Рис. 14. Реализация распределенности в зависимости от

advertisement
Ордена Ленина
ИНСТИТУТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ имени М.В.Келдыша
Российской академии наук
А.В.Глухов, В.Е.Павловский
МЕТОДИКА И ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ
ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ СМ ЭВМ
ДЛЯ АСУТП
Москва, 2006 г.
2
УДК 004.384(075.8)
А.В.Глухов, В.Е.Павловский
МЕТОДИКА И ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ СМ ЭВМ ДЛЯ АСУТП
АННОТАЦИЯ.
В работе рассматриваются применение модифицированного ВСТ-СКВ
метода и нечетких множеств для формирования структур ПТК для АСУТП на
основе нечетких экспертных оценок отдельных компонентов. Рассматривается
общая теория и приводится пример формирования конкретного ПТК
СМ1820М для АСУТП.
Ключевые слова и выражения: нечеткие множества, оптимизация
структур, программно-технические комплексы.
A.V.Glukhov, V.E.Pavlovsky
TECHNIQUES AND METHODS FOR HARDWARE-SOFTWARE
SM EVM COMPLEXES DESIGNING
ABSTRACT.
The use of modified VST-SKV method and fuzzy sets for forming the PTK
structure for ASUTP on the base of fuzzy expert estimations of single components is
given at this work. Hereby the general theory was reviewed and it was given a concrete example of PTK SM1820M forming for ASUTP.
Key words and phrases: fuzzy sets, structure optimization, SW/HW complex.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение …………………………………………………………………… …
1. Метод описания, оценки и выбора структур ПТК на основе ВСТ-СКВ
и нечетких множеств ………………………………………………………
2. Система оптимизации структур на базе нечетких множеств
в EXCEL ……………………………………………………………………
3. Экспертное оценивание функций принадлежности для компоновки
программно-технических комплексов АСКУ «Водород» и системы
общестанционного мониторинга Тяньваньской АЭС ……………………
4. Оптимизация. Результаты расчетов ……………………………………….
Заключение …………………………………………………………………….
Литература ……………………………………………………………………..
3
3
6
10
24
27
28
3
Введение.
В работе предлагается формальный метод оптимизации структур ПТК на
базе модифицированного метода ВСТ-СКВ, реализованного в базисе нечетких
множеств. Построена программная реализация в среде табличного процессора
EXCEL, с ее использованием выполнен выбор компонентов программнотехнических комплексов СМ1820М: «Система общестанционного мониторинга Тяньваньской АЭС» и «Автоматизированная система контроля и управления процессом получения водорода».
Идея использования нечетких множеств при оптимизации структур ПТК
состоит в том, что практически всегда в инженерной практике при проектировании нельзя описать строгое предпочтение выбора какого-то из вариантов,
т.к. этот выбор зависит от очень большого числа трудно учитываемых и плохо
формализуемых факторов. Но в противоположность этому можно описать нестрогие предпочтения, математической моделью которых являются нечеткие
множества [1 – 3].
1. Метод описания, оценки и выбора структур ПТК на основе
ВСТ-СКВ и нечетких множеств
Следуя Л.Заде [4], будем использовать следующие понятия.
Нечеткие множества - расширение классической теории множеств, которое вводится следующим образом. В классической теории множеств принадлежность элементов некоторому множеству понимается в бинарных терминах
в соответствии со строгим (четким) условием — элемент либо принадлежит,
либо не принадлежит данному множеству. В расширение этого теория нечетких множеств разрешает градуированное понимание принадлежности элемента множеству; это описывается при помощи специально вводимой функции
принадлежности.
Нечеткие множества - это действительное расширение классической
теории множеств, так как на определенном универсуме функция принадлежности может действовать как индикаторная функция, отображая все элементы
либо в 1, либо в 0, как и в классической записи. При этом элементы будут либо
принадлежать множеству (функция принадлежности равна 1), либо не принадлежать (функция принадлежности равна 0). Тем самым нечеткие множества
включают классические множества.
Рассмотрим дискретное или непрерывное множество, которое далее мы
будем называть носителем. Введём некоторое подмножество, которому будут
принадлежать элементы указанного носителя. В классических множествах
подмножества формируются так, что принадлежность элементов носителя
этим подмножествам является абсолютной. Например, если носитель - множество действительных чисел, а подмножество — целые положительные числа,
то все соответствующие точки носителя (1,2, 3, …) принадлежат этому подмножеству со степенью принадлежности 1.
4
Нечеткое множество (размытое множество) — множество, принадлежность к которому определяется функцией принадлежности следующим образом.
Нечёткое множество — это подмножество некоторого множестваносителя, принадлежность элементов носителя к которому устанавливается
введенной экспертом (или экспертным сообществом) функцией принадлежности. Очень часто нечёткое множество применяется как инструмент установления связи между количественными данными и качественными классами, организованными на этих данных.
Формально, нечёткое множество на классическом множестве Χ определяется как следующее:
A  x, f A ( x)  | x  X 
~
где fA(x) - функция принадлежности, определяющая нечеткое множество.
Функция принадлежности fA(x) количественно градуирует принадлежность
элементов x фундаментальному множеству X. Отображение элемента в значение 0 означает, что элемент не принадлежит данному множеству, значение 1
описывает факт полной принадлежности элемента множеству. Значения, лежащие строго между 0 и 1, характеризуют «нечёткие» элементы, которые «нестрого» (или «не полностью») принадлежат Х. На следующем рисунке приведены примеры функций принадлежности, заданных для числового множества
на [0,1].
Рис.1. Примеры функций принадлежности нечетких множеств
Будем далее считать носителем Х отрезок [0,1] и будем считать, что
функции принадлежности отображают его также в отрезок [0,1].
