略目标制定环以及目标反馈文化环三个闭环控制环节组成。整个控制模型清楚地表明了集团企业文化模式的选择、企业文化建设的目标、作用、步骤。

动态控制模型 篇2

动态交通分配区别于静态交通分配最显著的特点就是在交通分配模型中加入了时间变量，从而把静态交通分配中的路阻和流量的二维问题转化为路阻、流量和时间的三维问题，动态交通分配模型在时变需求下处理路网的动态特性。同时考虑了复杂的供需关系，因而由动态交通分配理论推导得到的交通流量分布能更好地反映路网中交通流的拥挤性、路径选择的随机性和交通需求的时变性。时间变量的引入使得动态交通分配比静态交通分配具有更高的适用性和优越性。

在现有研究的基础上，将其与静态交通分配对比，总结出动态交通分配的典型特征包括：因果性、先进先出原则、路段状态方程、路段流出函数、路段特征性函数和路段阻抗函数。

动态控制模型 篇3

目前,国内钢厂的铸坯生产大多都采用立弯梁式连铸机,该类型的连铸机从浇注到成材需要经过两次水冷却,即一次冷却和二次冷却。一次冷却是由结晶器来完成,钢水在这个阶段冻结成型,然后钢坯进入二冷区。二次冷却在整个连铸生产中尤为重要,二次冷却水控制是连铸生产中的一项核心技术,二次冷却水控制的效果直接影响到最终板坯质量的优劣。钢坯的型号、大小的不同,对二次冷却水的要求也是不一样的。介绍莱钢板坯连铸机二冷水模型。

1 工艺

二冷水自动控制连铸机在开浇、浇铸不同钢种以及拉速变化时需要及时对二冷水量进行适当调整。早期连铸采用手动调节阀门来改变二冷水量,人为因素影响很大,在改变拉速时往往来不及调整,造成铸坯冷却不均匀。二冷水的自动控制方法主要分为静态和动态控制法两类。

静态控制法一般是利用数学模型,根据所浇铸的断面、钢种、拉速、过热度等连铸工艺条件计算冷却水量,将计算的二冷水数据表存入计算机中,在生产工艺条件变化时计算机按存入的数据找出合适的二冷水控制量,调整二冷强度。静态控制法是目前广泛采用的二冷水控制方法,在稳定生产时基本能够满足要求。

根据二冷区铸坯的实际情况及时改变二冷水的控制方法为动态控制。如果能够准确测得铸坯的表面温度,则可根据表面温度对二冷水及时调整。但是,铸坯表面覆盖的一层氧化铁皮、水膜以及二冷区存在的大量水蒸气严重影响测量结果的准确性。因此,在实际生产中根据实测的铸坯表面温度进行动态控制的方法很少被采用。

比较可行的方法是温度推算控制法,其思路是将铸坯整个长度分成许多小段,根据铸坯凝固传热数学模型,每隔一定时间(如20s)计算出每一小段的温度,然后与预先设定的铸坯所要求的最佳温度相比较,根据比较结果给出最合适的冷却水量。在20世纪80年代中后期,欧洲、日本以及美国的一些先进的连铸机已逐步采用二冷动态控制系统。我国现有的大部分铸机采用静态控制法控制二冷水量,引进的现代化板坯连铸机、薄板坯连铸机等一般采用温度推算动态控制法进行二冷水的调节。

2 控制思路

铸坯质量的好坏与冷却效果息息相关,一次冷却在结晶器,其可控性较弱,二冷区无疑是进行连铸生产冷却控制的最佳区域。二冷区配水数学模型的主体方向与思路为:采用铸坯表面温度控制法实施冷却水量分布与动态控制,保证在任一浇注条件下,使冷却水量随拉速连续变化,且水量沿拉速方向按最佳状态分布,以控制铸坯表面温度符合目标温度。

根据不同的介质参数、各钢种的热物性参数及计算条件、设备及铸坯参数,可以得到各段的水流密度、表面温度、凝固壳厚度、液相穴深度和水量参数。根据铸坯表面目标温度分布和数学模型计算,在其他因素确定的条件下,二冷区各段冷却水量Qi与铸坯拉速V的关系为:

式中,ai、bi、ci为由钢种和铸坯断面尺寸等各项因素所确定的系数;i为冷却回路序号;V为拉速。

3 二冷水数学模型的控制方式

连铸机二次冷却区,可分段进行冷却控制。一般足辊段与其后各段冷却方式有所不同。足辊段为全水冷,单一回路。其后各段为水汽喷雾结合冷却,依据内外弧和宽窄边面为不同回路。

二冷水水量控制使由结晶器出来的液芯钢坯在结晶器中初步凝固后,进入二冷区。莱钢板坯连铸机二冷区主要包括足辊、一段、二段、三段。调节方式分为手动和自动方式。自动方式时,在每流的一段、二段、三段根据拉矫机速度按配水数学模型公式由PLC计算出水量来进行PID控制。足辊水量不安装调节阀,按模型给出的设定值手动微调。手动方式输出MV值不经过PID运算,操作人员操作鼠标(或键盘)改变MV值,调节阀门开度。在计算机系统故障时也可用控制柜上的后备手操器实行人工手动调节。手/自动为无扰切换。

水量调节关系式为:

当V<0.4m/min时,Ai=0,Qi=Bi;当V>0.4m/min时,Bi=0,Qi=Ai·V。

式中,Qi为二冷区各段水量,L/min;V为拉速,m/min;Ai、Bi为各段的配水参数。

拉速小于0.4m/min时,二冷水量Qi等于Bi,从Bi数值可以看出:3个断面每段的宽、窄面水量比为1.50:1。

配水参数和水量分配分别如表1、表2所示。

4 结语

经过在生产中的应用与检验,板坯连铸机二冷水控制模型对提高板坯连铸机铸坯质量起到了很好的效果,取得了十分显著的经济效益。

参考文献

[1]中国机械工业教育协会组.可编程序控制器及其应用[M].北京:机械工业出版社,2002

[2]陈在平,等.可编程序控制器技术与应用系统设计[M].北京:机械工业出版社,2002

[3]冯科.板坯连铸宏观传输现象复合数值模拟的研究

[4]尚利洪,麻永林.U74钢大方坯连铸温度场的模拟及液芯长度变化研究[J].连铸,2001

基于多时段动态交通分配模型设计 篇4

基于多时段动态交通分配模型设计

基于多时段动态交通分配方法是基于时段划分的,它不仅反映不同时段交通量的变化规律,而且在分配过程中考虑路网中的交通阻抗,充分反映已有交通量对交通分配的`影响.该模型能够反映交通网络的动态属性,从而为交通诱导提供必要的可用信息.

作 者：唐钱龙 李央 TANG Qian-long LI Yang  作者单位：江西交通职业技术学院,江西,南昌,330013 刊 名：交通科技与经济 英文刊名：TECHNOLOGY & ECONOMY IN AREAS OF COMMUNICATIONS 年，卷(期)：2010 12(1) 分类号：U121 关键词：动态分配   时段划分   最短路   动态用户均衡  

动态控制模型 篇5

材料成本全过程动态控制模式是对材料采购、收发存和回收复用等各环节进行物流化管理, 运用信息化手段进行实时跟踪监控, 并对各环节进行全覆盖考核, 增强各级人员的成本节约意识, 在保证安全的前提下最大限度减少不必要的投入, 最终达到降本增效的目的。

(一) 全面实行物流管理模式

物流管理是指在社会再生产过程中, 根据物质资料实体流动的规律、应用管理的基本原理和科学方法, 对物流活动进行计划、组织、指挥、协调、控制和监督, 使各项物流活动实现最佳的协调与配合, 从而降低物流成本, 提高物流效率和经济效益。煤炭企业的材料管理实行了全面物流管理, 通过集中招标、集中运输、集中保管和统一配送等方式, 提高效率, 减少各项中间费用, 以达到对材料采购、运输、使用、收发存和回收复用等方面进行全面规范和控制, 最终达到降本增效的目的。

