Luigi Piroddi

Documenti analoghi
Luigi Piroddi

Luigi Piroddi

Luigi Piroddi

Luigi Piroddi

Corso di Automazione industriale

Luigi Piroddi

Le reti di Petri P/T (Posti/Transizioni)

AUTOMAZIONE INDUSTRIALE (Prof. Luigi Piroddi)

Analisi matriciale delle reti di Petri (P/T)

Appunti sulle Reti di Petri

1) Hamming bound, coset, codici equivalenti

Appunti su Indipendenza Lineare di Vettori

Sistemi dinamici a eventi discreti. Classificazione dei processi

Luigi Piroddi

MATRICI E SISTEMI LINEARI

Introduzione soft alla matematica per l economia e la finanza. Marta Cardin, Paola Ferretti, Stefania Funari

Luigi Piroddi

Risposta in vibrazioni libere di un sistema lineare viscoso a più gradi di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1

Soluzione degli esercizi del Capitolo 8

TEORIA DEI SISTEMI SISTEMI LINEARI

1 Il polinomio minimo.

Luigi Piroddi

Punti di massimo o di minimo per funzioni di n variabili reali

Flusso a Costo Minimo

Introduzione ai grafi

Determinanti. Definizione ed esempi. Definizione ed esempi. Proprietà dei determinanti Rango di matrici

Corso di Matematica per la Chimica

Metodi per la risoluzione di sistemi lineari

Assemblaggio degli Elementi: Soluzione del Problema Strutturale Discreto

Sistemi lineari. Lorenzo Pareschi. Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara

Grafi e Funzioni di Costo ESERCIZI

Analisi matriciale delle reti di Petri (P/T)

Corso di Matematica per la Chimica

Laboratorio di Informatica

Claudio Arbib Università di L Aquila. Ricerca Operativa. Reti di flusso

3x 2 = 6. 3x 2 x 3 = 6

Indice generale. Prefazione

Geometria della programmazione lineare

Note sulle Catene di Markov

Luigi Piroddi

x 1 x 2 x 3 x 5 La base iniziale è B 0 = I e risulta x B 0 = , x N 0 = Iterazione 0. Calcolo dei costi ridotti. γ 0 = c N 0 (N 0 ) T c B 0 =

Modellazione dei processi produttivi 98

1) Codici ciclici. 2) Esempi di codici ciclici. 3) Algoritmi di codifica e decodifica. 4) Circuiti di codifica

Analisi di PN. Uso delle PN per l'analisi dei Sistemi Dinamici Discreti. Proprietà (1) Reti di Petri Analisi di Alcune Proprietà

Matematica per Analisi dei Dati,

Luigi Piroddi

Analisi matriciale delle reti di Petri (P/T) - sifoni e trappole -

Formulario sui Prodotti Hermitiani Marcello Mamino Pisa, 24 v 2010

Luigi Piroddi

Formulazione delle equazioni del moto per un sistema lineare a tre gradi di libertà. Proprietà delle matrici di rigidezza e di flessibilità

Decomposizione LU di una matrice quadrata

1) Codici convoluzionali. 2) Circuito codificatore. 3) Diagramma a stati e a traliccio. 4) Distanza libera. 5) Algoritmo di Viterbi

1 Geometria analitica nel piano

Metodi per la risoluzione di sistemi lineari

Università di Bergamo Facoltà di Ingegneria INGEGNERIA DEL SOFTWARE. Paolo Salvaneschi B1_1 V2.1. Reti di Petri

Vettori e matrici. Lorenzo Pareschi. Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara

Y = ax 2 + bx + c LA PARABOLA

Programmazione Lineare

Esercizi svolti. delle matrici

Metodi & Modelli per le Scelte Economiche

STUDIO DELLE RADICI DI UNA EQUAZIONE ALGEBRICA DI TERZO GRADO A COEFFICIENTI REALI

Sistemi lineari e spazi vettoriali 1 / 14

Soluzione dei Problemi di Programmazione Lineare

Modellazione di Workflow mediante le Reti di Petri. Prof. Giancarlo Fortino

Sistemi II. Sistemi II. Elisabetta Colombo

HYPENS: Simulatore di Reti di Petri ibride

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva

Risoluzione di sistemi lineari sparsi e di grandi dimensioni

Modellistica dei Sistemi Elettrici

Analisi delle corrispondenze

Sistemi ad Eventi Discreti Dinamici o DEDS (Discrete Event Dynamic System) Ing.Francesco M. Raimondi Lezioni del corso di

LEZIONE 2. ( ) a 1 x 1 + a 2 x a n x n = b, ove a j, b R sono fissati.