Заметим, что для дальнейшего важным является конкретное построение
функций принадлежности рассматриваемых нечетких множеств. Их будем
строить методом экспертных оценок, соответствующие описания и модели
приведены ниже в п. 3.
5
Введем здесь метод выбора описания, оценки и выбора структур ПТК на
основе модифицированного метода ВСТ-СКВ и нечетких множеств.
Будем, прежде всего, считать основой базовый метод ВСТ-СКВ. Он
предложен в [5] для оценки и выбора структуры микроЭВМ, используемой в
различных системах. Метод вводит в рассмотрение два основных понятия структурно-компоновочный вектор (СКВ) и вектор системных требований
(ВСТ). Первый из них представляет собой набор признаков, определяющих
выбранную структуру микроЭВМ - интерфейсы, элементную базу, конструкцию, взаимосвязь элементов и блоков, схемотехнические решения. Задача разработчика состоит в задании множества СКВ, из которого могут быть выбраны
структуры, наиболее близкие к требуемым, с наперед заданными характеристиками. ВСТ будем трактовать, как вектор, описывающий набор признаков,
характеризующий конкретный выбор структуры согласно СКВ.
Формально введем следующую схему, модифицирующую метод [5].
Пусть рассматривается некоторый проект S, структурно-компоновочный
состав которого необходимо выбрать, притом оптимальным образом в смысле
экспертных оценок значимости его элементов. Элементы S образуют вектор
СКВ.
Пусть СКВ есть вектор
s = { s1, s2, …., si, …, sN } , i = 1,2, …, N,
(1)
у которого каждая компонента представляет одну из структурных компонент, входящих в данный проект S, – процессор и его тип, интерфейсы с системами УСО, компоненты программного обеспечения, и т.д.
Каждая компонента вектора s характеризуется нечеткой функцией принадлежности
mi: [0,1] -> [0,1], i = 1,2, …, N,
(2)
заданной на отрезке [0,1] (носителе), неотрицательной, и отображающей носитель также в отрезок [0,1]. Функции mi формально описывают экспертную
оценку (оценки) значимости (предпочтения) использования i-ой компоненты в
проекте S. Согласно общей схеме построения нечетких множеств mi=0 означает, что данная компонента полностью не включается в проект S (в соответствующей версии компоновки структуры S), mi=1 означает, что данная компонента включается полностью в S, промежуточные значения mi означают, что
компонента si включается в проект S в промежуточном составе, заданном безразмерной долей mi .
Будем далее предполагать, что функции mi с достаточной точностью могут быть представлены кусочно-линейными функциями с k звеньями, будем
такое представление обозначать следующим образом
mi={ mi j} , i = 1,2, …, N,, j = 1,2, …, k+1,
(3)
j
где mi – узлы, задающие кусочно-линейную функцию (ломаную), заметим,
что такая функция с k звеньями будет включать k+1 узел.
Введем теперь вектор t , представляющий собой ВСТ:
t = { ti } , i = 1,2, …, N,
(4)
6
где компоненты ti , i = 1,2, …, N представляют собой конкретные состояния
доли включения или использования соответствующей компоненты s (реализации включений) по компонентам компоновочного вектора СКВ s (1). Значения
функций принадлежности от этих компонент
pi = mi(ti) , i = 1,2, …, N,
(5)
представляют значения реальных долей использования компонент СКВ в данном проекте S.
Заметим теперь, что все pi представляют в совокупности общее предпочтение всего проекта S , согласованное с данным компоновочным вектором s
(1). Это предпочтение можно характеризовать общей для проекта функцией
принадлежности, для которой выберем мультипликативную форму:
l
nl   mi ( t i ) , i  1,2 ,..., N , l  1,2 ,..., L
(6)
i
где L – общее число вариантов компоновок в проекте S.
Поставим теперь задачу оптимального синтеза проекта S по структуре,
т.е. задачу оптимальной компоновки.
Будем считать оптимальной такую компоновку проекта S, т.е. такой оптимальный СКВ s, когда соответствующее значение мультипликативной
функции принадлежности (6) максимально:
nl  max  l  1,2 ,..., N
(7)
Обсуждая возможное решение задачи (7) отметим, что при малых L эта
задача может быть решена простым перебором. Для этого для решения задачи
(7) необходимо вычислить все значения мультипликативной функции (6) – по
всем СКВ, составляющим варианты компоновки проекта S, затем найти максимальное. Соответствующий ему СКВ будет оптимальным решением, т.е.
определит оптимальную структуру и ее состав.
Описанное решение может быть легко реализовано в виде интерактивной оптимизационной программы. Такая программа описана в следующем
разделе.
2. Система оптимизации структур на базе нечетких множеств в
EXCEL
В этом параграфе предложим и опишем интерактивную оболочку для
реализации нечетких вычислений и оптимизации по описанному выше модифицированному ВСТ-СКВ-методу в среде табличного процессора EXCEL.
Оболочка реализована как многолистная таблица. Ее интерфейсы приведены ниже на рис. 2 – 4. Первый лист – титульный.
Программа позволяет задавать необходимое количество возможных решений (вектор выбора решений) и функции значений компонент вектора решений, задавать оценочные критерии (также – необходимое их количество), их
функции принадлежности для соответствующих нечетких множеств, эти
функции задаются табличным методом как k-узловые произвольные кусочно-
7
линейные функции. Далее система выполняет необходимые расчеты по ВСТСКВ-методу.
Средствами EXCEL программа может быть настроена на любое заданное
количество проектных векторов СКВ и любую сложность (размерность) самих
векторов СКВ. Сказанное означает, что программа легко настраивается на
практически любые параметры N и L, введенные выше.