(二) 以内部市场化定额体系为基础, 强化材料定额的贴近指导作用

材料定额是指在节约和合理使用材料的条件下, 生产单位生产合格产品所需要消耗一定品种规格的材料、半成品、配件、水电和燃料等的数量标准, 包括材料的使用量和必要的工艺性损耗及废料数量。材料定额是编制施工作业计划和经济核算的基础, 更是作为限额材料和节约材料奖励的依据, 它是反映企业生产技术和经营管理水平的重要标志。煤炭企业要根据自身的生产经营特点和成本控制需要, 考虑生产发展趋势、技术水平的提高、生产组织的改进等因素, 本着先进性、贴近性的原则, 制定材料消耗定额, 并将定额细化到每一个流程、每一道工序。

(三) 建立材料消耗与定额实时对比数据库

材料消耗与定额实时对比数据库包含矿井测定材料定额数据和区队实际消耗材料数据两部分。每月材料定额更新后直接录入材料消耗与定额实时对比数据库中, 每旬结束后将区队实际验收工作量和材料实际消耗量录入到数据库中, 根据材料定额和实际验收工作量计算出理论材料消耗量, 并与材料实际消耗量进行对比, 测算区队材料成本节超量, 并对区队进行预警, 从而形成材料成本全程动态实时监控, 做到区队对每旬材料消耗量心中有数, 督促区队形成良好的材料成本管控意识, 最终做到对材料成本全过程动态控制, 达到降本增效的目的。

(四) 材料成本全过程动态控制模式的特点

根据以上描述, 材料成本全过程动态控制模式呈现出以下几个特点。

1. 全覆盖性

全面实行物流管理模式后, 通过对采购、运输、使用、收发存和回收复用等各方面进行规范管理, 从而对影响成本的各环节做到无缝管理, 保证了管理的全覆盖性, 真正做到了管理无死角, 为全面压缩生产成本提供了条件。

2. 数据实时性

在企业管理中最大的问题在于信息能否顺畅传递, 能否在第一时间掌握实际情况, 然后采取相应措施。之前由于区队每个月结束后才会知道自己材料实际消耗量, 不能及时发现生产经营中存在的问题。实行材料成本全过程动态控制模式后, 区队根据消耗与定额实时对比数据库可以知道材料消耗的实时数据, 做到对实时材料消耗量心中有数, 保证了数据的实时性。

3. 信息一体化性

信息一体化性主要是指数据、流程的一体化, 即不同层次、不同部门信息系统间, 信息和信息产品的交流与共用, 从而优化资源配置, 节约生产成本。简言之, 信息一体化是在提高信息资源利用率的基础之上实现对物耗的全面控制。

4. 超前预警性

每旬区队根据消耗与定额实时对比数据库和材料卡片及时了解区队经营情况, 并可以提前发现问题, 从而实现对区队管理进行超前预警。

二、煤炭企业材料成本动态控制模型的构建

(一) 健全基础管理信息系统和台账

(1) 建立招投标数据信息库。招投标数据信息库主要包含所有参与投标工作的厂家名称、资质、业务范围、投标项目、项目内容、中标金额、项目工程质量情况、售后服务情况、信誉情况等。

(2) 建立矿井大型材料、设备在籍台账。矿井大型材料、设备在籍台账主要包含大型材料和设备名称、规格型号、使用地点、使用数量、使用单位和可否回收复用等。

(3) 建立物资管理系统。物资管理系统主要包含所有购买物资收发存情况。

(4) 建立井下物资信息管理平台。井下物资信息管理平台主要依托井下物资超市, 井下物资超市主要作用是将各种材料和设备在井下集中保管, 区队根据生产需要直接到井下物资超市领取, 减少区队保管和运输费用。而井下物资信息管理平台主要功能是各区队将平常不用或闲置的物资交由井下物资超市保管, 井下物资超市根据物资明细予以对外公布, 各区队根据需要进行领取, 即实现信息互通。

(5) 建立实时数据信息中心。数据信息中心主要包含三部分内容:材料定额数据、实际消耗数据和材料卡片数据。

材料定额数据由矿井根据巷道分布情况、规格、煤岩情况和支护形式等主要技术参数, 经过充分的调研论证形成各类材料的定额数据, 并及时录入数据库。由于每条巷道施工涉及材料众多, 不可能每一种材料都在数据库中出现, 因此可以选取生产中常用的且金额较大的一些材料进行录入, 如钢筋梯、托盘、锚索、锚固剂、W钢带、锚杆、槽钢、金属网和锁具等, 这些材料占巷道每米单价价值比重较大, 因此比较能反映巷道材料投入消耗情况。

实际消耗数据是在内部市场化日清日结基础上建立起来的, 区队根据领用材料名称、规格、用途、数量和价格在日清日结的原则下及时将每天领用消耗数据录入数据信息中心, 形成实际消耗数据。

材料卡片数据是根据每月生产经营计划和定额填写当月区队需要每种材料总量。

(6) 建立回收复用材料台账。煤炭生产具有产品单一、多循环、连续作业的特点, 投入材料都是辅助材料且不构成产品实体特征, 大部分材料都能重复利用。可重复利用材料, 指价值较大、不易损耗且在生产过程中能多次使用的材料, 如钢轨、金属支架、液压柱、矿车等。对该项材料应重点管理, 推行排版明细管理, 建立大型材料及专用工具追踪考核制度, 做到专人管理、动态控制, 投入时间有记录、地点变化有反映。从节约材料、提高材料的使用效果出发, 建立了回收复用材料台账, 并根据台账设定和计算每类材料的回收系数 (回收系数=回收材料价值总额/采购材料价值总额, 该系数越高, 说明企业利用材料的效果越好) , 作为对区队进行考核的依据, 充分体现了回收材料系数在本期材料消耗过程中对企业生产的贡献。

(二) 明确岗位分工, 细化工作职责

(1) 招标数据信息库主要由企管科负责组织建立和管理, 大型材料在籍台账由供应科建立和管理, 设备在籍台账由机电科建立和管理。

(2) 物资信息管理平台主要由供应科负责建立和管理, 供应科根据各区队上交的各种材料和设备明细建立相应台账, 并及时对外发布信息, 切实实现信息共享, 保证各种材料和设备的利用最大化。

(3) 定额数据由企管科负责组织制定, 企管科组织人力资源科、供应科、机电科、地测科、防突科和技术科等科室深入井下一线认真调研, 根据井下巷道实际情况, 本着“科学、合理”的原则形成初步数据, 并经领导以及各科室开会讨论后, 形成最终定额, 并由企管科负责录入数据库。

(4) 实际消耗数据由各区队根据每天实际领用数量准确录入物资供应系统, 再由物资供应系统导出到该数据库, 形成实际消耗数据。

(5) 每月根据生产经营计划供应科在卡片上填写大型材料和支护用品等各类材料的限额量, 机电科填写油脂配件的限额量。

(三) 加强各项统计数据的分析

材料成本全过程动态控制模式的实施主要包括数据搜集、数据处理、数据分析、总结与推广和奖惩兑现, 具体实施步骤如下。

1. 数据处理

数据处理是材料成本全过程动态控制模式的重要一步, 由于一些数据必须进行数据处理后才可以进行数据分析, 因此做好数据处理至关重要。

(1) 物资管理系统数据。物资管理系统数据由供应科提供, 每月25日后由财务科根据当月发票开具情况对物资管理系统进行做账, 做账后供应科从系统上导出各种物资的收发存数据, 形成每个月最终物资管理系统数据。

(2) 井下物资信息管理平台数据。井下物资信息平台管理员根据区队上交材料及时登记入账并对外公告, 有材料需求计划的区队可以随时到井下物资超市进行领取, 做到信息共享, 真正建立起井下物资信息管理平台。

(3) 材料实时消耗数据。企管科根据每天验收组验收数据, 每月5日、15日和25日对各个施工地点工作量进行统计, 统计出来后录入到该数据库, 该数据库会自动计算按材料定额得出来的理论材料消耗费用, 并自动进行对比, 对比后得出同一个施工地点每种材料实际消耗费用与理论消耗费用的差额, 并得出该施工地点材料节超数额和节超明细。