FONDAMENTI DI CONTROLLI AUTOMATICI Ingegneria Meccanica. SISTEMI E MODELLI

Università degli Studi del Piemonte Orientale Facoltà di Scienze M.F.N. Precorso di Matematica APPUNTI (preparati da Pier Luigi Ferrari)

Esercitazione di Analisi Matematica II

La lunghezza dei vettori e legata alle operazioni sui vettori nel modo seguente: Consideriamo due vettori v, w e il vettore v + w loro somma.

LEZIONE 3. a + b + 2c + e = 1 b + d + g = 0 3b + f + 3g = 2. a b c d e f g

Fondamenti di Automatica

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Ripasso sulla Programmazione Lineare e il metodo del Simplesso (parte I)

Ricerca Operativa. G. Liuzzi. Lunedí 20 Aprile 2015

TEORIA DEI SISTEMI ANALISI DEI SISTEMI LTI

Geometria e Topologia I (U1-4) 2006-mag-10 61

Matrici. Prof. Walter Pugliese

Università Ca Foscari Venezia

Automazione. 20 Gennaio 2016

NORMA DI UN VETTORE. Una NORMA VETTORIALE su R n è una funzione. : R n R +

MATEMATICA PRIMO COMPITINO SOLUZIONE DI ALCUNI ESERCIZI PRIMA PARTE. Esercizio 1. (Testo B) Determina, motivando la risposta, se la funzione f : R R

RETI DI TELECOMUNICAZIONE

Teoria della Programmazione Lineare. Teoria della Programmazione Lineare p. 1/8

Richiami di algebra delle matrici a valori reali

un sistema è stabile se, in conseguenza di una sollecitazione esterna limitata, la sua risposta (variazione dell uscita) è limitata (Bounded Input

Metodi iterativi per sistemi lineari

4. MODELLI DI SCELTA DEL PERCORSO

DEFINIZIONE Un vettore (libero) è un ente geometrico rappresentato da un segmento orientato caratterizzato da tre parametri:

Complementi di Algebra e Fondamenti di Geometria

Equazioni di secondo grado

Controlli Automatici I

Corso di Fisica I per Matematica

3. Vettori, Spazi Vettoriali e Matrici

Corso di Geometria BIAR, BSIR Esercizi 2: soluzioni

Transcript:

Automazione industriale dispense del corso (a.a. 2008/2009) 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it

Rappresentazione matriciale o algebrica E possibile analizzare le reti di Petri attraverso una rappresentazione matematica relativamente semplice, detta matriciale o algebrica: basata sulla definizione di 3 matrici (I, O, C) e di una coppia di vettori che rappresentano lo stato e l evoluzione della rete; utile per eseguire analisi automatiche della rete su proprietà strutturali, al fine di verificare il soddisfacimento delle proprietà comportamentali (limitatezza, reversibilità, vivezza); rappresenta sia la topologia (comportamento statico ) sia l evoluzione (comportamento dinamico). Matrici di ingresso e uscita: Le matrici di ingresso (I) e uscita (O) riassumono la topologia della rete, riportando in forma tabellare gli archi che connettono posti a transizioni e viceversa. I: (archi entranti nelle transizioni) O: (archi uscenti dalle transizioni) 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 2

Le righe sono associate ai posti, le colonne alle transizioni. I P T con I kj = peso dell arco da p k a t j (0 se non c è l arco) O P T con O kj = peso dell arco da t j a p k (0 se non c è l arco) Gli elementi di I e O sono interi non negativi. Matrice di incidenza: C = O I Se non ci sono autoanelli, non esistono elementi omologhi di I e O entrambi diversi da 0 C contiene le stesse informazioni di I e O (gli elementi non nulli di I sono quelli negativi di C, mentre quelli positivi rappresentano gli elementi non nulli di O). Una rete senza autoanelli si dice pura. Vettore marcatura: M = [m 1 m 2... m P ] T, dove m i è il numero di gettoni del posto p i. 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 3