Рис. 2. Интерфейс программы. Лист 1 (титульный)
Опишем работу программы на примере. В нем взяты следующие значения основных параметров:
L = 3, N = 5,
т.е. в проекте рассматриваются 3 варианта выбора структуры проектируемой
системы, и в каждом варианте вектор СКВ имеет 5 компонент, что означает,
что в рассматриваемую структуру входят по 5 принципиальных элементов.
На рис.3 показан первый интерактивный лист программы, в котором задаются векторы ВСТ – векторы системных требований. Значения компонент
векторов ВСТ заданы численно (в строках 4-8), и дополнительно изображены
графически – гистограммами. В таблице (в строке 3) также задано число L число векторов ВСТ, т.е. количество вариантов проектирования исследуемой
системы. Число N – число компонент векторов СКВ задается в таблице неявно
в виде размерности векторов ВСТ, все соответствующие размерности в программе и ее листах должны быть согласованы. В первой версии программы не
введен автоматический контроль этих согласований.
8
Рис. 3. Интерфейс программы. Лист 2
На рис.4. приведен второй диалоговый лист программы, в нем задаются
функции принадлежности для компонент векторов СКВ. Будем считать, что
функции принадлежности можно с достаточной точностью описать кусочнолинейными функциями, так, как это было введено выше в предыдущем разделе.
Рис. 4. Интерфейс программы. Лист 3
9
В приведенном примере в строках 4-9 приведены узлы, определяющие 5
функций принадлежности для компонент СКВ. Сами узлы располагаются по
столбцам, согласно этому в каждом таком столбце приведено по 6 узловых
значений (функции принадлежности имеют по 5 звеньев), и всего в системе
реализовано 5 таких столбцов, что соответствует 5-компонентному СКВ. Все
функции принадлежности изображены также их графиками. Затем в строках
14-18, 23-27, 32-36 рассчитываются конкретные значения функций принадлежности на компонентах векторов ВСТ, при этом значащими являются ненулевые значения, в строках 20, 29 и 38 даются итоговые значения этих расчетов
и в концах этих строк даны значения мультипликативной функции принадлежности.
На рис. 5 (третьем интерактивном листе) дается итоговый оптимизационный расчет. Фактически численно он повторяет строки 20, 29, 38 предыдущего листа, но итог изображен также графической диаграммой. Из приведенного расчета видно, что в рассмотренном случае оптимальным является вариант № 2.
Все листы таблицы и вся оболочка в целом построены так, что при изменении любого из входных значений таблица автоматически перевычисляет
все расчетные значения.
Рис. 5. Интерфейс программы. Лист 4
10
2.3. Экспертное оценивание функций принадлежности для компоновки
программно-технических комплексов АСКУ «Водород» и системы общестанционного мониторинга Тяньваньской АЭС
Анализируемые аппаратные и программные средства входят в наменклатуру технических и программных средств, используемых модели СМ1820М.
Компоновка контроллера
Контроллеры СМ1820МКП выполняются в формате MicroPC Octagon. В
рамках поставленной задачи на контроллер возлагаются функции автоматического управления и регулирования объектом, функции трансляции сигналов от
объекта к машине верхнего уровня (МВУ) и наоборот, обеспечение работы
оператора, как в ручном режиме, так и в автоматическом. Обеспечение постоянной времени по управлению объектом не более 250 мс. Функции аварийных
защит также осуществляются контроллером независимо от текущего режима
работы (ручного или автоматического).
Модули ввода/вывода должны предоставлять максимальный объем информации, как по значениям технологического процесса, так и по состоянию
датчиков и исполнительных механизмов. Вследствие этого, выбираемые модули должны иметь функции контроля линий связи для идентификации обрывов или КЗ, все модули должны быть гальванически развязаны для увеличения
надежности системы в целом.
1. Выбор процессорного модуля.
Выбор процессорного модуля осуществляется исходя из требований к
надежности работы системы, производительности процессора и поддержки
необходимого набора интерфейсов для организации надежного канала связи с верхнем уровнем (ВУ) с достаточной производительностью.
1.1
Процессор СМ1820.МП3. Основные характеристики:
- собственная разработка и производство модуля (ОАО «ИНЭУМ»);
- процессор Intel 386SX 40МГц;
- ОЗУ 1Мб;
- DiskOnChip 4 Мб;
- Интерфейс RS232 – 2 шт;
- Интерфейс RS485 – 2 шт;
- Ethernet – нет (требуется установка доп. модуля 10 Мбит);
- ОС DOS RTK;
- стоимость $400.
Маломощный процессорный модуль. Подходит для обеспечения трансляции сигналов и команд управления с верхнего уровня. Обеспечение
выхода на стандартные протоколы связи с ВУ представляют достаточно
большую проблему из-за плохой поддержки ОС DOS интерфейса Ethernet, являющегося наиболее предпочтительным для организации связи изза высокого быстродействия и относительно небольших затрат при построении коммуникаций. Ограниченная мощность процессора и малый
11
объем оперативной памяти приводит к необходимости отказаться от
наиболее удобного представления сигналов объекта управления буквенным кодом, простым для понимания проектировщиков и эксплуатационного персонала, что в данном случае является достаточно важным аргументом, из-за того, что большая часть алгоритмов заложена на уровне
контроллера. Кроме того, низкое быстродействие может привести к значительным задержкам в алгоритмах управления, являющимися наиболее
приоритетной задачей в рамках данной системы.