(4) 材料卡片数据。供应科和机电科每天要及时更新材料卡片, 并对卡片数据进行汇总, 发现区队实际领用量超过限额的情况要对区队及时通报, 并让区队做出说明, 真正让区队对当月领用各类材料总额做到心中有数。

(5) 回收复用材料台账数据。每月各业务科室编制各区队的回收复用计划, 并随矿井月度生产经营计划进行下达, 月底结束后, 企管科根据各业务科室提供的回收复用材料台账, 形成各区队每月回收复用完成情况表。

2. 数据分析

数据分析指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析, 以求最大化地开发数据资料的功能。数据分析可以帮助我们挖掘数据背后存在的问题, 从而针对问题找到解决办法。因此搞好数据分析对搞好材料成本全过程动态控制模式的实施十分重要。

(1) 招投标数据分析。通过对集中招标采购的优化, 建立稳定的客户供应关系, 确保招标环节的公开、透明, 实现批量采购优势和拳头优势效能, 使得采购成本优化。同时, 可以根据矿井生产规模和物料消耗周期, 计算经济储量和经济采购周期, 确保采购环节成本最优。

针对每次招标, 在招标前先对各投标单位的资质和信用情况进行审查, 通过严把资质和信用等级关, 杜绝了因资质不够和信用较差的厂家参与投标, 并会同各业务科室进行市场调研, 真正摸清市场行情;在招标时企管科会组织各业务科室和分管领导对各投标厂家投标情况进行对比, 并依据市场行情对各厂家报价进行压缩, 在评选中标厂家时坚持按在满足安全生产和技术要求的前提下优先选择价格较低的厂家中标, 尽最大限度压缩企业采购成本。

(2) 大型材料和设备在籍台账数据分析。供应科和机电科每月分别对大型材料、设备在籍台账数据进行登记。每月矿井上报大型材料和设备采购计划前必须经供应科和机电科进行审核, 审核时坚持“三不购买”原则, 即有库存和备用的坚决不予购买, 能调剂的坚决不予购买, 可以通过回收复用解决的不予购买, 最大限度地降低库存和成本, 盘活存量, 减少资金占用量, 保证矿井的健康可持续发展。

(3) 物资管理信息系统数据分析。物资管理信息系统数据作为矿井各类材料库存情况的重要参考, 每月矿井在采购各类物资计划前均要与物资管理系统中库存情况进行对比, 并结合生产计划情况做出购买必要性评价, 如果库存可以解决的坚决不购买, 保证矿井各类材料储存处在一个合理的范围, 减少不必要的生产支出。

(4) 井下物资信息管理平台数据分析。各区队可以根据材料需求计划第一时间到井下物资超市查询是否有自己所需物资, 做到井下物资超市材料的利用最大化, 并由此节约由于信息沟通不畅而带来的材料升井和入井费用, 从而节约运输成本。

(5) 实时消耗数据分析。按照生产过程环节对材料费用投入情况进行全方位剖析, 对各地点、各投入环节进行指标细化和分解, 明确各个环节主体的成本控制责任, 增强现场控制力度。

针对每月具体材料消耗量, 从实时数据信息中心得到节超明细后, 将该数据通报给各相关区队和科室。每月7日、17日和27日企管科组织各相关区队和科室开会通报各区队前期节超情况, 并要求每个区队分析自身原因。假如一个区队材料实际消耗费用与材料理论费用相比后节省, 则要分析是因为工艺改进原因使得材料费节省还是存在部分该投入的材料没有投入或者投入少, 如果是前者的情况要求区队介绍自己的先进经验并在各区队中进行推广;如果是后者的情况, 则要追究相关人员的责任, 并给予区队相应处罚。假如一个区队实际消耗费用与材料理论费用相比后超额, 查找具体超额的原因, 是因为由于材料浪费原因还是地质条件等不可控因素造成的;如果是材料浪费则要积极督促区队寻找原因, 必要时要给予相应的处罚, 真正做到对材料成本的全过程动态控制, 做到管理预警功能。

(6) 材料卡片数据分析。供应科在更新材料卡片后, 发现超过限额数量后, 积极督促区队进行分析, 从中查找问题, 并对该区队列入黄色预警区队, 每天晚调会予以通报。

(7) 回收复用台账数据分析。企管科将各区队回收复用完成情况纳入内部市场化考核, 每月结束后企管科根据各区队回收复用完成情况计算回收系数, 对各区队进行奖惩, 对于实际回收系数大于设定回收系数的区队要按其原值的1%进行奖励, 并在月末核算材料费时对复用部分材料按其原值的60%进行材料费核算, 反之每低于设定回收系数一个百分点, 罚款区队1000元, 通过严格奖惩, 督促各区队加大废旧材料的回收力度, 提高材料复用利用率。

实践证明, 材料成本全过程动态控制能够从材料的物流过程中剖析影响煤矿生产成本的关键因素, 并且能够实时控制材料成本, 充分调动了每个人、每个环节、每个部门进行降本增效、开源节流的积极性和创造性, 进而把企业的价值和命运与每个人的价值和命运紧密地、有机地联系在一起, 使企业具备无限的生机和活力。

摘要：鉴于当前严峻的市场经济形势, 必须牢固树立长期过紧日子的思想, 在增产提质降本上下功夫, 因煤炭企业的可控成本中材料成本占比较大, 因此, 强化材料成本管控尤为重要。本文结合煤炭企业的生产实际情况, 从可控成本占比较大的材料费入手, 通过建立信息系统和基础管理台账, 健全采购环节、使用环节、存储环节、回收复用环节、结果考核环节等动态控制模型体系, 最大限度地降低材料成本消耗。

动态控制模型 篇6

随着我国信息化水平的提高,以数字技术、网络技术等为代表的信息技术已渗透到城市道路交通和城市生产与生活等各方面。三维道路交通建模是以计算机技术、三维仿真技术和多媒体技术为基础,运用数据库技术存储空间信息和管理信息,实现现实交通在三维虚拟环境中的重建。在三维虚拟环境中,人们能够用动态交互的方式对整个交通运行状况进行身临其境的全方位审视,可以选择并自由切换多种运动模式。还可以自由控制浏览的路线和多种环境效果的实时切换比较。其前所未有的人机交互性、真实空间感都是传统方式所无法比拟的。

道路交通三维仿真系统的建立是道路工程、地理信息系统、虚拟现实等学科综合交叉应用的一个新领域。MultiGen-Paradigm公司的Creator/Vega产品提供了完整意义上的道路交通工程虚拟环境解决方案。运用这两个产品,可以节省大量的建模时间,几乎不用编写任何代码就能生成逼真、交互性好的道路三维实时景观系统。该文从Creator静态模型出发,运用VegaAPI与VC++的接口技术,实现了实时控制动态模型显示的效果。

1建模工具Creator简介

MultiGen-Paradigm公司推出的Creator建模软件是一套高度逼真、最佳优化的实时三维建模工具,能够满足视景仿真、交互式游戏开发、城市仿真以及其他的应用领域,其文件格式为.flt,该格式在实时三维领域中已成为最流行的图像格式,并成为仿真领域的行业标准[1]。Creator的特点主要体现在如下几个方面:

(1)它包括一套强大的集成工具,可以在“所见即所得”的环境中创建可视化的层级数据库,这些数据库在常规建模中遵循OpenFlight标准。

(2)作为仿真软件,它与CAD软件不同,它所追求的是建模方面的逼真性和在虚拟境界显示中的实时交互性。

(3)Creator与仿真管理软件Vega一起使用时,可直接将.flt文件导入Vega的Lynx界面,生成.adf文件后,即可通过编程调用.adf文件进行虚拟仿真。

此外,Creator具有很好的兼容性,可导入.3ds、.dxf、.stl等格式的文件,还可导出.dxf、.wrl、.stl等格式的文件。其应用也十分广泛,在训练系统、军事演习、事故再现、游戏开发等领域使用尤为普遍。

