[发明专利]基于OOPN精细化操作的垃圾分类仿真方法及系统

说明书

本公开提供了一种基于OOPN精细化操作的垃圾分类仿真方法及系统，包括：基于垃圾分类系统的功能及模块划分，构建粗略OOPN系统模型；基于第一约束条件确定所述粗略OOPN系统模型的类网模型；利用所述类网模型对所述粗略OOPN系统模型进行精细化处理，获得精确OOPN系统模型；基于获得的精确OOPN系统模型，实现垃圾分类过程的仿真。所述方案给出了关于OOPN系统的活性、有界性定理，提出经过类网精细化操作后系统仍保持活性、有界性的充要条件；有效保证了精细化操作后的OOPN模型的活性及有界性。通过利用OOPN类网精细化操作方法对智能垃圾分类拣放系统进行仿真分析，能够准确的反映垃圾分类系统的工作流程，有利于工作人员对系统进行研究和管理，提高了垃圾分类的准确性。

技术领域

本公开涉及智能垃圾分类技术领域，特别是涉及一种基于OOPN精细化操作 的垃圾分类仿真方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有 技术。

在日常生活中，垃圾分类处理逐渐被政府和人们重视并实践应用，但人为 垃圾分类需要公众有高度的自觉意识，收效甚微，于是智能垃圾分类拣放机应 运而生，为了加快拣放机垃圾分类处理的速度并降低功耗，有必要对这类系统 进行建模研究和管理。智能垃圾分类的过程有很明显的模块化、功能化特征， 如垃圾识别、垃圾分拣、垃圾对应回收和垃圾运输处理等。Petri网作为一种系 统模型，一般对系统及行为进行统一考虑，但不能体现出系统功能模块的划分。 而利用面向对象的相关定义对系统进行功能、模块的划分，将整个复杂系统的 建模过程有效地划分为多个简单子系统，并相应进行建模研究正是面向对象 Petri网(OOPN)建模技术的突出优势所在；发明人发现，虽然当前技术人员研 究了OOPN的一些性质(包括建模复杂度、建模效率、模型的封装性及抽象性) 和精细化操作方法，但是，现有方法中并未考虑到OOPN的活性、有界性及精 细化后对这些性质的保持等问题。活性和有界性是OOPN系统的主要行为特征， 活性反映了系统可以在任何状态下完成任何部分的工作，这意味着系统中不存 在局部死锁，有界性反映了系统的无溢出性。因此不考虑精细化操作对原系统 的活性和有界性的保持，对于智能垃圾分类拣放以及柔性制造等问题，无法保 证OOPN模型的可用性及精确度。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提供了一种基于OOPN精细化操作的垃圾分类 仿真方法及系统。

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种基于OOPN精细化操作的垃圾 分类仿真方法，包括：

基于垃圾分类系统的功能及模块划分，构建粗略OOPN系统模型；

基于第一约束条件确定所述粗略OOPN系统模型的类网模型；

利用所述类网模型对所述粗略OOPN系统模型进行精细化处理，获得精确 OOPN系统模型；

基于获得的精确OOPN系统模型，实现垃圾分类过程的仿真。

进一步的，所述第一约束条件为：

假设N＝(P,T；F,Q,G,W)和Na＝(Pa,Ta；Fa,Qa,Ga,Wa)是两个OOPN网，需 满足：

1)且

2)Fa＝F∩((Pa×Ta)∪(Ta×Pa)∪(Qa×Ta)∪(Ta×Qa)∪(Ga×Qa)∪(Qa×Ga))；

则称Na是N的类网，其中，P为确定库所集合，T为确定变迁集合，F为 OOPN模型的流关系，Q为确定非空的消息库所集合，G为对象间的网关集合， W为权函数；Pa为另一OOPN模型的确定库所集合，Ta为另一OOPN模型的 确定变迁集合；Fa为另一OOPN模型的流关系，Qa为另一OOPN模型的确定 非空的消息库所集合，Ga为另一OOPN模型的对象间的网关集合，Wa为另一OOPN模型的权函数。