1.2. Процессор Octagon 6225. Основные характеристики:
- покупное изделие;
- процессор Intel 386SX 40 МГц;
- ОЗУ 4Мб;
- DiskOnChip 4 Мб;
- Интерфейс RS232 – 2 шт;
- Интерфейс RS485 – нет (требуется установка модуля);
- Ethernet – 10 Мбит;
- ОС DOS RTK, Linux;
- стоимость $550.
Возможность использования ОС Linux во многом упрощает работу по
организации стандартных, поддерживаемых многими системами, протоколов связи. Но низкая производительность процессора так же вводит
тот же набор ограничений, что и в пункте 1.1.2.
1.3. Процессор FastWell CPU686E. Основные характеристики:
- покупное изделие;
- процессор Intel Pentium 350 МГц;
- ОЗУ 32Мб;
- DiskOnChip 128 Мб и более (до 2-х Гб);
- Интерфейс RS232 – 2 шт;
- Интерфейс RS485 – нет (требуется установка модуля);
- Ethernet – 100 Мбит;
- ОС DOS RTK, Linux, Windows NT;
- стоимость $850.
Достаточно мощный процессор для организации необходимого набора
протоколов. Производительность позволяет гарантировать временную
составляющую при организации автоматического управления. Достаточный объем ОЗУ позволяет оперировать с именованными сигналами,
что во многом упрощает работу, как по первоначальному созданию системы, так и по последующей конфигурации и поддержке. Наличие
большого объема для хранения информации позволяет создавать временные сверхбыстрые архивы значений технологического процесса на
промежутках аварийных режимов для последующего анализа. Высокопроизводительный интерфейс Ethernet может обеспечить своевременную
12
поставку данных на все системы верхнего уровня и трансляцию команд
управления от оператора.
Графики предпочтений процессоров в зависимости от требований.
Построим графики экспертных оценок для процессорных модулей
СМ1820.МП3, Octagon 6225 и FastWell CPU686E по различным характеристикам в зависимости от сложности задачи.
Определим понятие сложности задачи как совокупность требований к
ПТК, определяющуюся необходимостью реализации различных функций. На
графике, по оси абсцисс будем откладывать параметр сложности задачи (от 0
до 1), а по оси ординат значение функции принадлежности (от 0 до 1).
Наиболее простой задачей будем считать такую конфигурацию ПТК, где
используется небольшое количество дискретных и аналоговых сигналов (до
200-т). Эти сигналы не подвергаются какой-либо логической или иной обработке на нижнем уровне (в контроллере), а просто транслируются контроллером от объекта управления на машину верхнего уровня и обратно. Кроме того,
данная структура не подразумевает сложной схемы распределения информационных потоков на верхнем уровне. Т.е. контроллер опрашивается одной
(или двумя, в случае дублирования) машиной верхнего уровня. При данной
конфигурации снижаются требования к производительности интерфейсов передачи данных, т.к. отпадает необходимость именования сигналов непосредственно на нижнем уровне, что снижает объем дополнительной информации,
передаваемой вместе со значением сигнала. Также, в рамках «простой задачи»
не предъявляется высоких требований к времени реакции системы. Т.е. время
реакции определяется от 1 с и более.
Сложной задачей будем считать такие задачи, когда существуют требования быстрого автоматического управления со временем реакции системы
менее 500 мс и используется большое количество сигналов (от 200-т). При таких требованиях невозможно осуществлять управление с верхнего уровня, а
следовательно необходимо закладывать алгоритмы управления и регулирования на нижнем уровне, что влечет за собой серьезные изменения в требованиях к вычислительным ресурсам контроллера, объему оперативной памяти,
производительности интерфейсов обмена данными с верхним уровнем. Также,
для обеспечения функций редактирования алгоритмов управления возникает
необходимость буквенного именования сигналов на нижнем уровне, а это
сильно увеличивает объем дополнительной информации при обмене сигналами. Кроме того, данные требования могут повлечь за собой необходимость использования более ресурсоемких операционных систем, таких как Linux, QNX,
Windows CE.
Графики предпочтения для соотношения производительность / сложность задачи представлены на рис. 6.
Для наиболее простых задач считаем, что производительность модулей
СМ1820.МП3 и Octagon 6225 достаточна. И эти модули являются наиболее оп-
13
тимальным решением. Мощность модуля Fastwell CPU686E является избыточной, а следовательно он является менее подходящим решением в данном случае. С нарастанием сложности задачи функция принадлежности модулей
СМ1820.МП3 и Octagon 6225 линейно убывает, в то время как функция модуля Fastwell CPU686E возрастает и при достижении максимально сложной задачи (1) он становится наиболее приемлемым решением.
СМ1820.МП3
Octagon 6225
FastWell CPU686E
Рис. 6. Графики предпочтения для соотношения производительность / сложность задачи
Графики предпочтения для соотношения цена/сложность задачи представлены на рис. 7.
С точки зрения цены для наиболее простых задач выгодным решением
является применение модулей СМ1820.МП3 и Octagon 6225. Т.к. применение
более мощного модуля Fastwell CPU686E является более дорогим решением
для задач, которые могут быть выполнены более слабыми модулями. При достижении уровня сложности 0,3 и до 0,6 целесообразность применения всех
трех модулей примерно равна, т.к. в этом промежуточном случае к ПТК могут
быть предъявлены такие требования, которые приведут к необходимости расширять возможности модулей СМ1820.МП3 и Octagon 6225, такие как: объем
оперативной памяти, добавление интерфейсов передачи данных, объем пространства хранения данных и т.д. При дальнейшем возрастании уровня сложности задачи (от 0,6 до 1) наиболее приоритетным становится модуль Fastwell
CPU 686E, т.к. реализация подобных задач на двух других модулях может потребовать установки большого количества дополнительного оборудования.