2 Creator模型的建立

2.1道路交通模型的建立

道路交通模型分为道路模型和景观模型两大部分,道路模型可分为路面对象、边坡对象、地面对象,建模时分别对路面、边坡、地面建模;景观模型可分为交通标志线、信号灯、路灯、树木花草、行人、车辆、防护栏、街边建筑等。利用Creator提供了专门建立道路的ROADPRO模块和诸如纹理(Texture)和实例技术(Instance)等关键建摸技术可实现道路交通模型的建立[2],例如道路的建模,就是利用Road模块设置道路的横坡、纵坡及转弯半径等。实例中采用StripFace工具沿道路中心线或左右边线直接建立路面,贴上对应的纹理即可。建模时要注意为了保证贴图纹理的正常显示,输出纹理文件的长宽尺寸需要限制为2的幂次级像素大小,否则在浏览Creator中规则的贴图时,很可能丢失或者倾斜变形。交通模型建立流程图如图1所示。

2.2动态模型控制原理

Creator也可以进行动态现象建模,再贴上相应的纹理即可实现动态模型的显示效果。其具体过程为:在一个带动画的组节点下建几个重复的面,每个面上分别关联每帧动画的纹理,进行渲染驱动后就有动画效果了。

Creator建立的动态模型实际上就是一段周期性的固定动画效果,虽然在一定程度上提高了模型的真实性,但无法对其动态效果实时控制。因而,也无法对其后续程序进行控制,比如根据交通流量控制信号灯动态效果的显示。

以下就以三维道路模型中的交通信号灯为例,介绍如何在三维静态模型中实现动态显示效果的控制。模型的动态显示也要从建立静态模型开始,首先建立交通信号灯的三维框架,再利用纹理贴图体现信号灯的真实效果。要使信号灯模型像真实的信号灯一样随一定的时间间隔变化(系统用该时间间隔来实时控制),需要将信号灯的各个状态(红、绿、黑)分离开,分别控制。这需要在信号灯表面每一层都建立一个节点(Switch),每个节点根据要显示的内容建立若干个面,再将要显示的内容作为纹理依次附在每个面上。

OpenFlight模型数据库提供的Switch节点是一种可以控制其子节点显示状态的特殊节点类型,它可以包含一系列的节点掩码,每个掩码都可以对应一种子节点的显示状态组合,即每个子节点都有两种不同的显示状态(显示或不显示),这样就能在不同的位置根据不同的时间显示多种画面,也就使模型运动起来成为可能[3]。可以利用Vega与VC++的接口,在程序中用“全局时钟”控制何时显示哪个纹理图片,只要调整好适当的变换时钟频率,就可以达到显示效果的动态控制,也就实现了动态模型的效果。

3交通灯动态模型的控制实现

三维模型建立后只是完成了最基础的工作,需要显示的内容已经安排在了适当的位置,下面的工作就是如何让它们按照需要的方式显示出来,本系统采用Vega和VisualC++6.0作为控制平台实现对三维模型的动态显示效果。

3.1三维模型渲染工具Vega

Vega是Multigen-Paradigm公司开发的用于实时仿真与虚拟现实应用的高性能软件环境与工具。Vega软件环境由Lynx图形用户界面和一系列C/C++的程序库组成的程序库组成,包含基本模块和若干针对不同仿真应用领域的可选模块,它的各种图形管理功能以及可选模块都被定义为“类”,用户通过类的实例实现和控制某一类图形显示。Vega应用程序在开始运行时要对各种参数提供初始值,在运行期间要保持或不断更改参数值,这些数据信息都存放在一个应用程序定义文件(Application DefinitionFile)中。Lynx图形界面实际上是一个创建和修改ADF文件的编辑器,用户通过鼠标点击来编辑ADF文件,创建Vega应用的界面,即可实现对图形中的对象物以及动画中的实时控制的驱动。使用Lynx可以在不用编写源代码的前提下快速、容易、显著地改变应用性能视频通道、多CPU分配、视点、观察者、特殊效果、系统配置、模型、数据库等,而且利用LynX的动态预览功能,可以立刻看到操作的变化结果。

Vega编程包括了完整的C++程序接口,使用VegaAPI和C++可以编制出功能强大的实时视景仿真系统,加之同属于Multigen-Paradigm公司的Vega对Creator输出的模型格式.Flt具有较好的兼容性,因而可以实现良好的三维视景效果。

3.2 Vega平台动态模型控制实现

3.2.1 Vega程序接口

Vega尽管被描述为C语言的应用编程接口(API),但它实际上是一个类库。每一个Vega类都是一个完整的控制结构,它包含管理和实现其特性所需的任何部件。例如Vega的关键类有vgChannel用于定义窗口的视区,vgGfx是通道的图形控制,vgObject管理可见的几何物体,vgObserver控制仿真中的视点,vgSystem是系统参数设置,除以上几个类之外还有vgScene、vgPart、vgPlayer等[4,5]。每一个类都是一个API的集合,在其中进行变量设置,变量获取以及专用函数调用。在三维道路交通仿真系统中需要的类有观察者(Observers)、对象(Object)、场景(Scene)、运动体(Players)等。

3.2.2设置LynX参数

设置参数的基本方法是在Vega窗口左边的图标滚动栏中选择各类图标,然后在右侧的面板中设置各项参数,最后将文件保存(*.adf)。设置道路交通场景的具体方法为:

选择Object(对象)图标,设定在场景要加入的地形、路面、车辆等三维模型,在此可以将Creator中已建立的道路交通模型加入。选择Scenes(场景)图标,设置为一个观察者所能观看到的所有对象物,比如说路面就被指定名为Road的对象。而车则被指定为Car的对象。而要实现动态显示的交通信号灯模型只是路面模型Road中的一个物体。选择Observers(观察者)图标,设置一种观察方式,从而以不同的角度观察三维世界,由于该三维视景是用于道路车辆运行控制仿真系统的,所以论文中只需要设定名为Driver的观察者。与观察者相结合的MotionModel(运动模型)图标,可以把一种运动模型加入到一个观察者中来设置观察者的运动方式,它是指我们不以第一人称的视点对其进行跟踪的对象,而这些对象又能够在三维世界中自由运动。比如说汽车以及道路上的行人等。

3.2.3调用Vega函数

在VC++6.0平台下,通过调用Vega中的各种函数类,可以更加灵活地实现虚拟现实系统的所有功能。本系统综合参数设置和函数调用用两种方式进行开发,达到对视景变换的控制。此三维实时仿真应用程序流程如图2所示。

Vega在初始化阶段调用相关函数,然后进行系统定义,通过调用由Lynx建立的程序定义文件(ADF)创建系统需要的事件和类,接着进行系统配置,使ADF中定义的场景属性与Vega的API函数调用结合起来,完成这些工作后进行实时场景的绘制。

此外,系统内部还设置了一个“全局时钟”,它在外部控制代码中实现,整个系统都是由这个“全局时钟”推动的。对于交通信号灯的动态显示设计了SetSwitchValue()函数改变信号灯模型的Switch节点掩码(显示状态组合),实现模型实时变化控制。

4结论

本文在实现道路交通仿真系统建模后,为了进一步提升模型真实感和实时性控制,使静态模型中的个别特殊物体能表现出动态效果,并能进行实时控制,达到了很好的视觉效果。这一方法对进一步获取三维模型的真实感和研究动态模型的实时性控制有一定的借鉴作用。

参考文献

[1]MultiGen-Paradigm Inc MultGen Creator User’s Guide.Version2.5USA:MultiGen-Paradigm Inc,2004

[2]涂圣文,吴小平,苏州.基于MultiGen Creator/Vega的道路三维实时仿真系统实现方法.公路与汽运,2005;(6):1—2

[3]张茂军.虚拟现实系统.北京:科学出版社,2001

[4]MultiGen-Paradigm Inc MultGen Vega Programmer's Guide.Version3.7USA:MultiGen-Paradigm Inc,2004