Esempio p 4 t 3 p 3 Matrice I ( ): t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 t 4 t 5 t 2 1 0 0 0 0 p 1 I = 0 1 0 0 0 p 2 0 0 2 0 0 p 3 0 0 0 1 1 p 4 Matrice O ( ): 3 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 p 1 p 2 t 1 0 0 0 1 0 p 1 O = 3 0 0 0 1 p 2 0 1 0 0 0 p 3 0 0 1 0 0 p 4 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 4

Matrice di incidenza C: C = O I = 0 0 0 1 0 3 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 10000 01000 00200 00011 = t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 1 0 0 1 0 p 1 3 1 0 0 1 p 2 0 1 2 0 0 p 3 0 0 1 1 1 p 4 M 0 = [1 3 1 2] T 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 5

Condizione di abilitazione di una transizione p 1 p 2 m 1 2 1 m 2 t i è abilitata se M I i (colonna i-esima di I) I 11 t 1 I 12 Per reti pure, la condizione di abilitazione può essere espressa in termini della matrice di incidenza, osservando che, poichè gli elementi di M, I e O sono non negativi e un elemento di O può essere diverso da zero solo se è nullo l elemento omologo di I, accade che: M I i M + O i I i M + O i I i 0 M + C i 0 Se I ki > 0, allora O ki = 0 e quindi m k I ki è equivalente a m k + O ki I ki. Se I ki = 0, allora O ki 0 e, poiché m k 0, sia m k I ki che m k + O ki I ki sono automaticamente soddisfatte. 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 6

Scatto di una transizione Lo scatto della transizione t i a partire dalla marcatura M produce una nuova marcatura M * data da: M * = M + O i I i = M + C i Similitudine tra reti di Petri e sistemi dinamici: marcatura M * = M + C i stato equazione di stato La variazione della marcatura dovuta allo scatto di una transizione non dipende dalla marcatura della rete (se scatta t i, M = C i ), ma solo dalla topologia della rete stessa. La marcatura raggiunta, invece, dipende dalla storia passata della rete. NB. C i = C s i dove s i = [0... 0 1 0... 0] T è il versore con un 1 nella i-esima posizione. 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 7

Sequenza di scatti Una sequenza di scatti S = t k1 t k2... t kn abilitata in una marcatura M 0 è una sequenza di transizioni t kj T, j = 1,..., n, tali che t k1 è abilitata in M 0 e lo scatto di t ki porta in una marcatura M i in cui è abilitata t ki+1 : M 0 [t k1 > M 1,..., M n 1 [t kn > M n M 0 [t k1... t kn > M n ovvero M 0 [S> M n Una generica sequenza di transizioni non è necessariamente una sequenza di scatti: lo è solo se tutte le transizioni sono abilitate al momento opportuno. Se ciò accade essa prende il nome di sequenza ammissibile di transizioni. L effetto di una sequenza di scatti S = t k1 t k2... t kn è pari a: M * = M + C k1 +... + C kn dove C i è la i-esima colonna di C. 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 8

L effetto complessivo è indipendente dall ordine delle transizioni nella sequenza (la somma non cambia se si cambia l ordine degli addendi). Il calcolo della marcatura M * può essere fatto in maniera più rapida nel modo seguente: M * = M + C k1 +... + C kn = M + C s k1 +... + C s kn = M + C (s k1 +... + s kn ) dove s i è il versore associato a t i. Il vettore delle occorrenze s, associato ad una sequenza di scatti S = t k1 t k2... t kn, è un vettore colonna di dimensioni T, il cui generico elemento i-esimo è pari al numero di occorrenze della transizione t i nella sequenza S: s = s k1 +... + s kn 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 9

Equazione di stato L equazione di stato per una sequenza di transizioni (abilitata) diventa: M [S> M * M * = M + Cs (relazione lineare) Non vale il : non è detto che ad s corrisponda una sequenza di transizioni abilitate S. L equazione di stato non considera esplicitamente il problema dell abilitazione delle transizioni: si può usare per simulare l evoluzione della rete, a patto di verificare l abilitazione delle transizioni. Riassumendo: una transizione alla volta: S i = t i s i = [0... 0 1 0... 0] T (versore) data una marcatura corrente M, verificare quali transizioni sono abilitate: t i è abilitata se M + Cs i 0 (Cs i = C i ) scegliere a caso una transizione tra quelle abilitate e farla scattare: M * = M + Cs i 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica 10