14
СМ1820.МП3
Octagon 6225
FastWell CPU686E
Рис. 7. Графики предпочтения для соотношения цена/сложность задачи
Графики соответствия операционных систем, которые возможно установить и
использовать к сложности задачи представлены на рис. 8.
Для реализации простых задач контроля и управления, при использовании простых интерфейсов обмена данными (RS-232, RS-485) не требуются
возможности мощных операционных систем, таких как Linux или QNX. Достаточно функций ОС DOS-RTK. Соответственно при реализации задач сложностью до 0,3 приемлемым вариантом являются все три модуля. Но соответствие требованиям модуля Fastwell CPU 686E остается неизменным (1) на всех
уровнях сложности задачи, т.к. на нем гарантирована работа любых операционных систем. При сложности задачи в промежутке от 0,3 до 0,6 модуль
СМ1820.МП3 способен составить конкуренцию модулю Octagon 6225, но при
дальнейшем нарастании сложности его функция принадлежности убывает до
0, т.к. ресурсы модуля не позволяют работать под управлением ОС Linux или
QNX из-за больших затрат ресурсов на собственные нужды ОС. Использование модуля Octagon 6225 остается приемлемым вариантом даже при максимально сложной задаче, но менее приоритетным чем Fastwell CPU 686E из-за
ограничений в объеме оперативной памяти и вычислительных ресурсов процессора. На модуле Octagon 6225 возможна работа всех предложенных операционных систем, но запас производительности остается значительно меньшим,
чем в случае Fastwell CPU 686E.
15
СМ1820.МП3
Octagon 6225
FastWell CPU686E
Рис. 8. Графики соответствия операционных систем, которые возможно установить и использовать к сложности задачи
2. Выбор модулей УСО.
Модули УСО могут быть скомпонованы следующими вариантами:
2.1. Наличие или отсутствие контроля линий связи. Недостатки – увеличение стоимости модуля. Преимущества – углубленная диагностика состояний линий связи. Диагностика выхода из строя оборудования.
2.2. Подключение первичных аналоговых сигналов непосредственно к
модулям или использование преобразователей для формирования
унифицированного сигнала 4 – 20 мА. Использование первичных
сигналов повышает точность измерения, увеличивает надежность
системы из-за возможности отказа дополнительного оборудования. Недостаток – в некоторых случаях увеличение стоимости кабелей линий связи из-за необходимости борьбы с помехами. Выбор по данному пункту зависит от географического расположения
контроллера и объекта управления. Подключение первичных сигналов, например, от термопар к контроллеру целесообразно при
длине линии связи не более 80 - 100 метров. При дальнейшем увеличении длины кабеля становится сложно осуществить фильтрацию помех, в следствии чего сильно снижается точность и требуется значительно больше времени для преобразования сигнала. В
рамках поставленной задачи длина линий связи не более 20 метров, что дает возможность использовать в измерении первичные
сигналы, тем самым, увеличив точность и скорость измерения.
16
2.3.
Наличие гальванической развязки. Обеспечивает большую надежность системы, предохраняя другие модули от бросков напряжения в сигнальных кабелях. Недостаток: усложнение электрической
схемы и как следствие – увеличение стоимости модуля.
3. Выбор физических протоколов связи между контроллерами и системами
верхнего уровня.
При выборе физических протоколов связи основным критерием, определяющим «сложность задачи» является надежная доставка необходимого количества данных в единицу времени. Будем считать простой задачей (0) тот случай, когда объем данных, передаваемых за 1с не превышает 50 – 100 сигналов,
причем сопутствующая сигналу служебная информация сведена к минимуму,
т.е. сигналы передаются без имен. Наиболее сложной задачей является тот
случай, когда необходимо транслировать большое количество изменений сигналов (от 200-т и больше) за время меньше 500 мс с именами сигналов и их
статусами.
3.1. Протокол RS-232. Преимущества заключаются в быстроте развертывания систем, основанных на данном протоколе, простоте его
программирования и низкой стоимости оборудования. Т.к. данный
интерфейс практически всегда присутствует как на всех материнских платах машин верхнего уровня, так и на всех процессорных
модулях контроллеров. Недостатки заключаются в отсутствии
возможностей организации сети контроллеров, низкой скорости
передачи данных, низкий контроль ошибок в передачи данных,
малые расстояния между контроллером и машиной верхнего уровня. Фактически, использование этого протокола возможно только
в случае самых простых систем, где имеется один контроллер и
одна машина верхнего уровня, причем расположенных рядом друг
с другом, а также задача, не требующая большого объема передачи информации.
3.2. Протокол RS-485. Промышленный протокол. Существует возможность организации сети, но не в равноправном режиме. Т.е. при
такой организации машина верхнего уровня должна выступать в
качестве master и отправлять запросы устройствам slave (контроллерам), которые могут лишь отвечать на запросы. Данный протокол хорош так же тем, что обеспечивает большую длину на линии
связи (до 1,5 км). Сравнительно не большая скорость передачи
данных ограничивает возможности по трансляции сигналов. Поэтому, данный протокол является оптимальным для применения в
системах среднего уровня сложности.
3.3. Протокол Ethernet. Обеспечивает высокоскоростную передачу
данных на большие расстояния (особенно при преобразовании интерфейса в волоконно-оптическую сеть). Является наиболее часто
17
используемым протоколом как в бытовых, так и в промышленных
сетях. Обеспечивает высокую надежность при передаче данных.
Графики предпочтений при выборе протоколов связи представлены на рис. 9 –
11.