动态控制模型 篇7

目前国内学者对环境成本控制的研究走过了一条从事后控制、到事前控制的发展历程。由于环境预防检测成本和环境损失成本存在的此起比伏的关系, 在环境成本控制领域, 大家普遍认可的是企业存在一个最优的控制水平, 在这个水平下, 能够实现环境成本和经济效益的最佳。本文借鉴质量成本控制思想, 通过引入6σ管理建立企业动态的环境质量成本控制模型, 通过模型的演化, 认为持续加强企业的环境成本控制也可以实现企业环境成本和经济效益的最优。

一、 环境质量成本

(一) 环境质量成本概念界定

环境成本的定义有很多种, 本文采用与环境质量成本控制模型相一致的定义。在全面环境质量管理 (TQEM) 中[1], 根据全面质量管理中零缺陷的目标, 将企业对环境的污染和损坏视为环境质量的缺陷, 通过对环境质量的持续改进, 以此来减少甚至消除环境质量缺陷, 从而达到降低企业环境成本的过程。TQEM的理想状态是对“环境零破坏程度”, 破坏可以定义为导致环境质量的直接恶化, 比如将固体、液体或气体残余物排放到环境中, 或间接恶化, 如不必要地耗用原材料和能源。因而, 环境成本可以被称为环境质量成本。与质量成本一样, 环境成本是由于存在不佳的环境质量或可能存在不佳环境质量而发生的成本。因此, 环境成本就与造成环境恶化、监测、治理和防止环境恶化相关。

环境成本管理是对企业相关的环境成本有组织、有计划的进行预测、决策、控制、核算、分析和考核等一序列的科学管理工作。其核心是通过科学控制将环境成本降低到最低水平, 以实现企业的经济效益、环境效益和社会效益的协调统一。环境成本控制就是在保证环境效益和经济效益的前提下, 通过采取一序列的措施来控制企业的环境污染排放, 以此来降低企业的环境成本, 从而实现企业的环境成本的最小化。

(二) 环境质量成本的分类

环境质量成本控制模型借鉴全面质量管理思想对质量成本的划分, 从环境质量成本控制的角度将企业环境质量成本分为以下几类[2]:

1.环境预防成本:环境预防成本是指企业在生产过程中为了预防污染物和对生态环境有破坏作用的废弃物的产生而发生的成本。包括企业环境管理机构和人员的经费支出及其他环境管理费用, 以及环境保护教育费用等。

2.环境检测成本:环境检测成本是指企业为了检测产品、生产流程或排放的废弃物等是否符合国家相关环境保护法律、法规的规定而发生的成本。主要包括企业为了对产品、生产流程或排放的废弃物等进行环保检测而购买设备、仪器仪表及相关的人工费等支出。

3.环境内部损失成本:环境内部损失成本是指由于企业的生产经营活动对环境造成了损害和影响, 企业因对这些损害或影响进行治理而发生的支出, 即由企业自己负担的环境成本。这部分环境成本主要包括排污费;企业因“三废”排放引起损害农田、破坏农作物、污染空气而对周边的居民进行赔偿的费用等。

4.环境外部损失成本:环境外部损失成本是指由于企业的生产经营活动对环境造成了损害和影响, 但企业并没有对这些损害或影响进行治理, 而是将这些损害或影响推由企业以外的其他主体来负担的环境成本。这部分环境成本主要包括资源占用成本和生态环境损害成本。

从环境质量成本的性质来看, 可以将上述四类环境质量成本分为为两大类:环境控制成本和环境损失成本。环境控制成本是指企业为了防止其生产经营活动对生态环境造成不利影响而发生的成本, 它包括环境预防成本和环境检测成本。环境损失成本是指企业的生产经营活动已经对生态环境产生了不利影响, 企业或企业以外的主体为了治理这种不利影响而发生或以后将要发生的成本, 他包括环境内、外部损失成本。环境控制成本和环境损失成本之间存在一定程度上的此消彼长的关系。比如企业前期的环境预防和环境检测工作加强了, 企业的环境控制成本增加了, 同时企业的污染排放少了, 面临的内外部环境损失成本也减少了。

二、环境质量成本控制模型

(一) 传统的环境成本控制模型

用Y (x) 表示企业环境总成本, C (x) 表示环境损失成本函数, 用A (x) 表示环境控制成本函数, 其中x为企业的环境污染控制水平, 则:

Y (x) = C (x) +A (x) (1)

用λ=1-p表示x, 显然λ越大则环境污染的控制水平就越高。当λ→1时企业对环境的污染最小, 环境污染的控制水平最高。故 (1) 式可表示为:

Y (λ) = C (λ) +A (λ)

其中C (λ) 考虑到企业投入环境保护成本和环境检测成本两种资源来获取污染控制水平λ, 因此可以用柯布—道格拉斯生产函数来表示企业损失成本C (λ) 和环境污染控制水平λ的关系, 即:

C (λ) =α1λ-β1

A (λ) 是环境控制成本函数, 其大小与污染控制水平λ的关系可以表示为:

A (λ) =α2λβ2

故环境总成本为:Y (λ) =α1λ-β1+α2λβ2 (2)

其中, α1、α2、 β1、 β2>0。

为求解环境总成本的最小值min Y (λ) , 令 (2) 式的导数为零, 即:

$\frac{dY(\lambda )}{d\lambda }=-\alpha {}_1\beta {}_1\lambda {}^{-\beta {}_1}+\alpha {}_2\beta {}_2\lambda {}^{\beta {}_2-1}=0(3)$

$\text{解}\text{得}:\lambda {}^{*}=[\frac{\alpha {}_1\beta {}_1}{\alpha {}_2\beta {}_2}]{}^{\frac{1}{\beta {}_1+\beta {}_2}}(4)$

λ*即为最适宜的环境污染控制水平, 相应的Y (λ*) 为环境总成本的最小值, 因而λ*也称为最经济的污染控制水平。根据企业环境成本曲线方程, 环境成本特征曲线可以描绘图1[3]:

由图1可以看出, 企业应将其环境成本控制在λ=λ*附近, 当λ在λ*左侧, 也即企业污染控制成本小于环境损失成本时, 说明企业污染控制水平还不够, 这时企业应该增加环境控制成本, 这样企业的环境损失成本就能得到降低, 不但不会增加企业环境总成本, 由于降低的环境损失成本大于增加的环境控制成本, 故环境总成本反而会降低。当λ在λ*右侧时则做相反的处理。同时, 基于传统的环境成本管理模型理论认为, 应该通过构建企业环境成本核算体系为环境成本控制提供有效的数据作为环境成本控制的基础;企业还应该建立专门的环境管理机构, 该机构不但负责购买环保设备、管理废弃物的再循环利用等工作, 更重要的是要随时对企业的环境成本进行监控, 一旦发现其环境成本偏离λ*较大时, 应及时采取措施, 以确保其环境成本在λ*附近。

以上传统的环境质量控制曲线模型可以将环境成本控制过程量化, 而且可操作性比较强, 企业可以通过统计资料回归得出环境控制成本和环境损失成本的曲线, 进而得出环境总成本的曲线和其最小值。并且, 该模型是在统计平均状态下, 剔除了偶然因素、随机因素的影响, 通过统计一段时间的环境成本数据后应用经济计量学的方法找出环境质量成本的变化规律, 建立这种变化规律的数学模型, 确立更具科学性的、理想的最低环境总成本和最优污染控制水平[4]。但是, 该模型不能很好的解释:如果通过持续的加强环境管理工作, 实现一开始就把环境控制工作做好, 环境损失成本将会大大的降低, 并且使得环境污染控制水平可以在环境控制成本不增加的情况下得到提高。

(二) 动态的环境质量成本控制模型

1.关于学习曲线模型[5,6,7]和6σ管理。

学习曲线 (Learning Curve) 是美国康奈尔大学赖特 (T·P·Wright) 博士在飞机制造过程中, 通过对大量的相关资料与案例的观察、分析和研究中得出的。学习曲线又称进步曲线、经验曲线、改善曲线, 是一种动态的生产函数, 表示的是因工人的熟练程度的提高而减少工作时间, 从而降低单位生产成本的现象。这种效率要素及相关成本的递减就称为“学习曲线”效应。学习曲线的数学表达式通常为:

Yi=Y1N-b (5)

式中Yi为累计生产i件产品的平均成本 (平均工时) ;N为产品累计产量;Y1为生产第一件产品的成本 (工时) ;b为学习曲线指数。

作为一种创新的管理模式, 6σ管理自20世纪80年代美国Motorola公司提出后, 在企业界得到越来越多的关注和认同。6σ管理是一项以顾客为中心、以质量经济性为原则、以数据为基础, 追求完美无瑕为目标的管理理念。本文借鉴6σ管理理论并将其应用到环境成本管理中, 提出“6σ环境管理”的理念。

由传统的环境控制成本模型分析知, 传统的环境成本控制模型忽略了对环境控制成本曲线变化规律的深刻认识, 认为环境控制成本和环境损失成本之间是此消彼长的变动关系, 即随着环境控制成本的增加, 环境损失成本将会减少。但是, 当企业以“追求卓越和完美”作为环境成本管理的理念时, 环境控制成本和环境损失成本之间就不再是这种简单的增减变动的关系, 为此, 我们考虑企业推行“6σ环境管理”。

6σ环境管理就是在“追求完美与卓越”环境管理理念的指导下, 要求管理者和员工通过持续不断地改进环境管理工作质量, 消除一切可能对环境造成威胁的缺陷, 采用流程再造、增加回收装置、绿色生产以及通过培训加强员工的环保意识和操作技能等措施来保证环境损失成本可以在环境控制成本不增加反而减低的情况下得到降低, 从而环境总成本也不断地降低, 环境污染控制水平不断地提高。比如, 对员工的环境保护教育培训可以使得员工的素质提高, 环保意识加强, 其结果不仅可以减少实际工作中人为因素造成的环境污染, 更重要的是高素质的员工可以实现自我检验、自我控制, 及时发现潜在的环境污染源, 并能有效解决问题, 以避免某个生产环节的污染控制失效而对后面流程的造成更大的污染损失。一旦某一生产流程的污染没有得到有效地控制, 那么对后面流程的污染带来的损失远远大于及时发现污染并采取有效措施治理时所产生的损失。避免上述问题产生能极大地减少环境总成本。

由此可见, 推行6σ环境管理过程与学习过程有异曲同工之妙:即6σ环境管理能产生类似于“学习曲线”的效应, 使得环境污染控制水平可以在环境控制成本不增加反而减低的情况下得到提高, 本文将其称为“6σ环境管理”效应。

2.动态的环境质量成本控制模型。

借鉴学习曲线的数学表达式建立“6σ环境管理”效应的环境控制成本模型: A (λ, X) =B-γ (6)

其中A (λ, X) 为推行6σ环境管理后的环境控制成本;B为推行6σ环境管理之初的环境控制成本, 即B=α2λβ2;X为6σ环境管理的递进参量, 如3σ、4σ、5σ、6σ;γ为6σ环境管理指数效应, γ>0。将B=A (λ) =α2λβ2 代入 (6) 式, 得:

A (λ, X) =α2λβ2X-λ (7)

由于同一污染控制水平的环境损失成本, 不随6σ环境管理水平的提高 (即6σ环境管理递进参量增加) 而变化, 即: C (λ, X) =α1λ-β1 (8)

则基于6σ环境管理的环境总成本为:

Y (λ, X) =α2λβ2X-γ+α1λ-β1 (9)

其中, α1、α2、 β1、 β2>0。

式 (9) 即为本文建立的基于6σ管理的动态环境质量成本基本模型。令 (9) 式对λ的偏导数为零, 得:

$\frac{\partial Y(\lambda ,X)}{\partial \lambda }=-\beta {}_1\alpha {}_1\lambda {}^{-\beta {}_1-1}+\beta {}_2\alpha {}_2\lambda {}^{\beta {}_2-1}X{}^{-\gamma }=0(10)$

解得最佳污染控制水平:

$\lambda {}^{*}=[\frac{\alpha {}_1\beta {}_{1}X{}^{\gamma }}{\alpha {}_2\beta {}_2}]{}^{\frac{1}{\beta {}_1+\beta {}_2}}(11)$

式 (11) 表明最适宜的环境污染控制水平λ*是6σ环境管理递进参量X的函数, 将上式对X求导得:

$\frac{d\lambda {}^{*}}{dx}=[\frac{\alpha {}_1\beta {}_1}{\alpha {}_2\beta {}_2}]{}^{\frac{1}{\beta {}_1+\beta {}_2}}\frac{\gamma }{\beta {}_1+\beta {}_2}X{}^{\frac{\gamma }{\beta {}_1+\beta {}_2}-1}>0(12)$

式 (12) 说明, λ*是X的增函数, 即随着6σ环境管理水平的提高, 最适宜的环境污染控制水平λ*将不断提高。

对 (9) 式求X的偏导数得:

$\frac{\partial Y(\lambda ,X)}{\partial X}=-\gamma \alpha {}_2\lambda {}^{\beta {}_2}X{}^{-\lambda -1}<0(13)$

式 (13) 说明, 基于6σ环境管理的环境总成本 Y (λ, X) 是X的减函数, 即随着6σ环境管理水平的提高, 环境总成本将不断地下降。

根据上述结论, 进一步分析随着6σ环境管理水平的提高, (即6σ环境管理递进参量增加) , 环境总成本Y (λ, X) 的变化情况:

设A (λ, X0) 、C (λ, X0) 、Y (λ, X0) 分别表示企业推行6σ环境管理达到X0水平时环境控制成本、环境损失成本和环境总成本;A (λ, X1) 、C (λ, X1) 、Y (λ, X1) (X1>X0) 分别表示企业推行6σ环境管理达到X1水平时的环境控制成本、环境损失成本和环境总成本。当6σ环境管理水平由X0提高到X1时, 环境损失成本和与环境污染控制水平λ的关系没有发生变化, 即C (λ, X0) = C (λ, X1) ;但环境控制成本由于6σ环境管理效应而下降为A (λ, X1) 。因而, 环境总成本曲线由Y (λ, X0) 移动到Y (λ, X1) , 相应的最适宜环境污染控制水平由X0*提高为X1*, 最佳环境总成本由Y (λ, X0*) 下降为Y (λ, X1*) , 如图2所示:

6σ环境管理递进参量增加就意味着σ级数的增加, 假设Y (λ, X0) 、Y (λ, X1) 、Y (λ, X2) 、Y (λ, X3) ……分别代表3σ水平、4σ水平、5σ水平、6σ水平……的环境总成本曲线。

在图3中, 当6σ环境管理的递进参量3σ到6σ时, 环境总成本曲线向右下方移动。当6σ环境管理的递进参量X从3σ到6σ, 环境成本曲线向右下方移动。当σ水平增长的间隙无限小时, 便可得到一条向右下方倾斜的企业动态最优环境成本曲线Y (λ*, X) 。该曲线向右下方倾斜表明企业动态环境成本最优决策的目标应该是:随着6σ环境管理的推进, 企业的环境总成本不断降低, 同时最适宜的环境污染控制水平λ*将不断提高。动态最优环境成本的数学模型可由 (9) 式求得, 即:

$\begin{array}{l}Y(\lambda {}^{*},X)=\alpha {}_2\lambda {}^{*\beta {}_2}X{}^{-\gamma }+\alpha {}_1\lambda {}^{*-\beta {}_1}\\ =\alpha {}_2[\frac{\alpha {}_1\beta {}_2}{\alpha {}_1\beta {}_2}]{}^{\frac{\beta {}_2}{\alpha {}_1+\beta {}_2}}X{}^{-\gamma }+\alpha {}_1[\frac{\alpha {}_1\beta {}_{2}X{}^{-\gamma }}{\alpha {}_2\beta {}_2}]{}^{\frac{-\beta {}_1}{\alpha {}_1+\beta {}_2}}(14)\end{array}$