RS-232
RS-485
Ethernet
Рис. 9. Выбор протокола связи в зависимости от сложности задачи
При выборе физического протокола связи исходя лишь из функциональных возможностей протокола (рис. 9), определим следующие предпочтения.
Протокол RS-232 и RS-485 являются наиболее предпочтительным при реализации простых задач, т.к. они представлены на любом из трех предложенных
процессорных модуле и программная реализация этих протоколов является
наиболее простой. При усложнении задачи (точка 0.3), когда возрастают требования к объемам передаваемой информации и к скорости передачи данных
их оценка падает до 0.5, т.к. возникают проблемы с программной реализацией
требований, а также аппаратные проблемы, например для протокола RS-232 –
отсутствие возможности организации сети нижнего уровня. При дальнейшем
усложнении задачи (от 0.6 до 1) возможность применения протокола RS-232
снижается до 0, т.к. для передачи большого объема данных с большой скоростью по данному протоколу необходимо реализовывать сложные программнотехнические решения. Возможность использования протокола RS-485 остается, но является менее удобным решением по сравнению с Ethernet. Использование же Ethernet является неоправданным для простых задач, т.к. сама по себе
реализация протокола несколько сложнее чем RS-232/485, но его использование становится более оправданным при усложнении задачи.
18
RS-232
RS-485
Ethernet
Рис. 10. Соотношение стоимости реализации протокола к сложности задачи
При рассмотрении вопроса стоимости реализации протоколов связи
(рис. 10) играют роль те же факторы, что были описаны с технической точки
зрения. Использование RS-232 и RS-485 являются наиболее дешевыми решениями для простых задач, т.к. они изначально поддержаны и программно и аппаратно при любой структуре системы. Но при усложнении задачи они могут
потребовать добавления в систему определенных технических решений для
ускорения обмена данными и для обеспечения связи на больших расстояниях,
которые приведут к увеличению общей стоимости технических средств и
большие затраты на программную реализацию. Использование Ethernet на
простых задачах является неоправданно дорогим решением, т.к. требует дополнительной установки сетевых карт и прочего сетевого оборудования. Но
при сложных задачах – это наиболее простой, удобный и дешевый вариант,
т.к. реализация подобных задач на других протоколах становится неудобной и
дорогой.
Надежный обмен данными (рис. 11) при реализации простых задач возможен при использовании всех трех протоколов связи по описанным выше
причинам. По тем же причинам, при нарастании сложности задачи наиболее
приоритетным становится протокол Ethernet, а показатели по RS-232 и RS-485
падают из-за необходимости установки дополнительного оборудования и из-за
усложнения программного обеспечения.
19
RS-232
RS-485
Ethernet
Рис. 11. Возможность реализации надежного обмена данными
в зависимости от сложности задачи
4. Варианты организации обмена данными между SCADA–системой и
контроллерами (или другими системами нижнего уровня (НУ), такими как
OM-690 - Siemens).
Основными требованиями в рамках данной системы является надежная
трансляция сигналов контроля и управления из контроллера на верхний уровень и обратно с максимально возможной задержкой 500 мс. Трансляция сигналов контроллера на несколько рабочих станций верхнего уровня. Минимизация трафика обмена данными с системами нижнего уровня. Обеспечение передачи большого количества именованных сигналов.
Варианты обмена данными с контроллером.
4.1 Использование интерфейсной библиотеки SCADA-системы + службы обмена данными (API + DRS). При данной компоновке на сервере работает служба DRS, которая взаимодействует с системами
нижнего уровня по определенным протоколам и обеспечивает обмен данными со SCADA-системой.
Преимуществами является возможность частичной разгрузки логического модуля SCADA-системы за счет реализации простейших
логических функций внутри службы. Возможность online переконфигурации системы связи без остановки SCADA-системы. Универсальный подход при компоновке систем, в которых в качестве ниж-
20
него уровня используются контроллеры СМ1820 или OM-690. Простота в наращивании библиотеки систем нижнего уровня. Простота
перехода на другую SCADA-систему, путем замена интерфейсной
библиотеки. Возможность трансляции сигналов в несколько систем
верхнего уровня без перегрузки каналов связи с контроллерами.
Недостатки – значительные задержки в цепях управления, обусловленные временным циклом опроса выводных цепей SCADAсистемы службой (200 – 500 мс). Дополнительные задержки в цепях
трансляции сигналов контроля с нижнего уровня в SCADA-систему
за счет отработки логических функций.
4.2 Организация обмена данными с помощью скриптового языка, встроенного в SCADA-систему. Преимущества – возможность достаточно быстрого развертывания системы связи в простых задачах.
Недостатки. Скриптовые языки являются, как правило, трансляторами, а следовательно значительно более низкая скорость выполнения кода. Во многих SCADA-системах, в том числе и в WinCC,
скриптовый язык не поддерживает многопоточность, а следовательно задержки, которые могут возникнуть при работе с системами
связи, могут привести к временной или полной остановке работы
сервера. Кроме того, скриптовые языки имеют ряд ограничений,
что, иногда, не позволяет выполнить определенные задачи без разработки дополнительных внешних модулей.
4.3 Механизм OPC. Является универсальным механизмом обмена данными как с системами нижнего уровня, так и между системами
верхнего уровня. Преимущества - универсальный подход к организации обмена данными. Недостатки: Необходимость разработки
сложных OPC клиентов. Для поддержки протокола OPC на нижнем
уровне – необходимость использования мощных операционных систем семейства Microsoft, что требует значительных затрат вычислительных ресурсов и одновременно резко снижает быстродействие
и надежность контроллеров. Кроме того, использование протокола
OPC ведет к значительному увеличению стоимости компоновки
SCADA-системы, т.к. при этом используются компоненты, требующие дополнительного лицензирования. Однако, данный механизм
является удобным инструментом при организации связи с посторонними системами нижнего уровня, уже имеющими поддержку
OPC.