式 (14) 即为基于6σ环境管理的动态环境质量成本数学模型。

三、结论与展望

本文对基于6σ环境管理的动态环境质量成本数学模型进行了探讨, 通过上文的分析我们可以得出:随着企业持续地加强环境成本管理, 企业环境总成本不断下降, 最适宜的环境污染控制水平不断提高;企业环境成本下降的最低点, 应该是企业污染控制水平的最高点, 即零排放, 此时企业的环境损失成本趋于零, 环境成本与环境控制成本相等。该模型从理论上证明了企业实施6σ环境管理不仅可以提高环境污染控制水平, 降低环境成本, 还能很好的解释环境污染控制水平可以在环境控制成本不增加的情况下得到提高。同时, 由于实施6σ环境管理使企业获得了信誉、品牌等方面的价值增长, 环境保护主义者的投资和政府的鼓励性投入也可以进一步帮助企业降低环境控制成本。可见, 企业推行6σ环境管理确实是一种能有效提高环境管理水平的新视角, 能够给企业带来经济效益和持续竞争力。

本文借鉴6σ管理的思想利用函数的方法建立了动态的环境质量成本控制模型, 但该模型的研究还处于理论探索阶段, 有待实践的进一步验证和检验。

摘要：在研究中外学者建立的环境成本控制模型的基础上, 本文借鉴质量成本控制思想, 构建了企业动态环境质量成本控制模型, 探讨环境总成本与环境污染控制水平之间的动态变化关系, 认为企业持续进行环境成本控制会带来环境总成本的持续下降;通过将环境成本控制研究予以量化和模型化, 能有效提升环境成本的控制效果, 其成果可以进一步丰富和完善环境成本理论。

关键词：环境质量成本,环境质量成本控制,6σ环境管理

参考文献

[1]肖序.环境成本论[M].北京:中国财政经济出版社, 2002.

[2]陈亮, 彭旭.基于曲线方程的企业环境成本控制[J].辽宁工程技术大学学报, 2009 (5) .

[3]上海质量管理科学研究院.六西格玛自由论坛论文汇编[M].北京:中国标准出版社, 2003:52-59, 80-88.

[4]曲弘.基于不同函数的质量成本数学模型评析[J].辽东学院学报, 2007 (2) .

[5]林丽瑞, 顾志兵, 黄国良.e时代的学习曲线变革与成本创新启示[J].财会通讯, 2004 (10) :67-70.

[6]谢康, 吴清津, 肖静华.企业知识分享-学习曲线与国家知识优势[J].管理科学学报, 2002, 5 (2) :14-21.

动态控制模型 篇8

目前在群体安全防卫方面 (如捕获智能入侵者、警戒与巡逻等) 的研究已经较为深入[1,2,3], 文献[4]中Yamaguchi 采用了队形矢量控制群体队形以实现机器人间的协作;文献[5]提出采用线性自主系统控制方法产生群体形状以捕获目标等。但是对于携带任务的单个智能入侵者 (intelligent invader) 而言, 却是希望在进入敌对方控制区域后, 能够避开追捕并顺利到达目的地。本文就此提出一种在敌对动态环境下单个智能入侵者完成任务并逃脱追捕的行为控制模型。

1 智能入侵者任务描述

假设敌对区域中有若干未知动态障碍物与防卫机器人, 单个智能入侵者从入口进入, 依次到达各已知任务区域完成任务后从出口离开, 整个过程中不能碰撞障碍物或被防卫者捕获。为体现出智能入侵者行为控制模型的可行性, 入侵机器人与防卫机器人具备相同的物理结构和传感器搜索范围。

2 智能入侵者行为控制模型

如图1所示, 该模型为五元组 (Sensing, Move-to-Goal, Predict-Obstacle, Security, Precedence) 。

Sensing 用于完成局部有限范围感测;Move-to-Goal根据已知任务区域中心坐标, 规划移动路径;Predict-Obstacle 预测动态障碍物位置后作出规避;Security 规划避开防卫机器人及安全逃离;Precedence从 Move-to-Goal、Predict-Obstacle与Security所产生的行为中选取优先级别最高行为予以执行。

2.1 感测行为

智能入侵者传感器S${}_{invader}^i$ (i=0, 1, …, k) 的探测返回函数标记为F${}_{invader}^i$ (ρi, θi) , 其中当传感器S${}_{invader}^i$在θi方向探测到物体时, ρi为其距离返回值, 否则不考虑感测行为。

2.2 向目标移动

假设任务区域位置已知, 则依次连接入口、任务、出口的直线应为智能入侵者移动最短路径, 但该路径并不意味着是最安全路径, 其过程中可能要绕开动态障碍物, 及时避开防卫者, 故每次完整移动轨迹未必一致。作为优先级别最低的目标移动行为, 在Sensing无反馈信号时 (即安全及无障碍情形) 允许执行, 此时将智能入侵者位置作为起点, 连接最近任务区域 (任务完成后即为终点) 直线则为移动路径。

2.3 预测障碍物

预测动态障碍物运动轨迹有助于规划出机器人安全无碰路径, 文献[6,7]分别采用基于栅格的回归模型和最小方差估计算法LMSE预测运动物体的运动趋势, 但这两种方法计算量较大, 不利于高度实时性环境。为实现相对准确的预测及降低计算量, 本文对文献[8]的预测方法进行改进如下:

智能入侵者机器人可认为动态障碍物始终处于两种状态之一:

(1) Sensing:动态障碍物在智能入侵者感测范围内并被连续记录到一定次数tob;

(2) Predicted:在Sensing记录一定次数后, 动态障碍物脱离智能入侵者感测范围, 智能入侵者则调用预测算法判断其运动轨迹。

设在采样时刻tm, 动态障碍物位置为[xm, ym]T, 已被观测到n (n≥tob) 次, 则有

其中, 动态障碍物横坐标列向量Xn=[xn-tob+1, xn-tob+2, …, xn]T, 纵坐标列向量Yn=[yn-tob+1, yn-tob+2, …, yn]T, Φn为采样时刻矩阵, θx与θy为估计模型中的参数变量, 采用限定记忆最小二乘法对参数估计, 可得$\stackrel{)}{{\displaystyle \theta }}{}_x{}^k‚\stackrel{)}{{\displaystyle \theta }}{}_y{}^k(k\ge t{}_{ob})$。故tk采样时刻入侵者预测动态障碍物下一周期位置为:

2.4 智能入侵者安全行为

考虑到防卫者具备巡逻、追踪、通信及团队围捕能力, 智能入侵者在移动时一旦检测到防卫者 (防卫者亦可能同时检测到入侵者) , 应当选择各传感器无返回信号方向移动, 否则选择所探测返回边界的最大距离di (di=max (ρi) , i=0, 1, …, k) 所在的θi方向进行移动, 若任一ρi<Dsafe (其中Dsafe为安全距离) , 则表明入侵者已被捕获, 否则表明已成功逃脱追捕, 且连接当前位置和任务位置的连线为新的移动路径。

2.5 优先级执行器

依照智能入侵者执行任务过程的重要程度, 一般可认为优先级别依次为“安全行为 > 预测并绕开障碍物 > 向目标移动” (“>”符号表示优先于) , 可通过设置一个任务堆栈实现, 初始状态时堆栈中仅有向目标运动任务, 当高优先级行为触发条件满足时 (如感测到防卫者) , 则当前行为被停止, 新任务被压入堆栈中执行, 触发条件丧失时, 当前任务被弹出。当堆栈为空时, 表明已成功完成所有任务并顺利逃脱。

3 仿真实验

仿真平台如图2a) 所示, 防卫者R${}_{\text{o}\text{p}\text{p}\text{o}\text{n}\text{e}\text{n}\text{t}}^{\text{i}}$ (红色实心圆形) 数量及初始位置、动态障碍物Oi (正方形黑块) 数量、任务区域Ti (白色矩形, 若被访问过则加一蓝色实心圆) 均合法随机生成, Oi随机运动, R${}_{\text{o}\text{p}\text{p}\text{o}\text{n}\text{e}\text{n}\text{t}}^{\text{i}}$若未感测到入侵者则交替执行随机运动和往返运动, 否则其围捕策略可选DSLF (leader 固定的直接捕捉方法) 、DSLA (leader 可调的直接捕捉方法) 、BCSLA (leader 固定的包围圈收缩方法) [8], 智能入侵者Rinvader (白色实心圆形) 初始位置在Entry (入口) 附近, 从入口出发依次完成各任务后从出口逃脱, 预测障碍物位置后采用基于改进人工势场法避障[9]。图2b) 描述一次失败的入侵, 图2c) 描述一次成功的入侵。表1为采取不同策略时入侵者任务完成统计。图3描述不同策略下, 入侵者成功率随防卫者数量增加的变化情况。

注:1) 3个障碍物, 3个防卫者;2) 死锁表示入侵者与墙壁接触120秒后仍停止不动的情形。

4 结 语

由于动态环境下障碍物与防卫者的不可知等情形, 携带任务的单个智能入侵者需具备避障和逃脱的能力, 本文就此提出了一种智能入侵者行为控制模型, 并通过仿真实验进行了验证, 结果表明入侵者基本能够完成任务, 今后的工作应进一步深入研究多障碍物和防卫者环境下的入侵者避障和借助障碍物实现安全行为的策略, 不断完善该模型, 以期取得更高的成功率, 应付更复杂的环境。

参考文献

[1]Osawa E.A metallevel coordination strategy for reactive cooperativeplanning.Proceedings of the First International Conference on Multi-a-gent Systems, 1995:297-303

[2]Dengzinger J, Fuchs M.Experiments in learning prototypical situationsfor variants of the pursuit game.Proceedings 2ndInternational Confer-ence on Multi-agent Systems, 1996:48-55.

[3]Vidal R, Rashid S, Sharp C, et al.Pursuit-evasion games with un-manned ground and aerial vehicles.IEEE International Conference onRobotics and Automation, 2001:2948-2955.

[4]Yamaguchi H.A cooperative hunting behavior by mobile-robot troops.Int.J.Robotics Res, 1999, 18 (8) :931-940.

[5]Yamaguchi H, Arai T.Distributed and autonomous control method forgenerating shape of multiple mobile robot group.Proceedings IEEE/RSJ international Conference on Intelligent Robots and Systems, Mu-nich, Germany, 800-807.

[6]袁曾任, 高明.在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法[J].机器人, 2000, 22 (2) :81-88.

[7]董立志, 孙茂相, 朱枫, 等.基于实时障碍物预测的机器人运动规划[J].机器人, 2000, 22 (1) :12-16.

[8]谭民, 王硕, 曹志强.多机器人系统[M].北京:清华大学出版社, 2005.

动态控制模型 篇9

1 停车场空位变化特征

1.1 周期性特性

本文以广州市中华广场停车场为例, 统计了从2013年7月22日至7月29日停车场空位变化趋势。周一至周五空位变化类似, 可归为工作日停车场空位变化曲线;周六和周日可归为周末停车场空位变化曲线。这种差异主要是由于工作日乘客出行以工作出行为主, 周末出行以休闲娱乐为主。如图1所示, 一周内停车场空位数目变化总体趋势一致, 存在明显的日周期现象。工作日和周末变化趋势有部分差异。可见, 停车场空位数具有周期性和相似性, 其变化按照一定规律周期性发展变化。

1.2 日变化特性

选取不同停车场, 对停车场空位数的日变化差异进行分析, 由于所在区域和服务对象不同, 停车场空位数变化趋势表现出较大差异:正佳广场位于广州市中心商业区, 服务对象包括前来购物和附近工作的出行者, 12:00-14:00和19:00-21:00为高峰停车时间段, 特别是晚上高峰时间段;中华广场地处老城区, 集购物、休闲和写字楼为一体, 购物顾客相对正佳广场较少, 13;00-20:00时间段停车场空位较少;黄埔医院停车场服务对象主要为医院工作人员和前往就诊的患者。高峰时段为9:00-11:30, 下午停车场空位数较上午多, 高峰时段为15:00-17:00, 其总体变化趋势较前述两个停车场稳定。

选取中华广场5分钟、10分钟、15分钟和30分钟为不同时间间隔, 分析停车场当天空位数目变化规律。停车场空位数目变化随着时间间隔变长而减小, 具有明显的不确定性。但是, 总体的变化确实是一致的。因此, 在短时空位数预测时, 需充分考虑到随机性的特性, 减少随机因素对预测结果的干扰。

2 停车场空位数预测模型

2.1 季节时间序列模型

停车场空位数变化随时间呈现周期性变化, 按周期变化的时间序列不是平稳的, 但是每个周期特定的时刻空位数基本处于同一水平。因而可以采用季节ARIMA模型[2], 通过将某一时刻的观测数据减去上一周期对应时刻的观测数据, 即可消去周期性变化因素, 使得新的时间序列近似于平稳序列。

其中, S表示周期长度, P、D和Q代表了周期性场景下ARIMA模型参数。

2.2 广义预测控制模型

在预测控制理论中, 需要有一个描述系统动态行为的基础模型, 能够根据系统的历史数据和未来的输入, 预测系统未来输出值[3]。广义预测控制模型 (GPC) 采用受控自回归积分滑动平均模型 (CARIMA) 作为预测模型, CARIMA模型描述为

其中A (z-1) 、B (z-1) 和C (z-1) 是后移算子z-1的多项式;u (k) 和y (k) 分别表示受控系统的输入量和输出量; (35) (28) 1-z-1表示差分算子; (k) 表示均值为零、方差为2的白噪声。假定系统的时间延迟为d (28) 1, 当然如果d (29) 1, 则只需令多项式B (z-1) 中的前d-1项系数为0即可。下面的推导中令C (z-1) (28) 1。

系统参考值为yr, 根据日内趋势计算模型计算得出。为使当前时刻的输出y (k) 尽量平稳达到设定值yr, 通常选用一阶滤波方程

其中j (28) 1, 2, …, 0 (27) 1

广义预测控制的任务就是使控制对象的输出y (k (10) j) 尽可能的靠近yr, 取性能指标函数为

其中n是预测长度, m是控制长度, 是控制系数。

为了得到j步后输出^y (k (10) j) 的最优预测值, 引入Diophantine方程。

式中j (28) 1, 2…N1。

由Diophantine公式, 忽略未来噪声的影响, 未来输出如下:

令Ej (z-1) B (z-1) (28) Gj (z-1) (10) z-jH (z-1) , 上式可变为:

将预测模型写成已知量和未知量的形式

其中f (28) H (35) u (k) (10) Fy (k)

在 (35) u (k) 已知时, 就可以求出预测值, 下面求解最优控制率 (35) u (k) 。

令得到系统的最优控制率为

将 (GTG (10) I) -1GT的第一行记作dT

则上式可表示为

即时最优控制量可由下式给出:

因此广义预测控制问题, 可以归结为以下步骤[3]。

1) 根据最新的输入输出数据, 用递推公式4估计模型参数, 得到A (Z-1) , B (Z-1) 。

2) 根据所得到-A (Z1) , B (Z-1) 计算G的元素gi以及fi。

3) 重新计算gi, 并计算出u (k) 将其作用于对象。

3 结论

本文在参考已有的文献的基础上, 分析了停车场空位数目周期性变化和随机性特征, 结合停车场空位数变化特征, 对预测方法进行改进。通过利用季节时间序列模型总结停车场空位变化周期性规律, 再利用广义预测控制算法完成短时停车空位动态预测。该方法对于解决停车场数据联网过程中数据丢失、出行者车位预定以及出行者停车场动态诱导等问题, 具有重要的参考价值。

参考文献

[1]MARSDEN G.The evidence base for parking policies-a review[J].Transport Policy.1994, 13 (6) :447-457.

[2]张勇, 关伟.预测交通流量时间序列的组合动态建模方法[J].吉林大学学报, 2010, 40 (5) :73-78.