Построим графики экспертных оценок для выбора методов организации
обмена данными между SCADA-системой и нижнем уровнем исходя из различных критериев: наиболее удобные варианты с технической точки зрения и
с точки зрения трудозатрат на реализацию.
21
DRS
Scripts
OPC
Рис. 12. Предпочтения вариантов организации обмена данными с НУ в зависимости от сложности задачи
Рассмотрим графики предпочтений вариантов организации обмена данными с технической точки зрения (рис. 12.). При проектировании и разработке
наиболее простых задач (см. п.1.), т.е. задач, где не требуется высокой частоты
опроса НУ, не требуется каких-либо логических преобразований сигналов и
количество сигналов не большое (до 200-т), наиболее приоритетным решением
является использование встроенного скриптового языка SCADA-системы, позволяющего достаточно быстро организовать простой алгоритм обмена данными с контроллером. Но при увеличении сложности задачи реализация подобным образом становится менее удобной, т.к. возникает необходимость создавать достаточно сложные программные модули, а реализация быстродействующих программ на скриптовом языке просто невозможна из-за того, что эти
языки являются трансляторами, а следовательно, на их исполнение тратится
значительно больше времени и ресурсов, чем на исполнение скомпилированного кода. Таким образом, график предпочтения для варианта скриптового
языка будет линейно убывать от 1 до 0 при возрастании сложности задачи от 0
до 1.
При использовании варианта организации обмена данными с помощью
специально разработанной службы DRS ситуация выглядит следующим образом. Использование службы DRS для самых простых задач является менее
удобным вариантом, чем скриптовые языки, но возможным, т.к. для функционирования этой схемы необходимо соблюсти некоторые требования, сопутствующие универсальному решению. Это не оправдано для простых задач, т.к.
в них не требуется реализация основных функций, представленных в DRS, та-
22
ких как распределение данных на верхнем уровне (ВУ) или первичная обработка сигналов. При возрастании сложности задачи (от 0.6 до 1) использование DRS становится наиболее приоритетным вариантом, т.к. на этом уровне
сложности возникает необходимость использования всех функций, реализованных в DRS, реализация которых другими средствами является более сложной и менее быстродействующей.
Использование механизма OPC на простых задачах является самым неудобным вариантом из-за необходимости соблюдения большого количества
формальностей, связанных с реализацией универсального протокола. Механизм OPC очень сложен и влечет за собой реализацию сложнейших модулей
как на нижнем так и на верхнем уровне. При возрастании сложности задачи
(от 0.3 до 1) использование OPC становится более оправданным, но, тем не
менее, менее удобным для применения с техническими средствами СМ1820М
чем DRS. Механизм OPС, как и DRS, позволяет организовать распределение
данных на верхнем уровне, но не имеет функций первичной обработки сигналов, что является очень важным моментом.
DRS
Scripts
OPC
Рис. 13. Трудозатраты по организации обмена данными в зависимости от
сложности задачи
При построении графиков предпочтений вариантов организации обмена
данными с НУ с точки зрения трудозатрат на реализацию (рис. 13) видно, что
использование DRS является наиболее удобным вариантом при любой сложности задачи и значение функции принадлежности равно 1 и не меняется. Использование скриптовых языков для простых задач является столь же удобным
вариантом, но значение функции падает до 0 линейно при возрастании сложности задачи из-за необходимости усложнять программы для реализации всех
23
необходимых требований. Использование OPC является самым трудоемким
решением при любой сложности задачи и следовательно, значение функции
принадлежности не меняется и остается близким к 0 для любой сложности задачи.
5. Варианты реализации распределенных серверов верхнего уровня.
Реализация подобной задачи может быть необходима, когда часть данных
одного и того же контроллера или серии контроллеров требуется на одной
группе серверов, а другая часть на другой группе или даже при необходимости трансляции одних и тех же данных на несколько серверов верхнего
уровня. Основной задачей, в этом случае, является надежная передача данных для все потребителей при минимизации сетевого трафика между системами верхнего и нижнего уровня и при максимальном уменьшении
нагрузки на процессор контроллера по обработки запросов систем верхнего
уровня.
Варианты реализации такого обмена могут быть следующими:
5.1 Каждый сервер связывается непосредственно с каждым контроллером.
Данный способ имеет недостаток в том, что линия связи должна иметь
достаточную производительность или, в случае использования интерфейса RS485, контроллер, т.к. он выступает в режиме Slave, контроллер
должен иметь отдельный физический интерфейс для каждого потребителя верхнего уровня. Кроме того, подобный способ потребует значительных затрат со стороны процессорного модуля контроллера, для обработки индивидуальных запросов для каждого потребителя.
5.2 Данные с систем нижнего уровня запрашиваются службой DRS, которая
является концентратором и транслирует эти данные для всех потребителей верхнего уровня. Подобный способ увеличивает нагрузку на процессор сервера, что является менее критичным, т.к. запас мощности сервера
многократно выше, чем у контроллера. Недостатком является снижение
надежности системы, но эта проблема может быть решена резервированием серверов и линий связи с нижним уровнем. Т.е. каждый контроллер
имеет 2 линии связи и опрашивается по ним разными серверами. Далее,
данные могут быть оттранслированы на неограниченное число систем
верхнего уровня с использованием высокоскоростных интерфейсов
(Ethernet).
5.3 Данные поступают в SCADA-систему и далее распределенность осуществляется средствами SCADA-системы. В плане нагрузки на процессорный модуль контроллера этот способ ничем не отличается от пункта
5.2, но недостаток заключается в ограничениях по трансляции данных на
верхнем уровне из-за необходимости реализации, как правило, достаточно сложных протоколов обмена данными со SCADA-системой.
24
Каждый сервер с каждым КП
DRS
SCADA
Рис. 14. Реализация распределенности в зависимости от сложности задачи
Рассмотрим графики экспертных оценок реализации распределенности
данных на ВУ в зависимости от сложности задачи (рис. 14). Наиболее удобным в реализации и наиболее быстродействующим вариантом является использование службы DRS, т.к. функции для распределения потоков данных
между системами верхнего уровня закладывались во время разработки службы. Организация распределения данных за счет организации индивидуального
канала связи для каждого клиента верхнего уровня до каждого контроллера
является приемлемым вариантом для самых простых задач и далее функция
принадлежности линейно убывает, т.к. при возрастании сложности задач подобный способ требует большого количества вычислительных ресурсов контроллера и перегружает линии связи. Распределение данных средствами
SCADA системы является приемлемым вариантов при любом уровне сложности задачи, но менее удобным чем DRS, а следовательно значение функции
остается неизменным, но это значение равно 0.5, при том, что вариант DRS
имеет значение 1.
2.4. Оптимизация. Результаты расчетов
Приведем пример компоновки ПТК на основании данных для системы
АСКУ «Водород». Компоновка системы будет осуществляться из 5-и компонентов: процессорный модуль контроллера, модули УСО контроллера, протоколы связи контролера и систем верхнего уровня, компонент обмена данными
25
верхнего уровня с контроллерами, компонент распределения данных на верхнем уровне.
Разработанная программная оболочка позволяет произвести компоновку
нескольких вариантов ПТК и показывает наиболее оптимальный вариант исходя из заданных системных требований.
Сначала определим вектор системных требований для трех систем. Система 1 – простая система, в которой контроллер выступает в роли транслятора сигналов без их внутренней обработки. Для такой системы не требуется
большого количества вычислительных ресурсов на нижнем уровне. Также, в
этом случае не предъявляется больших требований к протоколам передачи
данных. Система 2 – представляет собой более сложную систему с реализацией простейших механизмов первичной обработки данных на нижнем уровне.
Кроме того, т.к. система может быть укомплектована несколькими контроллерами, требуется обеспечить систему протоколом передачи данных, позволяющим организовать сеть контроллеров. Система 3 – является сложной реализацией автоматизированной системы управления, с автоматическим управлением на нижнем уровне, и многотерминальной системой мониторинга на верхнем уровне с задачей распределенной системы архивирования значений технологического процесса (АСКУ «Водород»). Таким образом, контроллер для
данной системы должен быть укомплектован достаточно производительным
процессором. Средства связи контроллеров и верхнего уровня должны обеспечивать достаточную пропускную способность, а службы на верхнем уровне
должны иметь функцию оптимального распределения данных по серверам.
Далее сформируем модули ПТК в соответствии с требованиями к Системе 3. Выберем процессорный модуль Fastwel CPU 686E, протокол связи
Ethernet, компонент обмена данными с верхним уровнем - DRS и компонент
распределения данных на верхнем уровне - DRS. С помощью описанной программы докажем, что данный набор модулей ПТК является наиболее оптимальным для Системы 3 и не подходит для систем 1 и 2.
Исходя из вышеуказанных требований, определим вектор системных
требований (таблица 1).
Таблица 1.
Система 1 Система 2 Система 3
Процессоры
1
1
1
Протокол связи
0,2
0,5
0,8
Организация обмена данными с ВУ
0,5
0,2
0,9
Распределение данных на ВУ
0,2
0,9
0,5
Модули УСО
0,2
0,5
0,8
Представим графики экспертных оценок для выбранных компонентов
(рис. 15).
26
Процессор
Протокол связи
Протокол обмена данными с ВУ
Распределение данных на ВУ
Модули УСО
Рис. 15. Графики экспертных оценок для выбранных компонентов
На основании представленных графиков результирующих экспертных
оценок компонентов получаем результат работы программы в виде гистограммы (рис. 16).
27
Результат расчета
0,7
Коэффициент
принадлежности
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Ряд1
1
2
3
0,015
0,065625
0,64
Системы
Рис. 16. Результаты расчета
Полученный результат показывает, что выбранная конфигурация ПТК
оптимальна для применения в Системе 3.
Заключение.
Предложен модифицированный ВСТ-СКВ метод, позволяющий выбирать структурно-компоновочный состав ПТК оптимальным образом в смысле
экспертных оценок значимости его элементов.
Предложены экспертные оценки функций принадлежности для наиболее
значимых компонентов, используемых при компоновке программнотехнических комплексов СМ1820М: процессорного модуля, модулей УСО,
протоколов обмена данными и др.
Разработана интерактивная оптимизационная программа реализации нечетких вычислений по модифицированному ВСТ-СКВ методу в среде табличного процессора EXCEL. Программа может быть настроена на любое количество векторов СКВ и любую сложность (размерность) самих векторов СКВ.
28
Литература.
1.
Методы робастного, нейро – нечеткого и адаптивного управления. //Под
ред. Н.Д. Егупова. М.:МГТУ, 2002.
2.
Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем.
М.:Финансы и статистика, 2004.
3.
Чернов В.Г. Нечеткие контроллеры. Основы теории и построения. Вла-
димир: Владим.гос.ун-т, 2003.
4.
Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976 г.
5.
Шкамарда А.Н. Исследование и реализация метода построения МикроЭВМ функционально-модульной архитектуры.//Дисс. канд. техн. наук. М.
1986 г.
Скачать